B.Sc. Informationssystemtechnik (PO 2015) · Modulhandbuch: B.Sc. Informationssystemtechnik (PO 2015) Stand: 01.09.2019 Studienbereich Informationssystemtechnik Email: [email protected]

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I

Inhaltsverzeichnis

1 Grundlagen 1

1.1 Grundlagen der Mathematik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1Mathematik I (für ET) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1Mathematik II (für ET) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3Mathematik III (für ET) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4Mathematik IV (für ET) /Mathematik III (für Inf) /Praktische Mathematik (für M.Ed.Math) . . . . . . 5

1.2 Grundlagen der Elektrotechnik und Informationstechnik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61.2.1 Elektrotechnik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6

Einführungsprojekt . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6Elektrotechnik und Informationstechnik I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7Praktikum Elektrotechnik und Informationstechnik I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8Elektrotechnik und Informationstechnik II . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10

1.2.2 Informationstechnik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12Deterministische Signale und Systeme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12Nachrichtentechnik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14Elektronik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

1.3 Grundlagen der Informatik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 181.3.1 Programmierkonzepte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

Funktionale und objektorientierte Programmierkonzepte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18Algorithmen und Datenstrukturen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20

1.3.2 Digitaltechnik - Logischer Entwurf . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22Digitaltechnik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22Logischer Entwurf . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24

1.3.3 Rechnersysteme - Rechnerorganisation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25Rechnerorganisation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25Rechnersysteme I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26

1.3.4 Systemnahe und Parallele Programmierung & Betriebssysteme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27Systemnahe und parallele Programmierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27Betriebssysteme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28

1.3.5 Software-Engineering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30Software Engineering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30Software-Engineering - Einführung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32

2 Vertiefungen - Wahlbereich 33

2.1 Wahlkatalog KTS: Kommunikationstechnik und -systeme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33Advances in Digital Signal Processing: Imaging and Image Processing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33Communication Technology II . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35Digitale Signalverarbeitung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37Information Theory II . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38Kommunikationsnetze IV . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39Mobile Communications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41Sprach- und Audiosignalverarbeitung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43Praktikum Digitale Signalverarbeitung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45Praktikum Multimedia Kommunikation II . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46Projektseminar Multimedia Kommunikation II . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48Project Seminar Wireless Communications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50Seminar Multimedia Kommunikation II . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51

II

Adaptive Filter . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53Advanced Topics in Statistical Signal Processing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55Antennas and Adaptive Beamforming . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57Grundlagen der Signalverarbeitung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58Hochfrequenztechnik I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60Information Theory I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62Konvexe Optimierung in Signalverarbeitung und Kommunikation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63Hochfrequenztechnik II . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64MIMO - Communication and Space-Time-Coding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65Praktikum Kommunikationstechnik und Sensorsysteme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67Projektpraktikum Multimedia Kommunikation II . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68Projektseminar Kommunikationstechnik und Sensorsysteme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70Projektseminar Kommunikationstechnik und Sensorsysteme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71Projektseminar Kommunikationstechnik und Sensorsysteme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72Projektseminar Kommunikationstechnik und Sensorsysteme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73Projekt Seminar Advanced Algorithms for Smart Antenna Systems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74Forschungsseminar zu Netzen, Sicherheit, Mobilität und Drahtloser Kommunikation . . . . . . . . . . . 75Drahtlose Netze zur Krisenbewältigung: Grundlagen, Entwurf und Aufbau von Null . . . . . . . . . . . 77Internet - Praktikum Telekooperation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79Kommunikationsnetze I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80Mobile Netze . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82Praktikum Peer-to-Peer-Middleware . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84Praktikum Multimedia Kommunikation I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85Projektpraktikum Telekooperation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87Projektseminar Multimedia Kommunikation I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88Netz-, Verkehrs- und Qualitäts-Management für Internet Services . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90Resiliente Netzwerke . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91Seminar Multimedia Kommunikation I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93Seminar Smart City . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95Software Defined Networking . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96Seminar Telekooperation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97TK1: Verteilte Systeme und Algorithmen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98Ubiquitous Computing in Geschäftsprozessen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100Radartechnik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102Computer Netzwerke und verteilte Systeme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103TK2: Human Computer Interaction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105Mikrowellenmesstechnik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107Sensor Array Processing and Adaptive Beamforming . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109Machine Learning in Information and Communication Technology (ICT) . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111Robust Signal Processing With Biomedical Applications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113Robust and Biomedical Signal Processing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115Akustik I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117TK3: Ubiquitous / Mobile Computing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119Optical Communications 1 – Components . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121IoT- und Funkprotokolle in eingebetteten Systemen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123

2.2 Wahlkatalog SES: System on Chip und Eingebettete Systeme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124High-Level Synthese . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124Low-Level Synthese . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125Microprocessor Systems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126Verification Technology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127Praktikum Adaptive Rechensysteme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128Advanced Integrated Circuit Design Lab . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130HDL Lab . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131Projektseminar Design for Testability . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132Projektseminar Rekonfigurierbare Systeme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133

Inhaltsverzeichnis III

Seminar Integrated Electronic Systems Design A . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134Seminar zur Technischen Informatik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135Computer Aided Design for SoCs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137Analog Integrated Circuit Design . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138Digitaltechnisches Praktikum . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139Industriekolloquium . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140Praktikum zu Technischer Informatik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141Printed Electronics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142Processor Microarchitecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143Projektseminar Integrierte Elektronische Systeme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145Projektseminar Rechnersysteme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 146Ausgewählte Kapitel der Mess- und Sensortechnik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147Embedded System Hands-On 1: Entwurf und Realisierung von Hardware/Software-Systemen . . . . . 148Embedded Systems Hands-On 2: Entwurf von Hardware-Beschleunigern für Systems-on-Chip . . . . . 150Sensortechnik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151Fortgeschrittene Themen in Eingebetteten Systemen und ihren Anwendungen . . . . . . . . . . . . . . 153Beherrschen Moderner Prozessoren für Eingebettete Systeme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155

2.3 Wahlkatalog SWE: Software-Engineering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156Fortgeschrittener Compilerbau . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156Praktikum Optimierende Compiler . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158Seminar Softwaresystemtechnologie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 159C/C++ Programmierpraktikum . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 160Echtzeitsysteme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161Formale Grundlagen der Informatik III . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162Konzepte der Programmiersprachen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 164Praktikum Compilerbau . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 166Programmierung paralleler Rechnerarchitekturen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 167Projektseminar Autonomes Fahren I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 169Projektseminar Softwaresysteme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171Software Engineering - Projektmanagement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 173Software Engineering in der industriellen Praxis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175Software-Kompositions-Paradigmen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 176Modellierung, Spezifikation und Semantik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 177Einführung in den Compilerbau . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 179Reliable Software and Operating Systems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 180Statische und dynamische Programmanalyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 181

3 Anwendungen 182

3.1 Wahlkatalog AIS-AS: Automotive Systems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 182Fahrdynamik und Fahrkomfort . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 182Mechatronik und Assistenzsysteme im Automobil . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184Systemdynamik und Regelungstechnik I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 186Technische Thermodynamik I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 188Trends der Kraftfahrzeugentwicklung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 190ADP (4 CP) Verbrennungskraftmaschinen und Fahrzeugantriebe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 191ADP (6 CP) Fahrzeugtechnik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 192Tutorium Fahrzeugtechnik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 193Forschungsseminar Fahrzeugtechnik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 194Optische Technologien im KFZ-Bereich . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 195Sichere Avioniksysteme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 196Verbrennungskraftmaschinen I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 197Technische Mechanik für Elektrotechniker . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 199Kraftfahrzeugtechnik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 200Praktikum Regelungstechnik I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 201Praktikum Matlab/Simulink I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 202

Inhaltsverzeichnis IV

Projektseminar Lichttechnische Anwendungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 203Grundlagen der Navigation I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 204Raumfahrtrückstände – Risiken, Überwachung und Vermeidung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 205Tutorium Fortgeschrittene Cax Methoden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 207

3.2 Wahlkatalog AIS-IA: Intelligente Systeme und Algorithmik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 208Natural Language Processing and the Web . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 208Web Mining . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 210Praktikum Algorithmen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 213Praktikum aus Künstliche Intelligenz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 214Data Mining und Maschinelles Lernen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 215Seminar aus Data Mining und Maschinellem Lernen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 217Knowledge Engineering und Lernen in Spielen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 218Statistisches Maschinelles Lernen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 219Deep Learning für Natural Language Processing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 221Projektpraktikum Deep Learning in der Computer Vision . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 223Lernen und Bildungstechnologien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 224Algorithmische Modellierung / Grundlagen des Operations Research . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 226Effiziente Graphenalgorithmen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 228Natural Language Processing and eLearning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 230Praktikum Algorithmen II (Vertiefung) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 232Fuzzy-Logik, Neuronale Netze und Evolutionäre Algorithmen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 233Concepts and Technologies for Distributed Systems and Big Data Processing . . . . . . . . . . . . . . . . 234Foundations of Language Technology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 236Bioinformatik BB 36 VL+Ü . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 238Optimierungsalgorithmen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 239Informationsmanagement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 240Ambient Intelligence . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 242Data Science Praktikum . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 244Automaten, formale Sprachen und Entscheidbarkeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 245Aussagenlogik und Prädikatenlogik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 247Erweitertes Seminar - Systems and Machine Learning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 249Deep Learning: Architectures & Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 250Reinforcement Learning: Von Grundlagen zu den tiefen Ansätzen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 252Text Analytics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 253Matrixanalyse und schnelle Algorithmen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 254Algorithmische Modellierung zur Erstellung von Fahrplänen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 256Machine Learning und Deep Learning in der Automatisierungstechnik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 257

3.3 Wahlkatalog AIS-IE: Informationsverarbeitung in der Energietechnik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 258Advanced Power Electronics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 258Echtzeitanwendungen und Kommunikation mit Microcontrollern und programmierbaren Logikbau-

steinen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 260Elektrische Energieversorgung II . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 262Energy Converters - CAD and System Dynamics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 263Energietechnisches Praktikum I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 265Energietechnisches Praktikum II . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 266Anwendungen, Simulation und Regelung leistungselektronischer Systeme . . . . . . . . . . . . . . . . . 267Energiemanagement & Optimierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 268Elektromagnetische Verträglichkeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 270Energietechnik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 271Großgeneratoren und Hochleistungsantriebe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 273Messverfahren der Hochspannungstechnik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 274Überspannungsschutz und Isolationskoordination in Energieversorgungsnetzen . . . . . . . . . . . . . 276Elektrische Energieversorgung I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 278Elektrische Maschinen und Antriebe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 279Leistungselektronik I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 281

Inhaltsverzeichnis V

Hochspannungsschaltgeräte und -anlagen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 283Hochspannungstechnik I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 284Hochspannungstechnik II . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 285Neue Technologien bei elektrischen Energiewandlern und Aktoren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 287Numerische Feldberechnung Elektrischer Maschinen und Aktoren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 289Physik und Technik von Beschleunigern . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 290Machine Learning & Energy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 291Elektrische Bahnen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 293

3.4 Wahlkatalog AIS-MT: Medizintechnik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 294Fuzzy-Logik, Neuronale Netze und Evolutionäre Algorithmen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 294Medizinische Visualisierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 296Aktuelle Trends in Medical Computing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 297Computergestützte Planung und Navigation in der Medizin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 299Sensortechnik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 301Evolutionäre Systeme - Von der Biologie zur Technik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 303Computational Modeling for the IGEM Competition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 304Medizinische Bildverarbeitung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 306Signal Detection and Parameter Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 307Technologie der Mikrosystemtechnik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 309Sensorsignalverarbeitung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 310Messtechnik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 311Bioinformatik BB 36 VL+Ü . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 313Analyse und Synthese menschlicher Bewegungen I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 314Deep Learning für medizinische Bildgebung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 315

3.5 Wahlkatalog AIS-RR: Regelungstechnik und Robotik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 316Digitale Regelungssysteme I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 316Grundlagen der Robotik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 317Modellbildung und Simulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 319Systemdynamik und Regelungstechnik II . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 320Systemdynamik und Regelungstechnik III . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 321Integriertes Robotik Projekt 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 322Integriertes Robotik-Projekt 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 323Lernende Roboter: Integriertes Projekt - Teil 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 325Lernende Roboter: Integriertes Projekt - Teil 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 326Praktikum Regelungstechnik II . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 327Praktikum Matlab/Simulink II . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 328Projektseminar Regelungstechnik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 329Projektseminar Robotik und Computational Intelligence . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 330Robuste Regelung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 331Computational Engineering und Robotik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 332Antriebstechnisches Praktikum . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 334Beschleunigung geladener Teilchen im elektromagnetischen Feld . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 335Control of Drives . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 336Digitale Regelungssysteme II . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 338Technische Mechanik für Elektrotechniker . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 339Systemdynamik und Regelungstechnik I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 340Messtechnik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 342Elektromechanische Systeme I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 344Grundlagen der Elektrodynamik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 345Grundlagen der Schienenfahrzeugtechnik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 346Identifikation dynamischer Systeme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 347Lernende Roboter . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 349Mehrgrößenreglerentwurf im Zustandsraum . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 351Neue Technologien bei elektrischen Energiewandlern und Aktoren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 352Numerische Feldberechnung Elektrischer Maschinen und Aktoren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 354

Inhaltsverzeichnis VI

Physik und Technik von Beschleunigern . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 355Praktikum Aktoren für mechatronische Systeme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 356Praktikum Elektromechanische Systeme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 357Praktikum Matlab/Simulink I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 358Praktikum Regelungstechnik I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 359Praxisorientierte Projektierung elektrischer Antriebe (Antriebstechnik für Elektroautos) . . . . . . . . 360Projektseminar Automatisierungstechnik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 361Projektseminar Praktische Anwendungen der Mechatronik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 362Verfahren und Anwendungen der Feldsimulation III . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 363Mikroaktoren und Kleinmotoren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 364Optimierung statischer und dynamischer Systeme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 365Rechnergestütztes Konstruieren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 367Grundlagen der Navigation I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 369Machine Learning und Deep Learning in der Automatisierungstechnik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 370Tutorium Fortgeschrittene Cax Methoden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 371

3.6 Wahlkatalog AIS-SS: Sichere Systeme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 372Embedded System Security . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 372IT Sicherheit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 374Physical Layer Security in Drahtlosen Systemen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 376Sichere Mobile Systeme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 378Praktikum Sichere Mobile Netze . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 380Projektpraktikum Sichere Mobile Netze . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 382Einführung in die Kryptographie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 384Computersystemsicherheit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 386Elektronische Wahlen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 388Cryptography, Privacy and Security . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 390Formale Methoden der Informationssicherheit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 392IT-Sicherheits-Management . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 394Kryptographie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 396Netzsicherheit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 398Perlen der Kryptographie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 400Public Key Infrastrukturen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 401Secure, Trusted and Trustworthy Computing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 404Sichere Kritische Infrastrukturen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 406Seminar zu Netzen, Sicherheit, Mobilität und Drahtloser Kommunikation . . . . . . . . . . . . . . . . . 407Sicherheit in Multimedia Systemen und Anwendungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 409Sicherheitskonzepte im Eisenbahnbetrieb . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 411Blockchain Technology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 412Secure Computation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 413Kryptographie in der Praxis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 414Praktikum System and IoT Security . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 415Cybersecurity Lab . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 416Schutz in vernetzten Systemen - Vertrauen, Widerstandsfähigkeit und Privatheit . . . . . . . . . . . . . 417Schutz von verteilten Infrastrukturen und Netzwerken . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 419Kryptographische Protokolle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 420Mobile Security . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 421Praktikum Friedens-, Sicherheits- und Kriseninformatik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 423Seminar Krisen-, Sicherheits- und Friedenstechnologien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 424Sichere kritische Infrastrukturen am Beispiel Eisenbahn . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 426Praktikum zur Vorlesung Cryptocurrencies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 428

3.7 Wahlkatalog AIS-VC: Visual Computing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 429Capturing Reality . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 429Computer Vision I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 431Computer Vision II . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 433Graphische Datenverarbeitung I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 435

Inhaltsverzeichnis VII

Geometrische Methoden des CAE/CAD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 437Programmierung Massiv-Paralleler Prozessoren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 439Fortgeschrittenes Praktikum Visual Computing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 440Virtuelle und Erweiterte Realität . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 441Hardware-Entwurf für die Videoverarbeitung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4433D Animation & Visualisierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 444Ambient Intelligence . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 445Bildverarbeitung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 447Bildverarbeitung für Ingenieure - Grundlagen der bildgestützten Mess- und Automatisierungstechnik 448Visual Computing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 450Graphische Datenverarbeitung II . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 452Grundlagen des CAE/CAD I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 454Informationsvisualisierung und Visual Analytics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 455Probabilistische Graphische Modelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 457Praktikum Visual Computing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 459Skalenraum- und PDE-Methoden in der Bildanalyse und -verarbeitung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 460Serious Games Projektpraktikum . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 462Serious Games Seminar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 463Visual Analytics: Interaktive Visualisierung sehr großer Datenmengen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 464Visualisierung und Animation von Algorithmen und Datenstrukturen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 465Serious Games . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 466Angewandte Themen der Computergraphik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 468User-Centered Design in Visual Computing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 469Advanced User Interfaces . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 471

3.8 Wahlkatalog AIS-WI: Wirtschaftswissenschaften . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 472Einführung in die Betriebswirtschaftslehre . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 472Einführung in die Volkswirtschaftslehre (Vorlesung) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 474Finanz- und Betriebsbuchführung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 475Bilanzierung und Finanzierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 477Unternehmensführung und Marketing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 479Operations Research / Produktion und Supply Chain Management . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 481Makroökonomie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 483Wirtschafts- und Finanzpolitik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 484Wirtschaftspolitik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 485Controlling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 487IT-Projektmanagement/12 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 489Technology and Innovation Management . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 491Introduction to Innovation Management . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 492

3.9 Wahlkatalog AIS-EI: Entrepreneurship and Innovation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 493Grundlagen des Entrepreneurship . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 493Technology and Innovation Management . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 495Introduction to Innovation Management . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 496Einführung in die Betriebswirtschaftslehre . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 497Einführung in das Recht . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 499Digitales Produkt- und Dienstleistungsmarketing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 500Zukunft der Arbeitswelt und Leadership . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 502Finanz- und Betriebsbuchführung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 504Deutsches und Internationales Unternehmensrecht I/4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 506Gründung eines IT-Start-Up . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 508HIGHEST Ringvorlesung „Digitales Business und Start-ups“ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 509

3.10 Wahlkatalog AIS-TE: Technologie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 510Praktische Entwicklungsmethodik I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 510Praktische Entwicklungsmethodik II . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 511Praktische Entwicklungsmethodik III . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 512Praktische Entwicklungsmethodik IV . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 513

Inhaltsverzeichnis VIII

Sensortechnik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 514Einführung 3D-Druck und Additive Fertigung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 516Tutorium 3D-Druck . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 517Lichttechnik I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 518Lichttechnik II . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 519

4 Studium Generale 520Mentoring (für iST) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 520

Inhaltsverzeichnis IX

1 Grundlagen

1.1 Grundlagen der Mathematik

ModulnameMathematik I (für ET)

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus04-00-0108 8 CP 240 h 150 h 1 Jedes 2. Sem.

Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Apl. Prof. Dr. rer. nat. Steffen Roch

1 LerninhaltGrundlagen, reelle und komplexe Zahlen, reelle Funktionen, Stetigkeit, Differentialrechnungund Integralrechnung in einer Variablen, Vektorräume, liniareAbbildungen, lineare Gleichungssysteme

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studierenden sind vertraut mitden elementaren Methoden der mathematischen Begriffsbildung- den elementaren Methoden des logischen SchließensDie Studierenden beherrschen die Grundzüge von- linearer Algebra- analytischer Geometrie- der Analysis von Funktionen in einer reellen Veränderlichen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die Teilnahmekeine

4 PrüfungsformModulabschlussprüfung:

• Modulprüfung (Fachprüfung, Fachprüfung, Standard BWS)

5 BenotungModulabschlussprüfung:

• Modulprüfung (Fachprüfung, Fachprüfung, Gewichtung: 100 %)

6 Verwendbarkeit des ModulsFür B.Sc.ETiT, B.Ed.ETiT, B.Sc.WIETiT: PflichtFür B.Sc.MEC, B.Sc.CE, B.Sc.IST (PO 2007): Als Teil von Mathe AB.Sc.iKT auslaufend.

7 Notenverbesserung nach §25 (2)Nein

8 LiteraturVon Finckenstein, Lehn, Schellhaas, Wegmann: Arbeitsbuch für IngenieureI, Teubner,Burg, Haf, Wille: Höhere Mathematik für Ingenieure I, II, Teubner,Meyberg, Vachenauer, Höhere Mathematik 1, Springer

Enthaltene Kurse

1

Kurs-Nr. Kursname04-00-0126-vu Mathematik I (für ET)

Dozent Lehrform SWSApl. Prof. Dr. rer. nat. Steffen Roch Vorlesung und

Übung6

1.1 Grundlagen der Mathematik 2

ModulnameMathematik II (für ET)



1 LerninhaltDeterminanten, Eigenwerte, quadratische Formen, Funktionenfolgen und -reihen, Taylor- und Fourierreihen, Differentialrechnung im Rn , Extrema,inverse und implizite Funktionen, Wegintegrale, Integration im Rn

2 Qualifikationsziele / Lernergebnisse• Die Studierenden besitzen ein vertieftes Verständnis mathematischer Prinzipien• Die Studierenden beherrschen die Grundzüge der Analysis von Funktionen mehrerer Veränderlichen• Die Studierenden können die Analysis von Funktionen mehrerer Veränderlichen unter Anleitung auf

Probleme der Ingenieurwissenschaften anwenden.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeMathematik 1





6 Verwendbarkeit des ModulsFür B.Sc.ETiT, B.Ed.ETiT, B.Sc.WIETiT: PflichtFür B.Sc.MEC, B.Sc.CE, B.Sc.IST (PO 2007): Als Teil von Mathe A PflichtB.Sc.iKT auslaufend.


8 LiteraturVon Finckenstein/Lehn/Schellhaas/Wegmann: Arbeitsbuch Mathematik fürIngenieure. Band I, Teubner Verlag,Burg, Haf, Wille: Höhere Mathematik für Ingenieure I, II, Teubner Verlag,Meyberg, Vachenauer: Höhere Mathematik 1, Springer Verlang

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname04-00-0079-vu Mathematik II (für ET)


Übung6


ModulnameMathematik III (für ET)



1 LerninhaltIntegralrechnung: Oberflächenintegrale, Integralsätze; Gewöhnliche Differentialgleichungen:Lineare und nichtlineare Differentialgleichungen, Existenzund Eindeutigkeit der Lösungen, Laplacetransformation; Funktionentheorie:Komplexe Funktionen, komplexe Differenzierbarkeit, Integralformelvon Cauchy, Potenzreihen und Laurentreihen, Residuen, Residuensatz

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studierenden erwerben die mathematischen Fähigkeiten- zur Modellierung von ingenieurwissenschaftlichen Sachverhalten- zur Analyse von ingenieurwissenschaftlichen SachverhaltenDie Studierenden kennen- grundlegende Lösungseigenschaften- explizite Lösungsmethoden für gewöhnliche DifferentialgleichungenDie Studierenden beherrschen die Grundzüge der komplexen Funktionentheorie.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeMathematik 1 und Mathematik 2





6 Verwendbarkeit des ModulsFür B.Sc.ETiT, B.Ed.ETiT, B.Sc.WIETiT, B.Sc.MEC, B.Sc.CE, B.Sc.IST (PO 2007): PflichtFür B.Sc.EPE, B.Sc.IST (bis PO 2006), B.Sc.iKT: Pflicht zusammen mit Mathematik 4 als Mathematik BB.Sc.iKT auslaufend.


8 LiteraturVon Finckenstein, Lehn, Schellhaas, Wegmann: Arbeitsbuch für IngenieureII, Teubner,Burg, Haf, Wille: Höhere Mathematik für Ingenieure III, IV, TeubnerFreitag, Busam: Funktionentheorie 1, Springer

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname04-00-0127-vu Mathematik III (für ET)


Übung4


ModulnameMathematik IV (für ET) /Mathematik III (für Inf) /Praktische Mathematik (für M.Ed.Math)


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr. rer. nat. Stefan Ulbrich

1 LerninhaltNumerik: Numerische Lösung linearer Gleichungssysteme, Interpolation,Numerische Quadraturverfahren, Nichtlineare Gleichungssysteme, Anfangswertproblemfür gewöhnliche Differentialgleichungen, Eigenwert-/Eigenvektorberechnung,Statistik: Grundbegriffe der Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie, Regression,multivariate Verteilungen, Schätzverfahren und Konfidenzintervalle,Tests bei Normalverteilungsannahme, robuste Statistik

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseFähigkeit für grundlegende Aufgabenstellungen geeignete numerische Verfahrenauszuwählen und anzuwenden. Fähigkeit statistische Auswertungenvorzunehmen, grundlegende Schätzverfahren und Testverfahren durchzuführen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeMathematik 1 und Mathematik 2





6 Verwendbarkeit des ModulsFür B.Sc.ETiT, B.Sc.MEC, B.Sc.CE, B.Sc.Inf, M.Ed.Math, B.Sc.IST (PO2007): Pflicht Für B.Sc.EPE, B.Sc.IST (bis PO 2006), B.Sc.iKT: Pflichtzusammen mit Mathematik 3 als Mathematik B


8 LiteraturVon Finckenstein, Lehn, Schellhaas, Wegmann: Arbeitsbuch für IngenieureII, Teubner Verlag Stuttgart;

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname04-00-0081-vu Mathematik IV (für ET) /Mathematik III (für Inf) /PraktischeMathematik (für

M.Ed.Math)

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. rer. nat. Stefan Ulbrich Vorlesung und

Übung6


1.2 Grundlagen der Elektrotechnik und Informationstechnik

1.2.1 Elektrotechnik

ModulnameEinführungsprojekt

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-de-1010 2 CP 60 h 30 h 1 WiSe

Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr. rer. nat. Andreas Schürr

1 LerninhaltStudierende lernen anhand einer komplexen Aufgabenstellung innerhalb einer Woche die Vielfalt von Ar-beitsgebieten der Elektrotechnik und Informationstechnik kennen. Das Einführungsprojekt eröffnet einePerspektive auf das weitere Studium. Es führt in ingenieursgemäßes Denken und Handeln im Team ein.Die Teamarbeit wird von einem Fach- sowie einem Teambegleiter unterstützt.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStudierende lernen Problemanalyse, Recherchieren von Informationen, Teamarbeit, Projektmanagementund Präsentation von Ergebnissen kennen

3 Empfohlene Voraussetzung für die Teilnahme


• Modulprüfung (Studienleistung, mündliche Prüfung, Dauer: 15 min, b/nb BWS)


• Modulprüfung (Studienleistung, mündliche Prüfung, Gewichtung: 100 %)

6 Verwendbarkeit des ModulsBSc ETiT, BSc MEC, BSc iST


8 LiteraturSkript zum Einführungsprojekt (wird ausgeteilt)

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-de-1010-pj Einführungsprojekt (Projektwoche)

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. rer. nat. Andreas Schürr Projekt 2

1.2 Grundlagen der Elektrotechnik und Informationstechnik 6

ModulnameElektrotechnik und Informationstechnik I

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-hs-1070 7 CP 210 h 135 h 1 WiSe

Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr.-Ing. Jutta Hanson

1 LerninhaltEinheiten und Gleichungen: Einheiten-Systeme, Schreibweise von Gleichungen. Grundlegende Begrif-fe: Ladung, Strom, Spannung, Widerstände, Energie und Leistung. Ströme und Spannungen in elektri-schen Netzen: Ohmsches Gesetz, Knoten- und Umlaufglei- chung, Parallel- und Reihenschaltung, Strom-und Spannungsmessung, Lineare Zweipole, Nichtlineare Zweipole, Überlagerungssatz, Stern-Dreieck-Transformation, Knoten- und Um- laufanalyse linearer Netze, gesteuerte Quellen.Wechselstromlehre: Zeitabhängige Ströme und Spannungen, eingeschwungene Sinusströme und -spannungen in linearen RLC-Netzen, Zeigerdiagramme, Resonanz in RLC-Schaltungen, Leistung einge-schwungener Wechselströme und -spannungen, Ortskurventheorie, Vierpoltheorie, Transformator, Mehr-phasensysteme.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStudierende sind nach Besuch der Lehrveranstaltung in der Lage* die Grundgleichungen der Elektrotechnik anzuwenden,* Ströme und Spannungen an linearen und nichtlinearen Zweipolen zu berechnen,* Gleichstrom- und Wechselstromnetzwerke zu beurteilen,* einfache Filterschaltungen und Schwingkreise zu analysieren,* die komplexe Rechnung in der Elektrotechnik anzuwenden.



• Modulprüfung (Fachprüfung, Klausur, Dauer: 90 min, Standard BWS)


• Modulprüfung (Fachprüfung, Klausur, Gewichtung: 100 %)

6 Verwendbarkeit des ModulsBSc. ETiT, BSc iST, BSc MEC, BSc. Wi-ETiT, BSc CE, LA Physik/Mathematik


8 LiteraturFrohne, H. u.a. Moeller Grundlagen der ElektrotechnikClausert, H. u.a. Grundgebiete der Elektrotechnik 1 + 2

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-hs-1070-vl Elektrotechnik und Informationstechnik I

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Jutta Hanson Vorlesung 3

Kurs-Nr. Kursname18-hs-1070-ue Elektrotechnik und Informationstechnik I

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Jutta Hanson Übung 2


ModulnamePraktikum Elektrotechnik und Informationstechnik I

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-kn-1040 4 CP 120 h 0 h 2 WiSe

Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr. Mario Kupnik

1 LerninhaltNach einer Sicherheitsbelehrung zu elektrischen Betriebsmitteln führen Studierende Versuche im Teamzu Grundlagen der Elektrotechnik anhand von theoretischen & praktischen Versuchsanleitungen durch,um grundlegende elektrotechnische Zusammenhänge zu vertiefen. Ein selbstständiger Versuchsaufbau unddie Durchführung von Messungen, sowie Auswertungen in Form von Protokollen sollen die theoretischenKenntnisse bestätigen und das selbstständige Arbeiten in der Praxis vermitteln.Folgende Versuche werden durchgeführt

• Untersuchung des realen Verhaltens von ohmschen Widerständen• Untersuchung des realen Verhaltens von Kapazitäten und Induktivitäten.• Berechnung von Impedanzen einfacher elektrischer Zweipol-Schaltungen mit Hilfe der Netz-

werktheorie.• Messen von Leistung im Wechselstromkreis und Untersuchungen zum realen Verhalten von Trans-

formatoren.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach selbständiger Vorbereitung der Nachmittage und selbständiger Durchführung des Messaufbaus undder Messaufgaben durch aktive Mitarbeit in der Praktikumsgruppe sowie durch gründliche Ausarbeitungder zugehörigen Messprotokolle sollten Sie in der Lage sein:

• die Messung von Basisgrößen elektrischer Gleichstrom- und Wechselstromschaltungen selbständigund bei Beachtung der Sicherheitsregeln durchführen zu können

• die Aufnahme von Frequenzgängen an passiven elektrischen Netzwerken und Resonanzkreisen sowiedie elektrische Leistungsmessung durchführen und erläutern zu können

• die messtechnischen Schaltungen für die Ermittlung magnetischer, einfacher elektrothermischer undhochfrequenter Größen selbständig aufbauen und deren Messung durchführen zu können,

• die Messergebnisse hinsichtlich ihrer technischen Bedeutung, aber auch ihrer Genauigkeit und derFehlereinflüsse sicher bewerten zu können.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeParalleler Besuch der Vorlesungen und Übungen „Elektrotechnik und Informationstechnik I und II“


• Modulprüfung (Studienleistung, fakultativ, Standard BWS)


• Modulprüfung (Studienleistung, fakultativ, Gewichtung: 100 %)

6 Verwendbarkeit des ModulsBSc ETiT


8 Literaturausführliches Skript mit Versuchsanleitungen; Clausert, H. / Wiesemann, G.: Grundgebiete der Elektrotech-nik, Oldenbourg,1999

Enthaltene Kurse


Kurs-Nr. Kursname18-kn-1040-pr Praktikum Elektrotechnik und Informationstechnik I A

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. Mario Kupnik Praktikum 2

Kurs-Nr. Kursname18-kn-1041-pr Praktikum Elektrotechnik und Informationstechnik I B


Kurs-Nr. Kursname18-kn-1040-tt Praktikum Elektrotechnik und Informationstechnik I, Einführungsveranstaltung

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. Mario Kupnik Tutorium 0


ModulnameElektrotechnik und Informationstechnik II

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-gt-1020 7 CP 210 h 135 h 1 SoSe

Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr.-Ing. Gerd Griepentrog

1 LerninhaltElektrostatische Felder; Stationäre elektrische Strömungsfelder; Stationäre Magnetfelder; Zeitlich verän-derliche Magnetfelder; Vorgänge in Leitungen

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studierenden haben sich von der Vorstellung gelöst, dass alle elektrischen Vorgänge leitungsgebundensein müssen; sie haben eine klare Vorstellung vom Feldbegriff, können Feldbilder lesen und interpretie-ren und einfache Feldbilder auch selbst konstruieren; sie verstehen den Unterschied zwischen einemWirbelfeld und einem Quellenfeld und können diesen mathematisch beschreiben bzw. aus einer mathe-matischen Beschreibung den Feldtyp erkennen; sie sind in der Lage, für einfache rotationssymmetrischeAnordnungen Feldverteilungen analytisch zu errechnen; sie können sicher mit den Definitionen des elek-trostatischen, elektroquasistatischen, magnetostatischen, magnetodynamischen Feldes umgehen; sie habenden Zusammenhang zwischen Elektrizität und Magnetismus erkannt; sie beherrschen die zur Beschreibungerforderliche Mathematik und können diese auf einfache Beispiele anwenden; sie können mit nichtlinearenmagnetischen Kreisen rechnen; sie können Induktivität, Kapazität und Widerstand einfacher geometrischerAnordnungen berechnen und verstehen diese Größen nun als physikalische Eigenschaft der jeweiligen An-ordnung; sie haben erkannt, wie verschiedene Energieformen ineinander überführt werden können undkönnen damit bereits einfache ingenieurwissenschaftliche Probleme lösen; sie haben für viele Anwendun-gen der Elektrotechnik die zugrundeliegenden physikalischen Hintergründe verstanden und können diesemathematisch beschreiben, in einfacher Weise weiterentwickeln und auf andere Beispiele anwenden; siekennen das System der Maxwell‘schen Gleichungen und können diese von der integralen in die differenti-elle Form überführen; sie haben eine erste Vorstellung von der Bedeutung der Maxwell‘schen Gleichungenfür sämtliche Problemstellungen der Elektrotechnik und sie verstehen Wellenvorgänge im freien Raumsowie auf Leitungen

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeElektrotechnik und Informationstechnik I





6 Verwendbarkeit des ModulsBSc ETiT, BSc MEC, BSc Wi-ETiT, LA Physik/Mathematik, BSc CE, BSc iST

7 Notenverbesserung nach §25 (2)Notenverbesserung entsprechend §25 (2) APB TU Darmstadt

8 Literatur• Sämtliche VL-Folien zum Download• Clausert, Wiesemann, Hinrichsen, Stenzel: „Grundgebiete der Elektrotechnik I und II“; ISBN 978-3-

486-59719-6• Prechtl, A.: „Vorlesungen über die Grundlagen der Elektrotechnik – Band 2“ ISBN: 978-3-211-

72455-2

Enthaltene Kurse


Kurs-Nr. Kursname18-gt-1020-vl Elektrotechnik und Informationstechnik II

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Gerd Griepentrog Vorlesung 3

Kurs-Nr. Kursname18-gt-1020-ue Elektrotechnik und Informationstechnik II

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Gerd Griepentrog Übung 2


1.2.2 Informationstechnik

ModulnameDeterministische Signale und Systeme

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-kl-1010 7 CP 210 h 135 h 1 WiSe

Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr.-Ing. Anja Klein

1 LerninhaltFourier Reihen: Motivation - Fourier Reihen mit reellen Koeffizienten - Orthogonalität - Fourier Reihen mitkomplexen Koeffizienten - Beispiele und AnwendungenFourier Transformation: Motivation - Übergang Fourier-Reihe =>Fourier Transformation - Diskussion derDirichlet Bedingungen - Delta Funktion, Sprung Funktion - Eigenschaften der Fourier Transformation Son-derfälle - Beispiele und Anwendungen - Übertragungssystem - PartialbruchzerlegungFaltung: Zeitinvariante Systeme - Faltung im Frequenzbereich - Parseval’sche Theorem - Eigenschaften -Beispiele und AnwendungenSysteme und Signale: Bandbegrenzte und zeitbegrenzte Systeme - Periodische Signale - Systeme mit nureinem Energie-Speicher - Beispiele und AnwendungenLaplace Transformation: Motivation - Einseitige Laplace Transformation - Laplace Rücktransformation -Sätze der Laplace-Transformation - Beispiele und AnwendungenLineare Differentialgleichungen: Zeitinvariante Systeme - Differenziationsregeln - Einschaltvorgänge - Ver-allgemeinerte Differenziation - Lineare passive elektrische Netzwerke - Ersatzschaltbilder für passive elek-trische Bauelemente - Beispiele und Anwendungenz-Transformation: Motivation - Abtastung - Zahlenfolgen - Definition der z-Transformation - Beispiele -Konvergenzbereiche - Sätze der z-Transformation - Übertragungsfunktion - Zusammenhang zur LaplaceTransformation - Verfahren zur Rücktransformation - Faltung - Beispiele und AnwendungenDiskrete Fourier Transformation: Motivation - Ableitung - Abtasttheorem - Beispiele und Anwendungen

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDer Student soll die Prinzipien der Integraltransformation verstehen und sie bei physikalischen Problemenanwenden können. Die in dieser Vorlesung beigebrachten Techniken dienen als mathematisches Handwerk-zeug für viele nachfolgenden Vorlesungen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeElektrotechnik und Informationstechnik I und Elektrotechnik und Informationstechnik II





6 Verwendbarkeit des ModulsBSc ETiT, BSc MEC, BSc Wi-ETiT, LA Physik/Mathematik, BSc CE, BSc iST


8 Literatur


Ein Vorlesungsskript bzw. Folienwerden elektronisch bereitgestellt:Grundlagen:Wolfgang Preuss, „Funktionaltransformationen“, Carl Hanser Verlag, 2002; Klaus-Eberhard Krueger "Trans-formationen", Vieweg Verlag, 2002;H. Clausert, G. Wiesemann "Grundgebiete der Elektrotechnik 2", Oldenbourg, 1993; Otto Föllinger"Laplace-, Fourier- und z-Transformation", Hüthig, 2003;T. Frey, M. Bossert, Signal- und Systemtheorie, Teubner Verlag, 2004Vertiefende Literatur:Dieter Mueller-Wichards "Transformationen und Signale", Teubner Verlag, 1999Übungsaufgaben:Hwei Hsu SSignals and Systems", Schaum’s Outlines, 1995

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-kl-1010-vl Deterministische Signale und Systeme

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Anja Klein Vorlesung 3

Kurs-Nr. Kursname18-kl-1010-ue Deterministische Signale und Systeme

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Anja Klein Übung 2


ModulnameNachrichtentechnik

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-jk-1010 6 CP 180 h 120 h 1 SoSe

Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr.-Ing. Rolf Jakoby

1 LerninhaltZiel der Vorlesung: Vermittlung der wesentlichen Grundlagen der Nachrichtentechnik (Physical Layer). ImVordergrund steht die Signalübertragung von der Quelle zur Senke, mögliche Übertragungsverfahren unddie Störungen der Signale bei der Übertragung. Die Nachrichtentechnik bildet die Basis für weiterführen-de, vertiefende Lehrveranstaltungen wie z.B. der Kommunikationstechnik I und II, NachrichtentechnischePraktika, Übertragungstechnik, Hochfrequenztechnik, Optische Nachrichtentechnik, Mobilkommunikationund Terrestrial and satellite-based radio systems for TV and multimedia.Block 1: Nach einer Einführung in die Informations- und Kommunikationstechnik (Kap. 1), in der u.a. aufSignale als Träger der Information, Klassifizierung elektrischer Signale und Elemente der Informations-übertragung eingegangen wird, liegt der erste Schwerpunkt der Vorlesung auf der Pegelrechnung (Kap. 2).Dabei werden sowohl leitungsgebundene als auch drahtlose Übertragung mit Grundlagen der Antennenab-strahlung behandelt. Die erlernten Grundlagen werden abschließend für unterschiedliche Anwendungen,z.B. für ein TV-Satellitenempfangssystem betrachtet.Block 2: Kap. 3 beinhaltet Signalverzerrungen und Störungen, insbesondere thermisches Rauschen. Hier-bei werden rauschende Zweitore und ihre Kettenschaltung, verlustbehaftete Netzwerke, die Antennen-Rauschtemperatur sowie die Auswirkungen auf analoge und digitale Signale behandelt.. Dieser Blockschließt mit einer grundlegenden informationstheoretischen Betrachtung und mit der Kanalkapazität einesgestörten Kanals ab. Im nachfolgenden Kap. 4 werden einige grundlegende Verfahren zur störungsarmenSignalübertragung vorgestellt.Block 3: Kap. 5 beinhaltet eine Einführung in die analoge Modulation eines Pulsträgers (Pulsamplituden-Pulsdauer- und Pulswinkelmodulation), bei der die ideale, aber auch die reale Signalabtastung im Vor-dergrund steht. Sie wird in Kap. 6 auf die digitale Modulation im Basisband anhand der Pulscodemo-dulation (PCM) erweitert. Schwerpunkt ist die Quantisierung und die Analog-Digital-Umsetzung. Nebender erforderlichen Bandbreite erfolgt die Bestimmung der Bitfehlerwahrscheinlichkeit und der Fehlerwahr-scheinlichkeit des PCM-Codewortes. Daran schließt sich PCM-Zeitmultiplex mit zentraler und getrennterCodierung an.Block 4: Kap. 7 behandelt die Grundlagen der Multiplex- und RF-Modulationsverfahren und der hierzu er-forderlichen Techniken wie Frequenzumsetzung, -vervielfachung und Mischung. Abschließend werden un-terschiedliche Empfängerprinzipien, die Spiegelfrequenzproblematik beim Überlagerungsempfänger undexemplarisch amplitudenmodulierte Signale erläutert. Die digitale Modulation eines harmonischen Trägers(Kap. 8) bildet die Basis zum Verständnis einer intersymbolinterferenzfreien bandbegrenzten Übertragung,signalangepassten Filterung und der binären Umtastung eines sinusförmigen Trägers in Amplitude (ASK),Phase (PSK) oder Frequenz (FSK). Daraus wird die höherstufige Phasenumtastung (M-PSK, M-QAM) abge-leitet. Ein kurzer Ausblick auf die Funktionsweise der Kanalcodierung und des Interleavings komplettiertdie Vorlesung (Kap. 9). Zur Demonstration und Verstärkung der Vorlesungsinhalte werden einige kleineVersuche vorgeführt.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStudenten verstehen die wesentlichen Grundlagen der Nachrichtentechnik (Physical Layer): die Signal-übertragung von der Quelle zur Senke, mögliche Übertragungsverfahren, Störungen der Signale bei derÜbertragung, Techniken zu deren Unterdrückung oder Reduktion.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeDeterministische Signale und Systeme






6 Verwendbarkeit des ModulsBSc ETiT, Wi-ETiT


8 LiteraturVollständiges Skript und Literatur: Pehl, E.: Digitale und analoge Nachrichtenübertragung, Hüthig, 1998;Meyer, Martin: Kommunikationstechnik, Vieweg, 1999; Stanski, B.: Kommunikationstechnik; Kammeyer,K.D.: Nachrichtenübertragung. B.G. Teubner 1996; Mäusl, R.: Digitale Modulationsverfahren. Hüthig Ver-lag 1995; Haykin, S.: Communication Systems. John Wiley 1994; Proakis, J., Salehi M.: CommunicationSystems Engineering. Prentice Hall 1994; Ziemer, R., Peterson, R.: Digital Communication. Prentice Hall2001; Cheng, D.: Field and Wave Electromagnetics, Addision-Wesley 1992.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-jk-1010-vl Nachrichtentechnik

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Rolf Jakoby Vorlesung 3

Kurs-Nr. Kursname18-jk-1010-ue Nachrichtentechnik

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Rolf Jakoby Übung 1


ModulnameElektronik

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-ho-1011 7 CP 210 h 135 h 1 WiSe

Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr.-Ing. Klaus Hofmann

1 Lerninhalt18-ho-1011-vl bzw. –ue:Halbleiterbauelemente: Diode, MOSFET, Bipolartransistor.Elektronischer Schaltungsentwurf; Analogschaltungen:grundlegende Eigenschaften, Verhalten und Be-schaltung von Operationsverstärkern, Schaltungssimulation mit SPICE, Kleinsignalverstärkung, EinstufigeVerstärker, Frequenzgang; Digitale Schaltungen: CMOS- Logikschaltungen18-ho-1011-pr:Praktische Versuche in den Bereichen:

• Digitalschaltungen: FPGA-Programmierung;• Analogschaltungen: Grundlegende Blöcke, Verstärker, Operationsverstärker, Filter und Demodulato-

ren

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseEin Student kann nach Besuch der Veranstaltung

• Dioden, MOS- und Bipolartransistoren in einfachen Schaltungen analysieren,• die Eigenschaften von Eintransistorschaltungen (MOSFET+BJT), wie Kleinsignalverstärkung, Ein-

und Ausgangswiderstand berechnen,• Operationsverstärker zu invertierenden und nicht-invertierenden Verstärkern beschalten und kennt

die idealen und nicht- idealen Eigenschaften,• die Frequenzeigenschaften einfacher Transistorschaltungen berechnen,• die unterschiedlichen verwendeten Schaltungstechniken logischer Gatter und deren grundlegende

Eigenschaften erklären.

Ein Student kann nach absolviertem Praktikum• Messungen im Zeit-und Frequenzbereich mit Hilfe eines Oszilloskops an Operationsverstärkerschal-

tungen durchführen,• eine Ampelsteuerung mit Hilfe eines Zustandsdiagramms entwerfen und mit Hilfe eines FPGAs zu

realisieren,• eine Leiterplatte bestücken und das System erfolgreich in Betrieb nehmen,• eine analoge Schaltung (Filter) in SPICE simulieren und meßtechnisch erfassen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundlagen der Elektrotechnik


• Modulprüfung (Fachprüfung, Klausur, Dauer: 90 min, Standard BWS)Bausteinbegleitende Prüfung:

• [18-ho-1011-pr] (Studienleistung, fakultativ, Standard BWS)


• Modulprüfung (Fachprüfung, Klausur, Gewichtung: 4)Bausteinbegleitende Prüfung:

• [18-ho-1011-pr] (Studienleistung, fakultativ, Gewichtung: 3)

6 Verwendbarkeit des ModulsBSc ETiT, BSc Wi-ETiT, BSc iST, BEd



8 Literatur

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-ho-1011-vl Elektronik

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Klaus Hofmann Vorlesung 2

Kurs-Nr. Kursname18-ho-1011-pr Elektronik-Praktikum

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Klaus Hofmann Praktikum 2

Kurs-Nr. Kursname18-ho-1011-ue Elektronik

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Klaus Hofmann Übung 1


1.3 Grundlagen der Informatik

1.3.1 Programmierkonzepte

ModulnameFunktionale und objektorientierte Programmierkonzepte


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr. phil. nat. Marc Fischlin

1 LerninhaltEssentielle Kompetenzen in wissenschaftlich basierter, problemorientierter Entwicklung von Softwaresys-temen. Vermittlung grundlegender Begriffe der Informatik, sowie Entwicklung einfacher Programmierfä-higkeiten. Verstehen der Bedeutung von Abstraktion und Modellierung in der Informatik.Themenschwerpunkte sind:- Grundlegende Programmierkonzepte- Grundlagen der funktionalen Programmierung- Grundlagen der objektorientierten Programmierung- Entwurf einfacher Softwaresysteme- Einfache Typsysteme- Grundlegende Datenstrukturen und Algorithmen und ihre Komplexität- Rekursion- Einfache Ein-/Ausgabe- Grundlagen des Testens- Dokumentation von Sourcecode

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach erfolgreichem Abschluss der Veranstaltung sind Studierende mit den Grundlagen von funktionalenund objektorientierten Programmiersprachen vertraut und die Studierenden können die folgenden Aufga-ben bewältigen:- einfache Programmieraufgaben mit Hilfe von funktionalen und/oder objektorientierten Programmier-sprachen systematisch lösen;- Qualitätssicherung mittels einfacher (Unit-) Tests durchführen;- die Komplexitätsklassen von Algorithmen und Datenstrukturen verstehen und darauf basierend die Eig-nung selbiger für konkrete Aufgaben einschätzen;- Sourcecode grundlegend unter Zuhilfenahme von Standardwerkzeugen dokumentieren.


4 PrüfungsformBausteinbegleitende Prüfung:

• [20-00-0004-iv] (Fachprüfung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, Standard BWS)• [20-00-0004-iv] (Studienleistung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, BWS b/nb)

5 BenotungBausteinbegleitende Prüfung:

• [20-00-0004-iv] (Fachprüfung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, Gewichtung: 100 %)• [20-00-0004-iv] (Studienleistung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, Gewichtung: 0 %)

6 Verwendbarkeit des Moduls

1.3 Grundlagen der Informatik 18

B.Sc. InformatikB.Sc. WirtschaftsinformatikB.Sc. Psychologie in ITJoint B.A. InformatikB.Sc. Sportwissenschaft und InformatikB.Sc. Computational EngineeringB.Sc. InformationssystemtechnikKann im Rahmen fachübergreifender Angebote auch in anderen Studiengängen verwendet werden.

7 Notenverbesserung nach §25 (2)In dieser Vorlesung findet eine Anrechnung von vorlesungsbegleitenden Leistungen statt, die lt. §25 (2)der 5. Novelle der APB und den vom FB 20 am 30.3.2017 beschlossenen Anrechnungsregeln zu einerNotenverbesserung um bis zu 1.0 führen kann.

8 Literatur- How to Design Programs; M. Felleisen et al.; The MIT Press Cambridge- Structure and Interpretation of Computer Programs; H. Abelson et al.; Springer- Thinking in Java; B. Eckel; Prentice Hall- Christian Ullenboom: Java ist auch eine Insel; Galileo Computing

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0004-iv Funktionale und objektorientierte Programmierkonzepte

Dozent Lehrform SWSIntegrierte Ver-anstaltung

8


ModulnameAlgorithmen und Datenstrukturen



1 Lerninhalt- Datenstrukturen: Array, Listen, Binäre Suchbäume, B-Bäume, Graphenräprentationen, Hashtabellen,Heaps- Algorithmen: Sortieralgorithmen, Stringmatching, Traversieren, Einfügen, Suchen und Löschen bei be-stimmten Datenstrukturen, Kürzeste Wege Suche, Minimal Spannende Bäume- Asymptotische Komplexität- NP-Vollständigkeit- Algorithmisches Strategien: Divide-and-Conquer, Dynamische Programmierung, Brute-Force, Greedy,Backtracking, Metaheuristiken

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseIn dieser Veranstaltung lernen Studierende grundlegende Datenstrukturen und Algorithmen sowie die Kom-plexitätsklassen P, NP und NPC kennen. Sie erwerben die Fähigkeiten die Grundprinzipien der Algorithmikanzuwenden und asymptotische Komplexität einzuschätzen und zu bestimmen. Außerdem verstehen siebedeutende algorithmische Strategien und können diese anwenden.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeEmpfohlen: Funktionale und objektorientierte Programmierkonzepte





6 Verwendbarkeit des ModulsB.Sc. InformatikB.Sc. WirtschaftsinformatikB.Sc. Psychologie in ITJoint B.A. InformatikB.Sc. Sportwissenschaft und InformatikB.Sc. Computational EngineeringB.Sc. InformationssystemtechnikKann im Rahmen fachübergreifender Angebote auch in anderen Studiengängen verwendet werden.


8 LiteraturWird in der Veranstaltung bekannt gegeben.

Enthaltene Kurse


Kurs-Nr. Kursname20-00-0005-iv Algorithmen und Datenstrukturen


8


1.3.2 Digitaltechnik - Logischer Entwurf

ModulnameDigitaltechnik



1 Lerninhalt- Digitaltechnik: digitale Abstraktion und ihre technische Umsetzung, Zahlensysteme, Logikgatter, MOSFETTransistoren und CMOS Gatter, Leistungsaufnahme- Kombinatorische Schaltungen: Boole’sche Gleichungen und Algebra, Abbildung auf Gatter, mehrstufigeSchaltungen, vierwertige Logik (0,1,X,Z), Minimierung von Ausdrücken, kombinatorische Grundelemente,Zeitverhalten- Sequentielle Schaltungen: Latches, Flip-Flops, Entwurf synchroner Schaltungen, endliche Automaten,Zeitverhalten, Parallelität- Hardware-Beschreibungssprachen: Modellierung kombinatorischer und sequentieller Schaltungen, Struk-turbeschreibungen, Modellierung endlicher Automaten, Datentypen, parametrisierte Module, Testrahmen- Grundelemente digitaler Schaltungen: arithmetische Schaltungen, Fest-/Gleitkommadarstellung, sequen-tielle Grundelemente, Speicherfelder, Logikfelder

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStudierende verstehen nach erfolgreichem Besuch der Veranstaltung die Konzepte und Grundelementeder digitalen Logik sowie ihre technologische Realisierung. Sie können diese Kenntnisse selbständig an-wenden, um zielgerichtet kombinatorische und sequentielle Schaltungen zu konstruieren und in einerHardware-Beschreibungssprache zu implementieren. Sie können digitale Schaltungen bezüglich funktio-naler und nicht-funktionaler Eigenschaften analysieren.



• [20-00-0900-iv] (Studienleistung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, BWS b/nb)• [20-00-0900-iv] (Fachprüfung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, Standard BWS)


• [20-00-0900-iv] (Studienleistung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, Gewichtung: 0 %)• [20-00-0900-iv] (Fachprüfung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, Gewichtung: 100 %)

6 Verwendbarkeit des ModulsB.Sc. InformatikB.Sc. InformationssystemtechnikKann im Rahmen fachübergreifender Angebote auch in anderen Studiengängen verwendet werden.


8 LiteraturLiteraturempfehlungen werden kontinuierlich aktualisiert, ein Beispiel für die verwendete Literatur könnteseinHarris/Harris: Digital Design and Computer Architecture

Enthaltene Kurse


Kurs-Nr. Kursname20-00-0900-iv Digitaltechnik

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Andreas Koch Integrierte Ver-

anstaltung3


ModulnameLogischer Entwurf

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-hb-1010 6 CP 180 h 120 h 1 WiSe

Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr.-Ing. Christian Hochberger

1 LerninhaltBoolesche Algebra, Gatter, Hardware-Beschreibungssprachen, Flipflops, Sequentielle Schaltungen, Zu-standsdiagramme und -tabellen, Technologie-Abbildung, Programmierbare Logikbausteine

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStudierende können nach Besuch der Lehrveranstaltung:

• Boolesche Funktionen umformen und in Gatterschaltungen transformieren• Digitale Schaltungen analysieren und synthetisieren• Digitale Schaltungen in einer Hardware-Beschreibungssprache formulieren• Endliche Automaten aus informellen Beschreibungen gewinnen und durch synchrone Schaltungen

realisieren






6 Verwendbarkeit des ModulsBSc ETiT, BSc MEC, BSc Wi-ETiT


8 LiteraturR.H. Katz: Contemporary Logic Design

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-hb-1010-vl Logischer Entwurf

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Christian Hochberger Vorlesung 3

Kurs-Nr. Kursname18-hb-1010-ue Logischer Entwurf

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Christian Hochberger Übung 1


1.3.3 Rechnersysteme - Rechnerorganisation

ModulnameRechnerorganisation



1 Lerninhalt- Architektur von Mikroprozessoren: Programmierung in Assembler- und Maschinensprache, Adressie-rungsarten, Werkzeugflüsse, Laufzeitumgebung- Mikroarchitektur: Befehlssatz und architektureller Zustand, Leistungsbewertung, Mikroarchitekturen mitEintakt-/Mehrtakt-/Pipeline-Ausführung, Ausnahmebehandlung, fortgeschrittene Mikroarchitekturen- Speicher und Ein-/Ausgabesysteme: Leistungsbewertung, Caches, virtueller Speicher, Ein-/Ausgabetechniken, Standardschnittstellen

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStudierende verstehen nach erfolgreichem Besuch der Veranstaltung die Grundkonzepte der maschinenna-hen Programmierung in Assembler und können zielgerichtet auf dieser Ebene Algorithmen implementieren.Sie sind vertraut mit verschiedenen Techniken, um selbständig Prozessorarchitekturen als Mikroarchitek-turen in digitaler Logik zu realisieren. Sie verstehen den Aufbau und die Funktion von Speicher- undEin-/Ausgabesystemen und kennen die Grundlagen verschiedener Standardschnitsttellen. Sie können dieQualität der Realisierungen in verschiedenen Gütemaßen bewerten.



• [20-00-0902-iv] (Studienleistung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, BWS b/nb)• [20-00-0902-iv] (Fachprüfung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, Standard BWS)


• [20-00-0902-iv] (Studienleistung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, Gewichtung: 0 %)• [20-00-0902-iv] (Fachprüfung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, Gewichtung: 100 %)



8 LiteraturLiteraturempfehlungen werden kontinuierlich aktualisiert, ein Beispiel für verwendete Literatur könntesein:Harris/Harris: Digital Design and Computer Architecture

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0902-iv Rechnerorganisation


anstaltung3


ModulnameRechnersysteme I

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-hb-1020 6 CP 180 h 120 h 1 SoSe


1 LerninhaltBefehlssatzklassen von Prozessoren, Speicher-organisation und Laufzeitverhalten, Prozessorverhalten und-Struktur, Pipelining, Parallelismus auf Befehlsebene, Multiskalare Prozessoren, VLIW-Prozessoren, Gleit-kommadarstellung, Speichersysteme, Cacheorganisation, virtuelle Adressierung, Benchmarking und Leis-tungsbewertung, Systemstrukturen und Bussysteme, Peripheriegeräte

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStudierende haben nach Besuch dieser Vorlesung ein Verständnis des Aufbaus und der Organisationsprin-zipien moderner Prozessoren, Speicher- und Bussysteme erlangt. Sie wissen, wie Konstrukte von Program-miersprachen wie z.B. Unterprogrammsprünge durch Maschinenbefehle implementiert werden. Sie kennenLeistungsmaße für Rechner und können Rechnersysteme analysieren und bewerten. Sie können die Abläufebei der Befehlsverarbeitung in modernen Prozessoren nachvollziehen. Sie können den Einfluss der Spei-cherhierarchie auf die Verarbeitungszeit von Programmen abschätzen. Sie kennen die Funktionsweise vonProzessor- und Feldbussen und können hierfür wesentliche Parameter berechnen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeBesuch der Vorlesung „Logischer Entwurf“ bzw. Grundkenntnisse in Digitaltechnik





6 Verwendbarkeit des ModulsBSc ETiT, BSc Wi-ETiT


8 LiteraturHennessy/Patterson: Computer architecture - a quantitative approach

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-hb-1020-vl Rechnersysteme I


Kurs-Nr. Kursname18-hb-1020-ue Rechnersysteme I



1.3.4 Systemnahe und Parallele Programmierung & Betriebssysteme

ModulnameSystemnahe und parallele Programmierung



1 Lerninhalt- Programmiersprachen für systemnahe Programmierung- Grundlagen paralleler Systeme- parallele Architekturen, Multi- und Many-Core Systeme, Rechnernetze- Programmierparadigmen und Modelle für paralleles Rechnen- Parallele Algorithmen- Vertiefung der gelernten Inhalte in Praktika mit signifikantem Umfang

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach dem erfolgreichen Besuch der Veranstaltung verstehen Studierende die Grundlagen paralleler Sys-teme und ihrer effizienten Programmierung. Sie können einfache Anwendungen mittels systemnaherund/oder paralleler Programmierung auf ausgewählten Platformen entwickeln and analysieren.



• [20-00-0905-iv] (Studienleistung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, Standard BWS)


• [20-00-0905-iv] (Studienleistung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, Gewichtung: 100 %)



8 LiteraturWird in der Veranstaltung bekanntgegeben.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0905-iv Systemnahe und parallele Programmierung


anstaltung3


ModulnameBetriebssysteme



1 Lerninhalt- Einführung in Betriebsysteme (BS) - Notwendigkeit, Design- Prozesse und Threads - BS Datenstrukturen, Abstraktionen, Kernel/User mode, context switches, Inter-rupts- Interprozeß-Kommunikation - IPC, RPC, Schnittstellen, Hierarchien, Messaging-Semantiken- Koordination: Deadlocks - Critical sections, Deadlock-Charakterisierung, Entdeckung, Recovery und Ver-meidung.- Scheduling/Ressourcen-Management - Prozess-Reihenfolgen, unterbrechendes und unterbrechungsfreiesScheduling, verschiedene Scheduling-Konzepte und -Algorithmen, Implementierungen in BS- Nebenläufigkeit: Races, Mutual Exclusions - Critical sections, races, spin locks, Synchronisation- Semaphoren - Semaphoren, Monitore- Speicherverwaltung - BS-Datenstrukturen, Management- und Austausch-Ansätze, virtueller Speicher, pa-ging, caching, segmentation- I/O - Geräte-Management, Treiber, Interrupt-Behandlung, DMA- Dateisysteme - Anforderungen, Design, Implementierungen, Datenstrukturen, Verzeichnisse, virtuelleDateisysteme- Fehlertoleranz und Stabilität - Fehlertypen, zuverlässige Nachrichten, BS Zuverlässigkeit und Verfügbar-keit, Sicherheits-Aspekte- Eingebettete & Echtzeit BS - Speicher/Festplatten/Performanz-Management, Fehlertoleranz, Echtzeit-Aspekte- Verteilte BS - verteilte Berechnung und Kommunikation, Abstraktionen, Synchronisation, Koordination,Konsistenz- Virtuelle Maschinen (VM) - Grundlagen und Typisierung von VMs und Hypervisoren

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStudierende erhalten nach erfolgreichem Besuch der Veranstaltung einen Überblick über grundlegendeBetriebssystem-Konzepte. Verschiedene Ansätze einzelner BS-Konzepte können von Studierenden disku-tiert und ausgewählte Ansätze hinsichtlich variierender technischer Anforderungen - insbesondere Feh-lertoleranz, Sicherheit, Performanz - analysiert werden. Weiterhin verstehen sie Techniken zum Aufbausolcher Systeme.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeEmpfohlen:“Algorithmen und Datenstrukturen”, “Funktionale und objektorientierte Programmierung”, “Rechnerorga-nisation”


• [20-00-0903-iv] (Fachprüfung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, Standard BWS)


• [20-00-0903-iv] (Fachprüfung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, Gewichtung: 100 %)


7 Notenverbesserung nach §25 (2)


Nein

8 Literatur- Modern Operating Systems; A. Tanenbaum, Prentice Hall, ISBN 0-13-813459-6- Operating System Concepts; Silberschatz et al, John Wiley and Sons, ISBN 0-470-23399-3

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0903-iv Betriebssysteme


anstaltung3


1.3.5 Software-Engineering

ModulnameSoftware Engineering



1 LerninhaltVermittlung eines grundlegenden Überblicks über die wesentlichen Bereiche des Software Engineeringsowie der Kenntnisse und Fähigkeiten, die für die Modellierung und Realisierung kleinerer Softwaresystemenotwendig sind.Die Schwerpunkthemen sind:- Softwareprojektmangement- Softwareprozessmodelle- Anforderungsmanagement- Softwareentwicklungswerkzeuge- Software Qualität; insbesondere:- Testprozesse (automatisiertes Testen, Testabdeckungsmaße, Debugging)- grundlegende Softwaremetriken- Objektorientierte Analyse und Entwurf- Modellierung mittels UML- Entwurfsmuster (Design Patterns)

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach dem erfolgreichen Abschluss der Veranstaltung sind die Studierenden in der Lage folgende Aufgabenzu bewältigen:- Die wesentlichen Bereiche des Software Engineering zu benennen und im Kontext eines Softwareentwick-lungsprojekts einzuordnen;- Etablierte Softwareentwicklungswerkzeuge zielgerichtet einzusetzen;- Grundlegende Qualitätssicherung mit Hilfe von automatisierten Tests durchzuführen;- Entwurf und Implementierung von objektorientierten Systemen unter Einsatz von UML und grundlegen-der Entwurfsmuster.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeEmpfohlen:Funktionale und Objektorientierte ProgrammierkonzepteAlgorithmen und Datenstrukturen







B.Sc. InformatikB.Sc. WirtschaftsinformatikB.Sc. Psychologie in ITJoint B.A. InformatikB.Sc. Sportwissenschaft und InformatikM.Sc. Sportwissenschaft und InformatikB.Sc. Computational EngineeringB.Sc. InformationssystemtechnikKann im Rahmen fachübergreifender Angebote auch in anderen Studiengängen verwendet werden.


8 Literatur- Lehrbuch der Softwaretechnik: Softwaremanagement; H. Balzert; Springer- Design Patterns - Elements of Reusable Object-Oriented Software; E. Gamma, R. Helm, R. Johnson, J.Vlissides; Prentice Hall- Software Qualität - Testen, Analysieren und Verifizieren von Software; P. Liggesmeyer; Springer- WHY PROGRAMS FAIL: A Guide to Systematic Debugging; A. Zeller; Morgan Kaufmann- Writing Effective Use Cases; A. Cockburn; Pearson

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0017-iv Software Engineering


3


ModulnameSoftware-Engineering - Einführung

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-su-1010 6 CP 180 h 120 h 1 WiSe


1 LerninhaltDie Lehrveranstaltung bietet eine Einführung in das gesamte Feld der Softwaretechnik. Alle Hauptthemendes Gebietes, wie sie beispielsweise der IEEE „Guide to the Software Engineering Body of Knowledge“ auf-führt, werden hier betrachtet und in der not-wendigen Ausführlichkeit untersucht. Die Lehrveranstaltunglegt dabei den Schwer-punkt auf die Definition und Erfassung von Anforderungen (Requirements Enginee-ring, Anforderungs-Analyse) sowie den Entwurf von Softwaresystemen (Software-Design). Als Modellie-rungssprache wird UML (2.0) eingeführt und verwendet. Grundlegende Kenntnisse der objektorientiertenProgrammierung (in Java) werden deshalb vorausge-setzt.In den Übungen wird ein durchgängiges Beispiel behandelt (in ein technisches System eingebettete Soft-ware), für das in Teamarbeit Anforderungen aufgestellt, ein Design festgelegt und schließlich eine prototy-pische Implementierung realisiert wird.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Lehrveranstaltung vermittelt an praktischen Beispielen und einem durchgängigen Fallbeispiel grund-legende Software-Engineering-Techniken, also eine ingenieurmäßige Vorgehensweise zur zielgerichtetenEntwicklung von Softwaresystemen. Nach dem Besuch der Lehrveranstaltung sollen die Studierenden inder Lage sein, die Anforde-rungen an ein Software-System systematisch zu erfassen, in Form von Model-len präzise zu dokumentieren sowie das Design eines gegebenen Software-Systems zu verstehen und zuverbessern.

3 Empfohlene Voraussetzung für die Teilnahmesolide Kenntnisse einer objektorientierten Programmiersprache (bevorzugt Java)





6 Verwendbarkeit des ModulsBSc ETiT, BSc iST, BSc Wi-ETiT


8 Literaturwww.es.tu-darmstadt.de/lehre/se-i-v/

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-su-1010-vl Software-Engineering - Einführung

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. rer. nat. Andreas Schürr Vorlesung 3

Kurs-Nr. Kursname18-su-1010-ue Software-Engineering - Einführung

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. rer. nat. Andreas Schürr Übung 1


http://www.es.tu-darmstadt.de/lehre/se-i-v/

2 Vertiefungen - Wahlbereich

2.1 Wahlkatalog KTS: Kommunikationstechnik und -systeme

ModulnameAdvances in Digital Signal Processing: Imaging and Image Processing

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-zo-2080 5 CP 150 h 90 h 1 SoSe

Sprache Modulverantwortliche PersonEnglisch Prof. Dr.-Ing. Abdelhak Zoubir

1 Lerninhalt• Grundlagen:

– Detektion, Schätzung und Klassifizierung

• Bildgebung– Radarsignalverarbeitung– Sensorgruppensignalverarbeitung– Aktive Bildgebung– Anwendungen von bildgebenden Verfahren

• Bildverarbeitung– Zufallsfelder– Bildrekonstruktion– Segmentierung– Klassifizierung

• Projektarbeit

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studenten verstehen grundlegende Prinzipien von bildgebenden Verfahren mit Radar und Sonar. Siebeherrschen sowohl die aktive Bildgebung mit Sensorgruppen als auch die anschließende Bildverarbeitungmit Segmentierung, Bildrekonstruktion und Klassifizierung.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeDigitale Signalverarbeitung


• Modulprüfung (Fachprüfung, fakultativ, Standard BWS)


• Modulprüfung (Fachprüfung, fakultativ, Gewichtung: 100 %)

6 Verwendbarkeit des ModulsBSc/MSc ETiT, MSc Wi/ETiT, BSc/MSc iST, MSc iCE, BSc/MSc MEC


8 Literatur

33

Vertiefende Literatur:• Mark Richards, Principles of Modern Radar: Basic Principles. SciTech Publishing 2010• Didier Massonnet and Jean-Claude Souyris, Imaging with Synthetic Aperture Radar. EPFL Press,

2008• Gerhard Winkler, Image Analysis, Random Fields and Markov Chain Monte Carlo Methods, 2nd

edition, Springer Verlag 2003

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-zo-2080-vl Advances in Digital Signal Processing: Imaging and Image Processing

Dozent Lehrform SWSDr.-Ing. Christian Debes Vorlesung 2

Kurs-Nr. Kursname18-zo-2080-ue Advances in Digital Signal Processing: Imaging and Image Processing

Dozent Lehrform SWSDr.-Ing. Christian Debes Übung 2

2.1 Wahlkatalog KTS: Kommunikationstechnik und -systeme 34

ModulnameCommunication Technology II

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-kl-2010 4 CP 120 h 75 h 1 WiSe

Sprache Modulverantwortliche PersonEnglisch Prof. Dr.-Ing. Anja Klein

1 LerninhaltLineare und nichtlineare Modulationsverfahren, Optimale Empfänger für AWGN Kanäle, Fehlerwahrschein-lichkeiten, Kanalkapazität, KanalmodelleKanalschätzung und Datendetektion für Mehrwegekanäle, Mehrträgerverfahren, OFDM


• lineare und nichtlineare Modulationsverfahren mit Hilfe der Signalraumdarstellung klassifizierenund analysieren;

• den Einfluss von AWGN Kanälen auf das Empfangssignal verstehen, beschreiben und analysieren• optimale Empfängerstrukturen für AWGN Kanäle verstehen und herleiten,• den Einfluss von Mehrwege-Kanälen auf das Empfangssignal (Intersymbolinterferenz) verstehen,

beschreiben und analysieren;• den Einfluss von Mehrwege-Kanälen mathematisch beschreiben (Kanalmodelle) und empfangsseitig

schätzen (Kanalschätzung);• den Einfluss von Mehrwege-Kanälen auf das Empfangssignal invertieren (Entzerrung des Signals)

und verschiedene Entzerrer-Strukturen entwerfen und herleiten;• die Eigenschaften und Anwendungsgebiete von Mehrträgerübertragungs-Systemen, wie OFDM-

Systemen, bewerten und analysieren;• die Systemparameter von Mehrträgerverfahren zur Anwendung in realistischen Mobilfunk-Szenarien

herleiten und bewerten;

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeElektrotechnik und Informationstechnik I und II, Deterministische Signale und Systeme, Stochastische Si-gnale und Systeme, Kommunikationstechnik I, Grundlagen der Nachrichtentechnik, Mathematik I bis IV





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETIT, MSc Wi-ETiT, MSc CE, MSc iCE, MSc iST, MSc MEC


8 Literaturgemäß Hinweisen in der Lehrveranstaltung

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-kl-2010-vl Communication Technology II



Kurs-Nr. Kursname18-kl-2010-ue Communication Technology II



ModulnameDigitale Signalverarbeitung

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-zo-2060 6 CP 180 h 120 h 1 WiSe


1 Lerninhalt1) Zeitdiskrete Signale und lineare Systeme - Abtastung und Rekonstruktion der analogen Signale2) Design digitaler Filter – Filter Design Prinzipien; Linearphasige Filter; Filter mit endlicher Impulsant-wort; Filter mit unendlicher Impulsantwort; Implementation3) Digitale Analyse des Spektrums - Stochastische Signale; Nichtparametrische Spektralschätzung; Para-metrische Spektralschätzung; Applikationen4) Kalman Filter

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studenten verstehen grundlegende Prinzipien der Signalverarbeitung. Sie beherrschen die Analyse imZeit- und im Frequenzbereich von deterministischen und statistischen Signalen. Die Studenten haben ersteErfahrungen mit dem Software Tool MATLAB.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundlegende Kenntnisse der Signal- und Systemtheorie (Deterministische Signale und Systeme)







8 LiteraturSkript zur VorlesungVertiefende Literatur:

• A. Oppenheim, W. Schafer: Discrete-time Signal Processing, 2nd ed.• J.F. Böhme: Stochastische Signale, Teubner Studienbücher, 1998

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-zo-2060-vl Digitale Signalverarbeitung

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Abdelhak Zoubir Vorlesung 3

Kurs-Nr. Kursname18-zo-2060-ue Digitale Signalverarbeitung

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Abdelhak Zoubir Übung 1


ModulnameInformation Theory II

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-pe-2010 6 CP 180 h 120 h 1 SoSe

Sprache Modulverantwortliche PersonEnglisch Prof. Dr.-Ing. Marius Pesavento

1 LerninhaltDiese Vorlesung behandelt fortgeschrittene Themen der Netzwerkinformationstheorie.Übersicht: Überblick über die Shannon-Kapazität, Kapazität von multiple-input multiple-output (MI-MO) Kanälen, outage und ergodische Kapazitäten, Kapazität in Kannälen mit Gedächtnis, Kapazitätvon Gauß’schen Vektorkanälen, Kapazitätsbereiche von Mehrbenutzerkanälen, Kapazitätsbereiche vonmultiple-access and Broadcast fading Kanälen, Interferenzkanäle, Relay Kanäle, Mehrnutzerdiversität, Wi-retap Kanal, Raten von vertraulicher Kommunikation, Kommunikationssicherheit auf der physikalischenSchicht

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studenten lernen die fortgeschrittene Informationstheorie sowie error-correcting Codes kennen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundkenntnisse der Informationstheorie





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT, BSc iST, MSc Wi-ETiT, MSc iCE, BSc/MSc CE


8 Literatur1. Abbas El Gamal and Young-Han Kim, Network Information Theory, Cambrige, 2011.2. T.M. Cover and J.A. Thomas, Elements of Information Theory, Wiley Sons, 1991.3. D.Tse and P. Vishwanath, Fundamentals of Wireless Communications, Cambridge University Press, 2005.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-pe-2010-vl Information Theory II

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Marius Pesavento Vorlesung 3

Kurs-Nr. Kursname18-pe-2010-ue Information Theory II

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Marius Pesavento Übung 1


ModulnameKommunikationsnetze IV

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-sm-2030 3 CP 90 h 60 h 1 WiSe

Sprache Modulverantwortliche PersonEnglisch Prof. Dr.-Ing. Ralf Steinmetz

1 LerninhaltKommunikationsnetze IV behandelt die Modellierung und Leistungsbewertung von Computernetzwerkenund Kommunikationssystemen. Der Schwerpunkt liegt auf aktuellen Analysemethoden mit denen eingrundlegendes Verständnis der Leistungsfähigkeit sowie eine Basis zur Planung, Optimierung und Wei-terentwicklung von Kommunikationsnetzen vermittelt wird. Bedeutung und Implikationen der einzelnenTheorien werden an Beispielen mit Schwerpunkt auf dem Internet erläutert. Neben den analytischen Me-thoden gibt die Vorlesung eine Einführung in die Simulation von Kommunikationsnetzen sowie in dieMessung in realen oder prototypischen Systemen und Testumgebungen. Über die gängigen Verfahren undihre Anwendungen hinaus werden in der Vorlesung ausgesuchte Aspekte aktueller Forschungsfragen ver-tieft.Themen der Vorlesung sind:

• Einführung in die Leistungsbewertung und ihre Anwendungen• Leaky-bucket-Verkehrsregulatoren, deterministische Verkehrsmodelle, deterministische und empiri-

sche Einhüllende• Scheduling, Generalized Processor SharingNetzwerkkalkül, min-plus Systemtheorie, deterministi-

sche Leistungsschranken• Poisson-Prozesse, Markov-Ketten , klassische Warteschlangentheorie, M|M|1 und M|G|1 Modelle• Modellierung von Paketdatenverkehr, Selbstähnlichkeit• Effektive Bandbreiten, Momente erzeugende Funktionen, statistisches Multiplexen• Statistisches Netzwerkkalkül, effektive Einhüllende, effektive Leistungsschranken• Simulation, Generierung von Zufallszahlen, Verteilungen, Konfidenzintervalle• Instrumentierung, Messung, Bandbreitenabschätzung im Internet

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studierenden erhalten einen Überblick über die Bedeutung, grundlegende Methoden und wichtigeAnwendungen der Leistungsbewertung von Kommunikationsnetzen. Sie kennen die typischen Mechanis-men und Schedulingverfahren in Dienste integrierenden Netzen und können deren Wirkungsweise mitdem Netzwerkkalkül in der min-plus Systemtheorie erklären. Neben den Grundlagen der Warteschlan-gentheorie erlangen die Studenten detailliertes Wissen über die Theorie der effektiven Bandbreiten undweisen somit ein theoretisch fundiertes Verständnis des statistischen Multiplexens auf. Über die Analysehinaus erhalten die Studenten Einblick in die Simulation und in ausgewählte Methoden und Werkzeugezur Messung in realen Netzwerken. Sie sind in der Lage die erarbeiteten Verfahren gegeneinander abzu-grenzen, problemspezifisch geeignete Methoden auszuwählen, auf typische Fragestellungen anzuwendenund relevante Schlussfolgerungen zu ziehen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundlegende Kurse der ersten 4 Semester werden benötigt. Die Vorlesungen in Kommunikationsnetze Iund II werden empfohlen.


• Modulprüfung (Fachprüfung, mündliche Prüfung, Dauer: 30 min, Standard BWS)


• Modulprüfung (Fachprüfung, mündliche Prüfung, Gewichtung: 100 %)

6 Verwendbarkeit des ModulsWi-CS, Wi-ETiT, BSc/MSc CS, MSc ETiT, MSc iST



8 LiteraturAusgewählte Kapitel aus folgenden Büchern:

• J.-Y. Le Boudec, P. Thiran: „Network Calculus: A Theory of Deterministic Queuing Systems for theInternet“, Springer LNCS 2050, http://ica1www.epfl.ch/PS_files/netCalBookv4.pdf, 2004.

• A. Kumar, D. Manjunath, J. Kuri: "Communication Networking: An Analytical Approach", MorganKaufmann, 2004.

• A. M. Law, W. D. Kelton: SSimulation, Modeling and Analysis", McGraw Hill, 3rd Ed., 2000.• Selected Journal Articles and Conference Papers

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-sm-2030-vl Kommunikationsnetze IV: Leistungsbewertung von Kommunikationsnetzen

Dozent Lehrform SWSDr.-Ing. Amr Rizk Vorlesung 2


http://ica1www.epfl.ch/PS_files/netCalBookv4.pdf

ModulnameMobile Communications

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-kl-2020 6 CP 180 h 120 h 1 SoSe


1 LerninhaltDie Vorlesung beinhaltet Aspekte von Mobilfunksystemen mit speziellem Fokus auf der Luftschnittstelle.Mobilfunksysteme, Dienste, Markt, StandardisierungDuplex und Mehrfachzugriffsverfahren, zellulares Konzept,Mobilfunkkanal, deterministische und stochastische Beschreibung,ModulationsverfahrenCode Division Multiple Access (CDMA),Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM),Optimale und suboptimale Empfängertechniken,Zellulare Kapazität und spektrale Effizienz,Diversitätsmethoden,Multiple Input Multiple Output (MIMO) Systeme,Power Control und HandoverArchitektur von Mobilfunksystemen

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStudenten verfügen nach Besuch der Lehrveranstaltung über

• ein fundiertes Verständnis von Themenkomplexen der Luftschnittstelle (z.B. Übertragungsverfahren,Vielfachzugriffsverfahren von mobilen Kommunikationssystemen, Duplexverfahren, Mehrträgerver-fahren, Empfängertechniken, Mehrantennenverfahren)

• ein fundiertes Verständnis der Signalausbreitung in Mobilfunksystemen (Mobilfunkkanal)• die Fähigkeit zum Verstehen und Lösen von Problemstellungen aus dem Bereich der Luftschnittstelle• die Fähigkeit zu Vergleich, Analyse und Beurteilung verschiedener Systemkonzepte• Wissen über das Modellieren von Übertragungseigenschaften des Mobilfunkkanals

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeElektrotechnik und Informationstechnik I und II, Deterministische Signale und Systeme, Kommunikations-technik I, Mathematik I bis IV





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETIT, MSc Wi-ETiT, MSc CE, MSc iCE, MSc iST, MSc MEC


8 Literaturgemäß Hinweisen in der Lehrveranstaltung

Enthaltene Kurse


Kurs-Nr. Kursname18-kl-2020-vl Mobile Communications


Kurs-Nr. Kursname18-kl-2020-ue Mobile Communications



ModulnameSprach- und Audiosignalverarbeitung


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr.-Ing. Abdelhak Zoubir

1 LerninhaltVerfahren der Sprach- und Audiosignalverarbeitung: Einführung in die Modelle von Sprach- und Audio-signalen sowie grundlegende Methoden der Audiosignalverarbeitung. Verfahren der codebuchbasiertenVerarbeitung und der Audiocodierung. Beamforming zur räumlichen und Geräuschreduktion zur spek-tralen Filterung. Cepstrale Filterung und Sprachgrundfrequenzschätzung. Mel-filtered cepstral coefficients(MFCCs) als Grundlage für die Sprecher- und Spracherkennung. Klassifikations-methoden basierend aufGMM (Gaussian mixture models) sowie Spracherkennung mit HMM (Hidden markov models). Einführungin die Methoden der Musiksignalverarbeitung, z.B. Shazam-App oder Beat-Erkennung.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseSie erarbeiten sich durch die Vorlesung fortgeschrittene Kenntnisse der digitalen Audio-Signalverarbeitunginsbesondere auf Basis von Sprachsignalen. Sie lernen verschiedene grundlegende und erweiterte Metho-den der Audiosignalverarbeitung kennen, von der Theorie bis hin zu konkreten praktischen Anwendungen.Sei verstehen Algorithmen, die in Mobiltelefonen, Hörgeräten, Freisprecheinrichtungen und auch Man-Machine-Interfaces (MMI) eingesetzt werden. Als Übung halten Sie einen Vortrag über eine von Ihnenausgewählte Anwendung der Sprach- und Audiosignalverarbeitung. Damit erarbeiten Sie Kenntnisse, sichüber eine Literaturstudie in eine Anwendung einzuarbeiten und Ihr Wissen adäquat zu präsentieren, wasu.a. im Berufsleben von Ihnen erwartet werden wird.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeFür die Vorlesung werden gute Kenntnisse der statistischen Signalverarbeitung (Minimum: Vorlesung „Di-gital Signal Processing“) vorausgesetzt. Wünschenswert – aber nicht zwingend notwendig – sind zusätzlichKenntnisse über adaptive Filter.


• Modulprüfung (Fachprüfung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, Dauer: 20 min, Standard BWS)Seminarvortrag über ein Thema der Sprach- und Audiosignalverarbeitung. Einzeln (Dauer: 10-15 Min.)oder in Zweier-Teams (Dauer: 15-20 Min.)


• Modulprüfung (Fachprüfung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, Gewichtung: 100 %)

6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT, MSc iCE


8 LiteraturFolien, für weiter Literaturhinweise siehe Homepage der Vorlesung

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-zo-2070-vl Sprach- und Audiosignalverarbeitung

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Henning Puder Vorlesung 2

Kurs-Nr. Kursname18-zo-2070-ue Sprach- und Audiosignalverarbeitung

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Henning Puder Übung 1


Kurs-Nr. Kursname18-zo-2070-se Sprach- und Audiosignalverareitung

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Henning Puder Seminar 1


ModulnamePraktikum Digitale Signalverarbeitung

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-zo-2030 6 CP 180 h 135 h 1 WiSe/SoSe


1 Lerninhalt1) Einführung in MATLAB2) Zeitdiskrete Signale und Systeme3) Analyse des Frequenzbereichs basierend auf der DFT4) Design digitaler Filter mit endlicher Impulsantwort5) Design digital Filter mit unendlicher Impulsantwort mittels analogen Prototypen6) Nichtparametrische Methoden der Spektralschätzung7) Parametrische Methoden der Spektralschätzung.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studierenden sind in der Lage, die in der Vorlesung Digital Signal Processing erworbenen Fähigkei-ten anzuwenden. Dazu gehören der Entwurf von FIR und IIR Filtern sowie die nicht-parametrische undparametrische Spektralschätzung. MATLAB wird verwendet um theoretische Konzepte einzusetzen undMethoden der Signalverarbeitung mit praktischen Anwendungsbeispielen zu demonstrieren.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeStochastische Signale und Systeme


• Modulprüfung (Studienleistung, Klausur, Dauer: 120 min, Standard BWS)


• Modulprüfung (Studienleistung, Klausur, Gewichtung: 100 %)

6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT, MSc iCE


8 LiteraturPraktikumsanleitung

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-zo-2030-pr Praktikum Digitale Signalverarbeitung

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Abdelhak Zoubir Praktikum 3


ModulnamePraktikum Multimedia Kommunikation II

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-sm-2070 6 CP 180 h 135 h 1 WiSe/SoSe

Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch und Englisch Prof. Dr.-Ing. Ralf Steinmetz

1 LerninhaltDer Kurs bearbeitet aktuelle Entwicklungsthemen aus dem Bereich der Multimedia Kommunikationssyste-me. Neben einem generellen Überblick wird ein tiefgehender Einblick in ein spezielles Entwicklungsgebietvermittelt. Die Themen bestimmen sich aus den spezifischen Arbeitsgebieten der Mitarbeiter und vermit-teln technische und einleitende wissenschaftliche Kompetenzen in einem oder mehreren der folgendenGebiete:

• Netzwerk und Verkehrsplanung und Analyse• Leistungsbewertung von Netzwerk-Anwendungen• Diskrete Event-basierte Simulation von Netzdiensten• Protokolle für mobile Ad hoc Netze / Sensor Netze• Infrastruktur Netze zur Mobilkommunikation / Mesh- Netze• Kontext-abhängige/bezogene Kommunikation und Dienste• Peer-to-Peer Systeme und Architekturen• Verteil-/ und Managementsysteme für Multimedia-/e-Learning-Inhalte• Multimedia Authoring- und Re-Authoring Werkzeuge• Web Service Technologien und Service-orientierte Architekturen• Anwendungen für Verteilte Geschäftsprozesse

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Fähigkeit selbständig Probleme im Bereich des Design und der Entwicklung von Kommunikationsnetzenund -anwendungen für Multimediasysteme zu lösen und zu evaluieren soll erworben werden. ErworbeneKompetenzen sind unter anderem:

• Design komplexer Kommunikationsanwendungen und Protokolle• Implementierung und Testen von Software Komponenten für Verteilte Systeme• Anwendung von Objekt-Orientierten Analyse- und Design-Techniken• Erlernen von Projekt-Management Techniken für Entwicklung in kleinen Teams• Schreiben von Software-Dokumentation und Projekt-Berichten• Präsentation von Projektfortschritten und -ergebnissen

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeDas Interesse sich mit herausfordernden Themen der aktuellen Technologien und der Forschung auseinan-derzusetzen. Außerdem erwarten wir:

• Solide Erfahrungen in der Programmierung mit Java und/oder C# (C/C++)• Solide Kenntnisse von Objekt-Orientierter Analyse und Design Techniken• Solide Kenntnisse in Computer Kommunikationsnetzen werden empfohlen• Die Vorlesungen in Kommunikationsnetze I (II, III, oder IV) sind von Vorteil





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT, MSc iCE, BSc/MSc iST, Wi-ETiT, BSc/MSc CS, Wi-CS,



8 LiteraturDie Literatur besteht aus einer Auswahl an Fachartikeln zu den einzelnen Themen. Als Ergänzung wird dieLektüre ausgewählter Kapitel aus folgenden Büchern empfohlen:

• Andrew Tanenbaum: „Computer Networks“. Prentice Hall PTR (ISBN 0130384887)• Christian Ullenboom: "Java ist auch eine Insel: Programmieren mit der Java Standard Edition Version

5 / 6"(ISBN-13: 978-3898428385)• Joshua Bloch: Ëffective Java Programming Language Guide"(ISBN-13: 978- 0201310054)• Erich Gamma, Richard Helm, Ralph E. Johnson: "Design Patterns: Objects of Reusable Object Orien-

ted Software"(ISBN 0-201-63361-2)• Kent Beck: Ëxtreme Programming Explained - Embrace Changes"(ISBN-13: 978- 0321278654)

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-sm-2070-pr Praktikum Multimedia Kommunikation II

Dozent Lehrform SWSPraktikum 3


ModulnameProjektseminar Multimedia Kommunikation II




• Netzwerk und Verkehrsplanung und Analyse• Leistungsbewertung von Netzwerk-Anwendungen• Diskrete Event-basierte Simulation von Netzdiensten• Protokolle für mobile Ad hoc Netze / Sensor Netze• Infrastruktur Netze zur Mobilkommunikation / Mesh- Netze• Kontext-abhängige/bezogene Kommunikation und Dienste• Peer-to-Peer Systeme und Architekturen• Verteil-/ und Managementsysteme für Multimedia-/e-Learning-Inhalte• Multimedia Authoring- und Re-Authoring Werkzeuge• Web Service Technologien und Service-orientierte Architekturen• Anwendungen für Verteilte Geschäftsprozesse

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Fähigkeit selbständig technische und wissenschaftliche Probleme im Bereich des Design und der Ent-wicklung von Kommunikationsnetzen und -anwendungen für Multimediasysteme mit wissenschaftlichenMethoden zu lösen und zu evaluieren soll erworben werden. Erworbene Kompetenzen sind unter ande-rem:

• Suchen und Lesen von Projekt relevanter Literatur• Design komplexer Kommunikationsanwendungen und Protokolle• Implementierung und Testen von Software Komponenten für Verteilte Systeme• Anwendung von Objekt-Orientierten Analyse- und Design-Techniken• Erlernen von Projekt-Management Techniken für Entwicklung in kleinen Teams• Systematische Evaluation und Analyse von wissenschaftlichen/technischen Experimenten• Schreiben von Software-Dokumentation und Projekt-Berichten• Präsentation von Projektfortschritten und -ergebnissen

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeDas Interesse herausfordernde Lösungen und Anwendungen in aktuellen Multimedia Kommunikations-systemen zu entwickeln und unter Verwendung wissenschaftlicher Methoden zu erforschen. Außerdemerwarten wir:

• Solide Erfahrungen in der Programmierung mit Java und/oder C (C/C++)• Solide Kenntnisse von Objekt-Orientierten Analyse- und Design-Techniken• Grundkenntnisse in Design Patterns, Refactorings, und Projekt Management• Solide Kenntnisse in Computer Kommunikationsnetzen werden empfohlen• Die Vorlesungen in Kommunikationsnetze I (II, III, oder IV) sind von Vorteil






6 Verwendbarkeit des ModulsWi-CS, Wi-ETiT, BSc/MSc CS, MSc ETiT, MSc iST



• Andrew Tanenbaum: „Computer Networks“. Prentice Hall PTR (ISBN 0130384887)• Raj Jain: "The Art of Computer Systems Performance Analysis: Techniques for Experimental Design,

Measurement, Simulation, and Modeling"(ISBN 0-471-50336-3)• Joshua Bloch: Ëffective Java Programming Language Guide"(ISBN-13: 978-0201310054)• Erich Gamma, Richard Helm, Ralph E. Johnson: "Design Patterns: Objects of Reusable Object Orien-

ted Software"(ISBN 0-201-63361-2)• Martin Fowler: "Refactorings - Improving the Design of Existing Code"(ISBN-13: 978-0201485677)• Kent Beck: Ëxtreme Programming Explained - Embrace Changes"(ISBN-13: 978-0321278654)

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-sm-2080-pj Projektseminar Multimedia Kommunikation II

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Ralf Steinmetz Projektseminar 3


ModulnameProject Seminar Wireless Communications

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-kl-2040 8 CP 240 h 180 h 1 SoSe


1 LerninhaltLösung spezieller Probleme aus dem Bereich der Mobilkommunikation (sowohl Probleme der Signalüber-tragung, -verarbeitung als auch Netzwerkproblemstellungen sind möglich; Aufgabenstellungen ergebensich aus den aktuellen Forschungsthemen des Fachgebietes)Bearbeitung eines Problems in Gruppenarbeit (2-3 Studierende) Organisation und Strukturierung einesProjektesUmgang mit wissenschaftliche Publikationen, Einlesen in den theoretischen Hintergrund der Aufgabenstel-lungpraktische Bearbeitung einer komplexen Aufgabenstellung wissenschaftliche Präsentation der Ergebnisse(Vortrag/Ausarbeitung) Verteidigung der Arbeit in einer mündlichen Diskussion vor Publikum

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studenten können nach Besuch der Lehrveranstaltung:

• Problemstellungen aus dem Bereich der Mobilkommunikation klassifizieren und analysieren,• Projekte mit zeitlicher Limitierung planen und organisieren,• Analysemethoden und Simulationsumgebungen aufbauen und testen,• erzielte Ergebnisse und Erkenntnisse bewerten und präsentieren

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeVorkenntnisse in digitaler Kommunikation, Signalverarbeitung, Mobilkommunikation


• Modulprüfung (Studienleistung, mündliche Prüfung, Dauer: 20 min, Standard BWS)



6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT, MSc Wi-ETiT, MSc CE, MSc iCE, MSc iST, MSc MEC


8 LiteraturVorlesungsunterlagen werden bereitgestellt und spezielle Literaturempfehlungen während der Lehrveran-staltung bekannt gegeben.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-kl-2040-pj Project Seminar Wireless Communications

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Anja Klein Projektseminar 4


ModulnameSeminar Multimedia Kommunikation II



1 LerninhaltDas Seminar befasst sich mit aktuellen und aufkommenden Trends, die als relevant für die zukünftigeEntwicklung von Multimedia Kommunikationssystemen eingeschätzt werden. Lernziel ist es, Kenntnisseüber zukünftige Forschungstrends im verschiedenen Bereichen zu erarbeiten. Hierzu erfolgt eine ausführ-liche Literaturarbeit, die Zusammenfassung sowie die Präsentation von ausgewählten, hochwertigen For-schungsarbeiten aus aktuellen Top-Zeitschriften, -Magazinen und -Konferenzen im Themenfeld MultimediaKommunikation.Mögliche Themen sind:

• Knowledge & Educational Technologies• Self organizing Systems & Overlay Communication• Mobile Systems & Sensor Networking• Service-oriented Computing• Multimedia Technologies & Serious Games

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studierenden erarbeiten sich an Hand von aktuellen wissenschaftlichen Artikeln, Standards und Fach-büchern tiefe Kenntnisse über Multimedia Kommunikationssysteme und Anwendungen, welche die Zukunftdes Internet bestimmen. Dabei werden Kompetenzen in folgenden Gebieten erworben:

• Suchen und Bewerten von relevanter wissenschaftlicher Literatur• Analysieren und Einschätzen von komplexen technischen und wissenschaftlichen Informationen• Schreiben von technischen und wissenschaftlichen Zusammenfassungen• Präsentation von technischer und wissenschaftlicher Information

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeSolide Kenntnisse in Computer Kommunikationsnetzen. Die Vorlesungen Kommunikationsnetze I und IIwerden empfohlen.





6 Verwendbarkeit des ModulsCS, Wi-CS, ETiT, Wi-ETiT, MSc CS, MSc ETiT, MSc iST


8 LiteraturEntsprechend des gewählten Themenbereichs (ausgewählte Artikel aus Journalen, Magazine und Konfe-renzen).

Enthaltene Kurse


Kurs-Nr. Kursname18-sm-2090-se Seminar Multimedia Kommunikation II

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Ralf Steinmetz Seminar 2


ModulnameAdaptive Filter


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch und Englisch Prof. Dr.-Ing. Abdelhak Zoubir

1 LerninhaltTheorie:1) Herleitung von Optimalfiltern, z.B. Wiener Filter und Lineare Prädiktion auf Basis passender Kosten-funktionen.2) Entwicklung adaptiver Verfahren, die für nicht stationonäre Signale in veränderlichen Umgebungen dieOptimalfilter-Lösung kontinuierlich adaptieren. Hierbei werden die Verfahren NLMS-Algorithmus, AffineProjektion und der RLS-Algorithmus hergeleitet und umfangreich analysiert.3) Analyse des Adaptionsverhaltens und Steuerungsmöglichkeiten von Adaptiven Filtern auf Basis vonNLMS-Verfahren.4) Herleitung und Analyse des Kalman-Filters als Optimalfilter für nicht stationäre Eingangssignale.5) Verfahren zur Zerlegung von Signalen in Frequenzteilbänder zur Realsierung von Optimalfiltern im Fre-quenzbereich, z.B. Geräuschreduktion.Anwendungen:Parallel zur Theorie werden praktische Anwendungen erläutert.Zum Wiener-Filter werden Verfahren der akustischen Geräuschreduktion entwickelt. Für adaptive Filterwird insbesondere akustische Echounterdrückung aber auch Rückkopplungsunterdrückung erläutert. Wei-terhin werden Beamforming-Ansätze dargestellt.Während der Vorlesungszeit ist geplant, eine Exkursion zu Siemens Audiologische Technik nach Erlangenanzubieten.In den 4-5 Übungen werden Sie Inhalte der Vorlesung in MATLAB implementieren und sich so praktischeUmsetzungen der theoretischen Verfahren erarbeiten.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseIn dieser Vorlesung werden die Grundlagen adaptiver Filter vermittelt. Hierzu werden die notwendigen Al-gorithmen hergeleitet, interpretiert und an Beispielen aus der Sprach-, Audio- und Videosignalverarbeitungangewendet. Auf Basis dieser Inhalte sind Sie in der Lage, Adaptive Filter für praktische Realisierungen an-zuwenden.Als Zulassung zur Prüfung halten Sie einen Vortrag über eine von Ihnen ausgewählte Anwendung derAdaptiven Filter. Damit erarbeiten Sie Kenntnisse, sich über eine Literaturstudie in eine Anwendung ein-zuarbeiten und Ihr Wissen adäquat zu präsentieren, was u.a. im Berufsleben von Ihnen erwartet werdenwird.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeDigitale Signalverarbeitung





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT


8 Literatur


Folien zur VorlesungLiteraturhinweise:

• E. Hänsler, G. Schmidt: Acoustic Echo and Noise Control, Wiley, 2004 (Textbook of this course)• S. Haykin: Adaptive Filter Theory, Prentice Hall, 2002;• A. Sayed: Fundamentals of Adaptive Filtering, Wiley, 2004;• P. Vary, U. Heute, W. Hess: Digitale Sprachsignalverarbeitung, Teubner, 1998 (in German)

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-zo-2010-vl Adaptive Filter

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Henning Puder Vorlesung 3

Kurs-Nr. Kursname18-zo-2010-ue Adaptive Filter

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Henning Puder Übung 1


ModulnameAdvanced Topics in Statistical Signal Processing



1 LerninhaltDer Kurs beinhaltet die Grundlagen der Entdeckungs- und Schätztheorie. Diese werden dann erweitertdurch mit fortgeschrittenen Themen der statistischen Signalverarbeitung. Das sind typischerweise Anwen-dungen aus folgenden Bereichen: Detektion in Radar Anwendungen; Robuste Schätzung; Prädiktion, Fil-terung und Tracking mit dem Kalman Filter; Sensorgruppen Signalverarbeitung, Richtungsschätzung undQuellendetektion; Zeit-Frequenz Analyse. Die Themen können von Semester zu Semester wechseln.Der Kurs beinhaltet eine Reihe von 5 Vorlesungen gefolgt von einem betreuten Forschungsseminar über ca.2 Monate. Die endgültige Bewertung beinhaltet die Seminar-Präsentationen, sowie eine schriftliche Klau-sur.Die hauptsächlichen Themengebiete sind:

• Schätztheorie• Detektionstheorie• Robuste Schätztheorie• Seminar-Projekte: z.B. Mikrophongruppen/Beamforming, Ortung und Tracking, Radar-

/Ultraschallbildgebung, akustische Quellenlokalisierung, Schätzung der Anzahl von Quellen

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStudenten vertiefen ihre Kenntnisse in der Signalverarbeitung basierend auf den Grundlagen der Vorle-sungen DSP und ETiT 4. Sie beschäftigen sich mit fortgeschrittenen Themen der statistischen Signalver-arbeitung, die Gegenstand aktueller Forschung sind. Die erlangten Kenntnisse sind nützlich für zukünfigeForschungsarbeit oder in der beruflichen Karriere.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeDSP, ein allgemeines Interesse an der Signalverarbeitung ist wünschenswert.





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT, BSc/MSc iST, MSc iCE, Wi-ETiT


8 Literatur


• Folien zur Vorlesung• Jerry D. Gibson and James L. Melsa. Introduction to Nonparametric Detection with Applications.

IEEE Press, 1996.• S. Kassam. Signal Detection in Non-Gaussian Noise. Springer Verlag, 1988.• S. Kay. Fundamentals of Statistical Signal Processing: Estimation Theory. Prentice Hall, 1993.• S. Kay. Fundamentals of Statistical Signal Processing: Detection Theory. Prentice Hall, 1998.• E. L. Lehmann. Testing Statistical Hypotheses. Springer Verlag, 2nd edition, 1997.• E. L. Lehmann and George Casella. Theory of Point Estimation. Springer Verlag, 2nd edition, 1999.• Leon-Garcia. Probability and Random Processes for Electrical Engineering. Addison Wesley, 2nd edi-

tion, 1994.• P. Peebles. Probability, Random Variables, and Random Signal Principles. McGraw-Hill, 3rd edition,

1993.• H. Vincent Poor. An Introduction to Signal Detection and Estimation. Springer Verlag, 2nd edition,

1994.• Louis L. Scharf. Statistical Signal Processing: Detection, Estimation, and Time Series Analysis. Pear-

son Education POD, 2002.• Harry L. Van Trees. Detection, Estimation, and Modulation Theory, volume I,II,III,IV. John Wiley &

Sons, 2003.• A. M. Zoubir and D. R. Iskander. Bootstrap Techniques for Signal Processing. Cambridge University

Press, May 2004.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-zo-2040-se Advanced Topics in Statistical Signal Processing

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Abdelhak Zoubir Seminar 4


ModulnameAntennas and Adaptive Beamforming

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-jk-2020 6 CP 180 h 120 h 1 WiSe

Sprache Modulverantwortliche PersonEnglisch Prof. Dr.-Ing. Rolf Jakoby

1 LerninhaltÜberblick über die wichtigsten Antennenparameter und –typen sowie deren Anwendung; charakteristi-sche Parameter des Fernfeldes für Dipol-, Draht- und Gruppenantennen berechnet anhand praktischerAnwendungen. Ableitung der exakten abgestrahlten elektromagnetischen Felder aus den Maxwell’schenGleichungen, verschiedene numerische Verfahren zur Antennenberechnung. Prinzipien und Algorithmenfür Antennen mit adaptiver Strahlformung (Smart Antennas) in modernen Kommunikations- und Sensor-systemen.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studierenden kennen die Bedeutung grundlegender Antennenparameter wie Richdiagramm, Gewinn,Richtfaktor, Wirkungsgrad, Eingangsimpedanz, anhand derer Antennen unterschieden werden können.Weiterhin können die Feldregionen einer Antenne (Nahfeld, Fernfeld, usw) unterschieden und aus ei-ner gegebenen Anregung, z.B. Strombelegung, das Fernfeld einer Antenne berechnet werden. Basierendauf der Kenntnis der Eigenschaften des idealen Dipols können die Studierenden lange Drahtantennen ana-lysieren. Um das Verhalten von Antennen vor dielektrischen oder leitfähigen Grenzflächen zu bestimmenkann die Spiegeltheorie angewendet werden. Hornantennen und Parabolreflektor- Antennen können prin-zipiell nach entsprechenden Anforderungen entworfen werden. Die Studierenden können mit Hilfe ge-eigneter Verfahren das Verhalten von Gruppenantennen berechnen und diese dimensionieren. Weiterhinsind sie in die Grundzüge der adaptiven Diagrammformung eingewiesen. Unterschiedliche Verfahren zurVollwellenanalyse verschiedener Antennen können unterschieden werden.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeNachrichtentechnik, Hochfrequenztechnik 1





6 Verwendbarkeit des ModulsBSc ETiT, MSc ETiT, MSc iCE, Wi-ETiT


8 LiteraturJakoby, Skriptum Antennas and Adaptive Beamforming, wird am Beginn der Vorlesung verkauft und kanndanach im FG-Sekretariat erworben werden

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-jk-2020-vl Antennas and adaptive Beamforming


Kurs-Nr. Kursname18-jk-2020-ue Antennas and Adaptive Beamforming



ModulnameGrundlagen der Signalverarbeitung


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr.-Ing. Abdelhak Zoubir

1 LerninhaltDie Lernveranstaltung behandelt folgende Themen:

• Die Grundbegriffe der Stochastik• Das Abtasttheorem• Zeitdiskrete Rauschprozesse und deren Eigenschaften• Beschreibung von Rauschprozessen im Frequenzbereich• Linear zeitinvariante Systeme: FIR und IIR Filter• Filterung von Rauschprozessen: AR, MA und ARMA Modelle• Der Matched Filter• Der Wiener-Filter• Eigenschaften von Schätzern• Die Methode der kleinsten Quadrate

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Vorlesung vermittelt grundlegende Konzepte der Signalverarbeitung und veranschaulicht diese an pra-xisbezogenen Beispielen. Sie dient als Einführungsveranstaltung für verschiedene Vorlesungen der digitalenSignalverarbeitung, adaptiven Filterung, Kommunikationstechnik und Regelungstechnik.



• Modulprüfung (Fachprüfung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, Dauer: 120 min, Standard BWS)In der Regel erfolgt die Prüfung durch eine Klausur (Dauer: 120 Min.). Falls sich in Semestern, in welchendie Vorlesung nicht stattfindet, bis zu einschließlich 10 Studierende anmelden erfolgt die Prüfung mündlich(Dauer: 30 Min.). Die Art der Prüfung wird innerhalb einer Arbeitswoche nach Ende der Prüfungsanmel-dephase bekannt gegeben.



6 Verwendbarkeit des ModulsBSc ETiT, BSc MEC


8 Literatur


Ein Vorlesungsskript bzw. Folien können heruntergeladen werden:• http://www.spg.tu-darmstadt.de• Moodle Platform

Vertiefende Literatur:• A. Papoulis: Probability, Random Variables and Stochastic Processes. McGraw-Hill, Inc., third edition,

1991.• P. Z. Peebles, Jr.: Probability, Random Variables and Random Signal Principles. McGraw-Hill, Inc.,

fourth edition, 2001.• E. Hänsler: Statistische Signale; Grundlagen und Anwendungen. Springer Verlag, 3. Auflage, 2001.• J. F. Böhme: Stochastische Signale. Teubner Studienbücher, 1998.• A. Oppenheim, W. Schafer: Discrete-time Signal Processing. Prentice Hall Upper Saddle River,1999.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-zo-1030-vl Grundlagen der Signalverarbeitung

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Abdelhak Zoubir Vorlesung 3

Kurs-Nr. Kursname18-zo-1030-ue Grundlagen der Signalverarbeitung

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Abdelhak Zoubir Übung 1


http://www.spg.tu-darmstadt.de

ModulnameHochfrequenztechnik I



1 LerninhaltElectromagnetic spectrum, kinds of transmission media, frequency ranges, bit rates, applications; Radio-Frequency (RF) and Microwave Circuits, Components and Modules, Passive RF Circuits with R-, L- andC-Lumped Elements: Resonant and Equivalent RLC Circuits, Graphical Representation of RF Circuits withthe Smith Chart, Lumped-Element Impedance Matching; Theory and Applications of Transmission Lines:General Transmission-Line Equations, Lossless Transmission Lines as Circuit Elements, Line Terminations,Transmission-Line devices; Scattering-Matrix Formulation of N-Port RF Devices: Characterization of Mi-crowave Networks, Concatenation of Two S-Matrixes, Applications of S-Parameters; Passive microwavecomponents: waveguide splitter, circulator, directional coupler, filter, attenuator, matching network; An-tennas: Antenna performance parameter, Ideal dipole with uniform current distribution, Antenna arrays ofideal dipoles, Image theory, Antenna modelling, Transmission Factor and Power Budget of Radio Links: Friistransmission equation, Gain and effective aperture of antennas, Radar equation, System noise temperature,Antenna noise temperature, Power budget of radio links, Basic propagation effects: reflection, transmissi-on, scattering, diffraction; The radio channel: The two-ray propagation model, Doppler shift Multipathpropagation, Stochastic behaviour of the mobile radio channel

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStudenten verstehen die wesentlichen Grundlagen der Hochfrequenztechnik: Passive HF-Schaltungen mitdiskreten Elementen und Leitungsbauelementen, Leitungstheorie, Anwendung der Streumatrizen zur Be-schreibung von passiven und aktiven HF-Bauelementen, Ausbreitungsmechanismen und grundlegende Pa-rameter von Antennen, Bestimmung von Streckenbudgets für Funkverbindungen, Ausbreitungsmechanis-men für den Funkkanal.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeNachrichtentechnik, Grundlagen der Technischen Elektrodynamik







8 LiteraturScript will be hand out; Literature will be recommended in first lecture

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-jk-1020-vl Hochfrequenztechnik I



Kurs-Nr. Kursname18-jk-1020-ue Hochfrequenztechnik I



ModulnameInformation Theory I

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-kp-1010 6 CP 180 h 120 h 1 WiSe

Sprache Modulverantwortliche PersonEnglisch Prof. Dr. techn. Heinz Köppl

1 LerninhaltDiese Vorlesung führt in die Grundlagen der Informationstheorie und der Netzwerkinformationstheorieein.Übersicht:Information, Ungewissheit, Entropie, Transinformation, Kapazität, Differential Entropy, GaussscheKanäle, Grundlagen der Quell- und Kanalcodierung, lineare Block Code, Shannon-Theorem zurQuellcodierung,Shannon-Theorem zur Kanalcodierung, Kapazität Gauß‘scher Kanäle, Kapazität bandbe-grenzter Kanäle, Shannon-Grenze, Spektrale Effizienz, Kapazität mehrerer paralleler Kanäle und Waterfil-ling, Gauß’sche Vektorkanäle, Multiple-Access und, Broadcast Kannäle, Mehrnutzerraten.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studenten lernen die Grundsätze der klassischen Informationstheorie kennen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundkenntnisse der Kommunikationstheorie und Wahrscheinlichkeitstheorie.





6 Verwendbarkeit des ModulsBSc ETiT, BSc iST, MSc iCE, BSc Wi-ETiT, BSc/MSc CE


8 Literatur1. T.M. Cover and J.A. Thomas, Elements of Information Theory, Wiley & Sons, 1991.2. Abbas El Gamal and Young-Han Kim, Network Information Theory, Cambrige, 2011.3. S. Haykin, Communication Systems, Wiley & Sons, 2001.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-kp-1010-vl Information Theory I

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. techn. Heinz Köppl Vorlesung 3

Kurs-Nr. Kursname18-kp-1010-ue Information Theory I

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. techn. Heinz Köppl Übung 1


ModulnameKonvexe Optimierung in Signalverarbeitung und Kommunikation



1 LerninhaltDiese stellt die grundlegende Theory der Konvexen Optimierung vor und erläutert anhand von zahlreichenBeispielen ihre Anwendung in der digitalen Signalverareitung und in mobile Kommunikationssystemen.Übersicht: Einführung, konvexe Mengen und Funktionen, konvexe Optimierungsprobleme und Klassenwichtiger konvexer Probleme (LP, QP, SOCP, SDP, GP), Lagrange Dualität and KKT Bedingungen, Grundlagender Numerischen Optimierung und der Innere-Punkt-Verfahren, Optimierungstools, innere und äußere Ap-proximationsverfahren für nichtkonvexe Probleme, Sparse Optimization, verteilte Optimierung, gemischtganzzahlige lineare und nichtlineare Optimierung, Anwendungen.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studenten lernen fortgeschrittene Themen in moderner Kommunikation kennen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeKenntnisse in der linearen Algebra, Grundkenntnisse in der Signalverabeitung und Kommunikationstech-nik.







8 Literatur1. S. Boyd and L. Vandenberghe, Convex Optimization, Cambridge University Press, 2004. (online Verfüg-bar: http://www.stanford.edu/~boyd/cvxbook/)2. D. P. Bertsekas, Nonlinear Programming, Athena Scientific, Belmont, Massachusetts, 2nd Ed., 1999.3. Daniel P. Palomar and Yonina C. Eldar, Convex Optimization in Signal Processing and Communications,Cambridge University Press, 2009.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-pe-2020-vl Konvexe Optimierung in Signalverarbeitung und Kommunikation


Kurs-Nr. Kursname18-pe-2020-ue Konvexe Optimierung in Signalverarbeitung und Kommunikation


Kurs-Nr. Kursname18-pe-2020-pr Praktikum Konvexe Optimierung in Signalverarbeitung und Kommunikation

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Marius Pesavento Praktikum 1


http://www.stanford.edu/~boyd/cvxbook/

ModulnameHochfrequenztechnik II

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-ku-2040 6 CP 180 h 120 h 1 WiSe

Sprache Modulverantwortliche PersonEnglisch PD Dr.-Ing. Oktay Yilmazoglu

1 LerninhaltTeil 1 Passive Mikrowellenkomponenten:Berechnung der Eigenschaften von einfachen passiven Mikrowellenkomponenten (Mikrostreifenleitung,Filter, Resonator, Kondensator, Induktivität) für MMICs.Teil 2 Aktive Mikrowellenkomponenten:* Halbleitermaterialsysteme: Eigenschaften, Herstellung und Anforderungen* Kontakte an Halbleiterbauelementen: Eigenschaften und Charakteristiken* Ladungsträgertransport: Eigenschaften und Streuprozesse* Feldeffekt-Transistor (FET) und Heterostrukturtransistor (HEMTs)Teil 3 Aktive Mikrowellenschaltungen (Hauptteil):* Wellen- und S-Parameter* FET-Verstärker: Betrieb, Ersatzschaltbild, Gewinn, Anpassung, Stabilität und Schaltungsimplementierung* Oszillatoren* Mischer/Vervielfacher-SchaltungenDie Anwendungsmöglichkeiten für solche Schaltungen reichen von Kommunikationssystemen wie Mobil-telefonen bis hin zu Satellitensendern sowie Hochfrequenzquellen bis zu Terahertz.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDer Studierende sollte die Physik von Mikrowellen-Wellenleitern, Resonatoren, Mikrowellenkomponenten(passiv und aktive) sowie Mikrowellenschaltungen verstehen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeWünschenswert: Grundlagen der Elektrodynamik, Hochfrequenztechnik I





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT, MSc iCE, MSc IST, Wi-ETiT


8 LiteraturSkript und Folien. Literatur wird in der Vorlesung empfohlen.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-ku-2040-vl Hochfrequenztechnik II

Dozent Lehrform SWSPD Dr.-Ing. Oktay Yilmazoglu Vorlesung 3

Kurs-Nr. Kursname18-ku-2040-ue Hochfrequenztechnik II

Dozent Lehrform SWSPD Dr.-Ing. Oktay Yilmazoglu Übung 1


ModulnameMIMO - Communication and Space-Time-Coding

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-pe-2030 4 CP 120 h 75 h 1 WiSe


1 LerninhaltDiese Vorlesung führt in die Prinzipien der Space-Time und Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) Kom-munikation ein.Übersicht: Motivation und Hintergrund; Überblick über Space-Time und MIMO Kommunikation; fading MI-MO Kanal Modelle; MIMO Informationstheorie; Sende- und Empfangs-Diversität; Kanalschätzung, MIMODetektoren, Alamouti Space-Time Block Code; Orthogonale Space-Time Block-Codes; Linear DispersionCodes; kohärente und nicht-kohärente Decoder; Differential Space-Time Block Coding; Antenna SubsetSelektion; Space-Time Coding in einem Multiuser Umfeld, Multiuser MIMO Empfänger, MIMO mit limitier-ten Feedback, Mehrantennen- und Mehrnutzer-Diversity, BER Performance Analyse, MIMO in modernenKommunikationsnetzen, Mehrzellen- bzw. kooperatives MIMO (Coordinated Multipoint).

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studenten lernen, moderne MIMO Kommunikation und existierende Space-Time Coding Techniken zuverstehen und zu nutzen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundkenntnisse in Matrix-Algebra, DSP und Nachrichtentechnik.







8 Literatur1. A.B.Gershman and N.D.Sidiropoulos, Editors, Space-Time Processing for MIMO Communications, Wileyand Sons, 2005;2. E.G.Larsson and P.Stoica, Space-Time Block Coding for Wireless Communications, Cambridge UniversityPress, 2003;3. A.Paulraj, R.Nabar, and D.Gore, Introduction to Space-Time Wireless Communications, Cambridge Uni-versity Press, 2003.4. Lin Bai and Jinho Choi, Low Complexity MIMO detectors, Springer, 2012.5. Howard Huang, Constantinos B. Papadias, and Sivarama Venkatesan, MIMO Communication for CellularNetworks, Springer, 2012.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-pe-2030-vl MIMO - Communication and Space-Time-Coding



Kurs-Nr. Kursname18-pe-2030-ue MIMO - Communication and Space-Time-Coding



ModulnamePraktikum Kommunikationstechnik und Sensorsysteme


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch und Englisch Prof. Dr.-Ing. Rolf Jakoby

1 LerninhaltIm Rahmen des Praktikums werden in 7 Versuchen grundlegende Themen der Nachrichten,Kommunikations- und Hochfrequenztechnik bearbeitet:Mobile Radio Channel + Diversity (SW)Signal Detection and Parameter Estimation (Matlab)Digital Modulation (HW)Coding (SW)Parasitic Effects in Passive RF Devices (SW)RF FET Amplifier (HW)Polarization of Light (HW)Antennas: Fields and Impedance (HW)

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studenten werden schrittweise angeleitet sich selbständig in vorgegebene Themengebiete einzuarbei-ten. Es werden innerhalb eines begrenzten Zeitrahmens vorbereitete, experimentelle Tätigkeiten durchge-führt, die Ergebnisse protokolliert, ausgewertet und diskutiert. Durch dieses Training werden Grundzügedes freien wissenschaftlichen Arbeitens vermittelt und eingeübt.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundlagen der:

• Nachrichtentechnik• Kommunikationstechnik• Hochfrequenztechnik• Digitale Signalverarbeitung





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT, MSc iCE, Wi-ETiT


8 LiteraturZur Durchführung der Versuche werden Versuchsanleitungen angeboten. Kopien dieser Anleitungen kön-nen bei Herrn Ziemann im Raum S3 06/409 erworben oder von der WEB-Seite geladen werden.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-jk-2050-pr Praktikum Kommunikationstechnik und Sensorsysteme

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Rolf Jakoby Praktikum 3


ModulnameProjektpraktikum Multimedia Kommunikation II




• Netzwerk und Verkehrsplanung und Analyse• Leistungsbewertung von Netzwerk-Anwendungen• Diskrete Event-basierte Simulation von Netzdiensten• Protokolle für mobile Ad hoc Netze / Sensor Netze• Infrastruktur Netze zur Mobilkommunikation / Mesh-Netze• Kontext-abhängige/bezogene Kommunikation und Dienste• Peer-to-Peer Systeme und Architekturen• Verteil-/ und Managementsysteme für Multimedia-/e-Learning-Inhalte• Multimedia Authoring- und Re-Authoring Werkzeuge• Web Service Technologien und Service-orientierte Architekturen• Anwendungen für Verteilte Geschäftsprozesse• Ressourcen-basiertes Lernen

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Fähigkeit selbständig technische und wissenschaftliche Probleme im Bereich des Design und der Ent-wicklung von Kommunikationsnetzen und -anwendungen für Multimediasysteme mit wissenschaftlichenMethoden zu lösen und zu evaluieren soll erworben werden. Erworbene Kompetenzen sind unter ande-rem:

• Suchen und Lesen von Projekt relevanter Literatur• Design komplexer Kommunikationsanwendungen und Protokolle• Implementierung und Testen von Software Komponenten für Verteilte Systeme• Anwendung von Objekt-Orientierten Analyse- und Design-Techniken• Erlernen von Projekt-Management Techniken für Entwicklung in kleinen Teams• Systematische Evaluation und Analyse von wissenschaftlichen/technischen Experimenten• Schreiben von Software-Dokumentation und Projekt-Berichten• Präsentation von Projektfortschritten und -ergebnissen

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeDas Interesse herausfordernde Lösungen und Anwendungen in aktuellen Multimedia Kommunikations-systemen zu entwickeln und unter Verwendung wissenschaftlicher Methoden zu erforschen. Außerdemerwarten wir:

• Solide Erfahrungen in der Programmierung mit Java und/oder C# (C/C++).• Solide Kenntnisse von Objekt-Orientierten Analyse- und Design-Techniken.• Grundkenntnisse in Design Patterns, Refactorings, und Projekt Management.• Solide Kenntnisse in Computer Kommunikationsnetzen werden empfohlen.• Die Vorlesungen „Kommunikationsnetze I“ und „Kommunikationsnetze II“ werden empfohlen.






6 Verwendbarkeit des ModulsMSc Wi-ETiT, BSc/MSc CS, MSc Wi-CS, MSc ETiT, MSc iST




Measurement, Simulation, and Modeling"(ISBN 0-471-50336-3)• Joshua Bloch: Ëffective Java Programming Language Guide"(ISBN-13: 978-0201310054)• Erich Gamma, Richard Helm, Ralph E. Johnson: "Design Patterns: Objects of Reusable Object Orien-

ted Software"(ISBN 0-201-63361-2)• Martin Fowler: "Refactorings - Improving the Design of Existing Code"(ISBN-13: 978-0201485677)• Kent Beck: Ëxtreme Programming Explained - Embrace Changes"(ISBN-13: 978-0321278654)

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-sm-2130-pr Projektpraktikum Multimedia Kommunikation II

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Ralf Steinmetz Praktikum 6


ModulnameProjektseminar Kommunikationstechnik und Sensorsysteme

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-pe-1041 8 CP 240 h 180 h 1 WiSe/SoSe

Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch und Englisch Prof. Dr.-Ing. Marius Pesavento

1 LerninhaltUntersuchung und Lösung spezieller Problemstellungen aus dem Bereich der Kommunikationstechnik undSensorsysteme (Probleme aus dem Bereich der Kommunikationssysteme, Hochfrequenztechnik, Signalver-arbeitung, Sensornetze etc. sind möglich, konkrete Aufgabenstellungen ergeben sich aus den aktuellenForschungsinhalten der beteiligten Fachgebiete), eigenständiges Bearbeiten einer vorgegebenen Problem-stellung, Organisation und Strukturierung einer Seminararbeit, Suche und Analyse von wissenschaftlicherReferenzliteratur zu einer gegebenen Aufgabenstellung, Zusammenfassung der erzielten Erkenntnisse undErgebnisse in schriftlicher Form, Präsentation und Verteidigung der Erkenntnisse und Ergebnisse in Formeines Vortrages mit Diskussion vor Publikum.


• Methoden der Kommunikationstechnik und Sensorsysteme auf praktische Problemstellungen anwen-den

• ein tiefgehendes und spezielles Wissen in einem Teilgebiet der Kommunikationstechnik und Sen-sorsysteme (Kommunikationssysteme, Hochfrequenztechnik, Signalverarbeitung, Sensornetze etc.)nachweisen

• eigenständig wissenschaftliche Referenzliteratur zu einer Aufgabenstellung suchen, analysieren undbewerten

• in einer Untersuchung erzielte Erkenntnisse in Form eines kurzen Berichts zusammenfassen• in einer Untersuchung erzielte Erkenntnisse in einem Vortrag präsentieren und vor Publikum

verteidigen

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeVorkenntnisse im jeweils gewählten Fachgebiet, z.B. Kommunikationstechnik, Signalverarbeitung, Hoch-frequenztechnik, Sensornetze





6 Verwendbarkeit des ModulsBSc ETiT, BSc Wi-ETiT, BSc CE, BSc iST, BSc MEC


8 LiteraturGemäß Hinweisen in der Lehrveranstaltung

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-pe-1041-pj Projektseminar Kommunikationstechnik und Sensorsysteme

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Marius Pesavento Projektseminar 4



Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-zo-1041 8 CP 240 h 180 h 1 WiSe/SoSe

Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch und Englisch Prof. Dr.-Ing. Abdelhak Zoubir







verteidigen









Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-zo-1041-pj Projektseminar Kommunikationstechnik und Sensorsysteme

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Abdelhak Zoubir Projektseminar 4



Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-jk-1041 8 CP 240 h 180 h 1 WiSe/SoSe








verteidigen









Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-jk-1041-pj Projektseminar Kommunikationstechnik und Sensorsysteme

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Rolf Jakoby Projektseminar 4



Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-kl-1041 8 CP 240 h 180 h 1 WiSe/SoSe

Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch und Englisch Prof. Dr.-Ing. Anja Klein







verteidigen









Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-kl-1041-pj Projektseminar Kommunikationstechnik und Sensorsysteme

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Anja Klein Projektseminar 4


ModulnameProjekt Seminar Advanced Algorithms for Smart Antenna Systems



1 LerninhaltDieses Projektseminar führt in die Grundlagen der Theorie und Anwendungen von intelligenten Anten-nen einschließlich Space-Time und Multiple-Input Multiple Output Kommunikation, Richtungsschätzungund Quellenlokalisation mittels Sensorgruppen, Adaptives Receive- und Transmit-beamforming, räumlicheInterferenzunterdrückung, Kommunikation und verteilte Schätzung in drahtlosen Sensornetzwerken.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studenten lernen, Theorie, Algorithmen und Anwendungen von intelligenten Antennensystemen zuverstehen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundkenntnisse in Kommunikationstechnik





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT, MSc Wi-ETiT, MSc iCE


8 Literatur1. Daniel P. Palomar and Yonina C. Eldar, Convex Optimization in Signal Processing and Communications,Cambridge University Press, 2009.2. Harry L. Van Trees, Optimum Array Processing: Part IV of Detection, Estimation, and Modulation Theory,John Wiley & Sons, 2002.3. Y. Hua, A.B. Gershman and Q. Cheng (Editors), High-Resolution and Robust Signal Processing, MarcelDekker, NY, 2004.4. A.B. Gershman and N.D. Sidiropoulos (Editors), Space-Time Processing for MIMO Communications,Wiley & Sons, 2005.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-pe-2040-pj Projekt Seminar Advanced Algorithms for Smart Antenna Systems

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Marius Pesavento Projektseminar 4


ModulnameForschungsseminar zu Netzen, Sicherheit, Mobilität und Drahtloser Kommunikation


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch und Englisch Prof. Dr. rer. nat. Karsten Weihe

1 LerninhaltDas Forschungsseminar zu Netzen, Sicherheit, Mobilität und Drahtloser Kommunikation erarbeitet aktuelleFragstellungen, die als hoch-relevant für die zukünftige Entwicklung der genannten Themenfelder einge-schätzt werden. Es umfasst das Studium, die kritische Analyse und Diskussion, das Zusammenfassen unddie Präsentation ausgewählter erstklassiger Forschungsbeiträge. Ein Einblick in wissenschaftliche Arbeits-weise wird vermittelt. Ein Kurzreferat und ein abschließendes Referat sowie eine schriftliche Ausarbeitungwerden erstellt.Die Themen des Forschungsseminars speisen sich aus den aktuellen Forschungsthemen der ArbeitsgruppeSEEMOO.Lernziele:- Eigenständiges Einarbeiten in ein Thema auf dem Gebiet Kommunikationsnetze, Sicherheit, Mobilität undDrahtloser Kommunikation (i.d.R. englischsprachig)- Eigene darüber hinausgehende Literaturrecherchen- Interpretation und Einordnen der Ergebnisse der Literaturarbeit- Erstellen eines einführenden und eines vertiefenden Vortrags über die Thematik einschließlich Folienprä-sentationen- Halten der beiden Vorträge vor einem Publikum mit heterogenem Vorwissen- Fachdiskussion nach jedem Vortrag- Feedback an die Vortragenden zu den Vorträgen (u.a. betreffend Rhetorik, Präsentationstechniken) undzur Fachdiskussion- Kennen des wissenschaftlichen Arbeitsprozesses und Publikationsprozesses

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach erfolgreicher Teilnahme an der Veranstaltung besitzen die Studierenden die Fähigkeit selbstständigwissenschaftlich neue Themen zu erschließen. Sie haben ein tiefgreifendes Verständnis ausgewählter Basis-mechanismen, Methoden und Anwendungen in dem bearbeiteten Themenfeld erworben. Arbeitstechnikenwie ausführliche Literaturrecherche, kritische Diskussion und Analyse wissenschaftlicher Artikel und diePresentation der erzielten Arbeitsergebnisse werden von den Studierenden beherrscht. Die Studierendenkönnen ihre Arbeit vor einem kritischen Fachpublikum verteidigen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeErfolgreiche Teilnahme an einer Integrierten Veranstaltung des Fachgebiets SEEMOO


• [20-00-0549-se] (Studienleistung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, Standard BWS)


• [20-00-0549-se] (Studienleistung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, Gewichtung: 100 %)

6 Verwendbarkeit des ModulsB.Sc. InformatikM.Sc. InformatikM.Sc. WirtschaftsinformatikB.Sc. Psychologie in ITJoint B.A. InformatikB.Sc. Sportwissenschaft und InformatikKann im Rahmen fachübergreifender Angebote auch in anderen Studiengängen verwendet werden.



Nein

8 LiteraturThemenspezifisch ausgewählte, aktuelle wissenschaftliche Veröffentlichungen

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0549-se Forschungsseminar zu Netzen, Sicherheit, Mobilität und Drahtloser Kommunikation

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Matthias Hollick Seminar 3


ModulnameDrahtlose Netze zur Krisenbewältigung: Grundlagen, Entwurf und Aufbau von Null


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr. rer. nat. Eberhard Max Mühlhäuser

1 LerninhaltDie Kommunikationsfähigkeit der Bevölkerung untereinander ist für die Bewältigung von Krisen von höchs-ter Bedeutung. In dieser Veranstaltung wird der Aufbau von drahtlosen Kommunikationsnetzen von Nullbehandelt, d.h. unter der Annahme, dass keinerlei Kommunikationsinfrastruktur mehr vorhanden ist. DieVeranstaltung vermittelt theoretische Grundlagen aus den Bereichen der Nachrichtentechnik und des Ama-teurfunks und vertieft diese um die nötigen Kenntnisse, um Netze für den Krisenfall zu entwerfen undpraktisch zu realisieren. Die vorgestellten Verfahren umfassen dabei Reichweiten von lokaler Kommunika-tion bis hin zur Kommunikation um den ganzen Globus, ohne auf bestehende Infrastruktur angewiesen zusein.Theoretische Übungen sowie das Durchführen von Messungen, der Aufbau von Schaltungen und die Vor-führung von Funkverfahren in unserer Laborumgebung vertiefen die Veranstaltung.Lerninhalte:- Signale, Wellenausbreitung, Antennen und elektrotechnische Grundlagen- Verfahren zur Modulation und Demodulation analoger und digitaler Signale (OFDM, ATV/SSTV, PacketRadio, SSB, ...)- Systemaspekte für Kommunikation im Krisenfall- Entwurf und praktischer Aufbau von drahtlosen Kommunikationssystemen für den Krisenfall von Null

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach erfolgreicher Teilnahme an der Veranstaltung besitzen die Studierenden theoretisches und praktischesWissen auf dem Gebiet der drahtlosen, infrastrukturlosen Kommunikation im Krisenfall. Sie verstehen diephysikalischen und elektrotechnischen Grundlagen der drahtlosen Kommunikation und kennen theoreti-sche wie praktische Funkverfahren im Detail. Sie sind in der Lage ein Praktisches Kommunikationsystemvon Null aufzubauen und zu betreiben. Die Studierenden erwerben Kompetenzen im Bereich Amateurfunkund Software-Defined Radios.








8 Literatur


Ausgewählte Buchkapitel und ausgewählte wissenschaftliche Veröffentlichungen

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0780-iv Drahtlose Netze zur Krisenbewältigung: Grundlagen, Entwurf und Aufbau von Null

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. rer. nat. Eberhard Max Mühlhäuser Integrierte Ver-

anstaltung3


ModulnameInternet - Praktikum Telekooperation


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch und Englisch Prof. Dr. rer. nat. Eberhard Max Mühlhäuser

1 LerninhaltDas Praktikum selbst ist in drei Teile unterteilt. In jedem Teil wird es eine Vorlesung geben, um das Themaeinzuführen und neue Arbeitswerkzeuge vorzustellen.Wichtige Themen sind:- Einführung in Java Netzwerk Programmierung und HTTP- Peer-to-peer technologies- Web caching- Internet Standards

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStudierende haben nach Besuch dieser Veranstaltung Wissen über zur Zeit aktuell aufkommende Techno-logien erworben. Ebenso haben Studierende diese Technologien (Bausteine der zukünftigen Generationvon Internetdiensten) praktisch eingesetzt und Erfahrungen bei der Nutzung, Entwicklung und Integrationdieser Technologien gesammelt.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeNet Centric Systems


• [20-00-0131-pr] (Studienleistung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, Standard BWS)


• [20-00-0131-pr] (Studienleistung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, Gewichtung: 100 %)

6 Verwendbarkeit des ModulsB.Sc. InformatikM.Sc. InformatikM.Sc. WirtschaftsinformatikB.Sc. Psychologie in ITJoint B.A. InformatikB.Sc. Sportwissenschaft und InformatikM.Sc. Sportwissenschaft und InformatikKann im Rahmen fachübergreifender Angebote auch in anderen Studiengängen verwendet werden.


8 LiteraturHandbook of Research: Ubiquitous Computing Technology for Real Time Enterprises edited by Prof. Dr.Max Mühlhäuser, Dr. Iryna Gurevych, 2008, Information Science Reference, ISBN-10: 1599048329

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0131-pr Internet - Praktikum Telekooperation



ModulnameKommunikationsnetze I

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-sm-1010 6 CP 180 h 120 h 1 SoSe

Sprache Modulverantwortliche PersonEnglisch Prof. Dr.-Ing. Ralf Steinmetz

1 LerninhaltIn dieser Veranstaltung werden die Technologien, die Grundlage heutiger Kommunkationsnetze sind, vor-gestellt und analysiert.Die Vorlesung deckt grundlegendes Wissen über Kommunikationssysteme ab und betrachtet im Detail die4 unteren Schichten des ISO-OSI-Modells: Bitübertragungsschicht, Sicherungsschicht, Vermittlungsschichtund Teile der Transportschicht.Die Bitübertragungsschicht, die zuständig ist für eine adäquate Übertragung über einen Kanal, wird kurzbetrachtet. Danach werden fehlertolerante Kodierung, Flusskontrolle und Zugangskontrollverfahren (Me-dium access control) der Sicherungsschicht betrachtet. Anschließend wird die Netzwerkschicht behandelt.Der Fokus liegt hier auf Wegefindungs- und Überlastkontrollverfahren. Abschließend werden grundlegendeFunktionen der Transportschicht betrachtet. Dies beinhaltet UDP und TCP- Das Internet und dessen Funk-tionsweise wird im Laufe der Vorlesung detailliert betrachtet.Themen sind:

• ISO-OSI und TCP/IP Schichtenmodelle• Aufgaben und Eigenschaften des Bitübertragungsschicht• Kodierungsverfahren der Bitübertragungsschicht• Dienste und Protokolle der Sicherungsschicht• Flußkontrolle (sliding window)• Anwendungen: LAN, MAN, High-Speed LAN, WAN• Dienste der Vermittlungsschicht• Wegefindungsalgorithmen• Broadcast- und Multicastwegefindung• Überlastbehandlung• Adressierung• Internet Protokoll (IP)• Netzbrücken• Mobile Netze• Services und Protokolle der Transportschicht• TCP, UDP

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDiese Vorlesung betrachet Grundfunktionalitäten, Serives, Protokolle, Algorithmen und Standards vonKommunikationssystemen. Vermitteltet Kompetenzen sind grundlegedes Wissen über die vier unterenSchichten des ISO-OSI-Modells: Bitübertragungsschicht, Sicherungsschicht, Vermittlungsschicht und Trans-portschicht. Desweiteren wird Grundwissen über Kommunikationssysteme vermittelt. Besucher der Vorle-sung werden Funktionen heutiger Netzwerketechnologien und des Internets erlernen.








Wi-CS, Wi-ETiT, BSc CS, BSc ETiT, BSc iST

7 Notenverbesserung nach §25 (2)Ein Bonus in Höhe von 0,3 oder 0,7 Notenstufen kann erlangt werden.Für den 0,3-Bonus gilt: 7 von 9 Übungen müssen bestmöglich gelöst werden. Das bedeutet, dass jede Fragebeantwortet sein sollte. Es muss jedoch nicht jede Antwort absolut korrekt sein, damit ein Übungsblatt alskorrekt akzeptiert wird. Zusätzlich muss mindestens ein Wiki-Artikel verfasst oder ein Applet vorgestelltwerden aus dem Themengebiet der Vorlesung.Für den 0,7-Bonus gilt: Es muss eine Präsenz-Übung präsentiert werden und drei statt einem Wiki-Artikelverfasst werden oder fünf Wiki-Artikel verfasst werden.Eine mündliche Prüfung, das Fachgespräch wird abschließend abgenommen. Die Teilnahem daran ist zwin-gend notwendig für den Erhalt des Bonus. Der Bonus kommt nur zur Anwendung, wenn bei der eigentli-chen Prüfung eine 4,0 oder besser erreicht wird.

8 LiteraturAusgewählte Kapitel aus folgenden Büchern:

• Andrew S. Tanenbaum: Computer Networks, 5th Edition, Prentice Hall, 2010• Andrew S. Tanenbaum: Computernetzwerke, 3. Auflage, Prentice Hall, 1998• Larry L. Peterson, Bruce S. Davie: Computer Networks: A System Approach, 2nd Edition, Morgan

Kaufmann Publishers, 1999• Larry L. Peterson, Bruce S. Davie: Computernetze, Ein modernes Lehrbuch, 2. Auflage, Dpunkt Ver-

lag, 2000• James F. Kurose, Keith W. Ross: Computer Networking: A Top-Down Approach Featuring the Internet,

2nd Edition, Addison Wesley-Longman, 2002• Jean Walrand: Communication Networks: A First Course, 2nd Edition, McGraw-Hill, 1998

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-sm-1010-vl Kommunikationsnetze I

Dozent Lehrform SWSDr.-Ing. Amr Rizk Vorlesung 3

Kurs-Nr. Kursname18-sm-1010-ue Kommunikationsnetze I

Dozent Lehrform SWSDr.-Ing. Amr Rizk Übung 1


ModulnameMobile Netze


Sprache Modulverantwortliche PersonEnglisch Prof. Dr.-Ing. Thorsten Strufe

1 LerninhaltMobilkommunikation und drahtlose Kommunikationstechniken haben sich in den letzten Jahren rapideweiterentwickelt. Die integrierte Lehrveranstaltung erläutert Charakteristiken und Grundprinzipien mobi-ler Netze, und praktische Lösungsansätze werden vorgestellt. Der Fokus der Veranstaltung liegt hierbei aufder Vermittlungsschicht (Netzwerkschicht). Zusätzlich zum Stand der Technik werden in der Veranstaltungaktuelle Forschungsfragen diskutiert und Methoden und Werkzeuge zur systematischen Behandlung dieserFragen erläutert. Die Inhalte werden in Übungseinheiten vertieft.Lerninhalte:- Einleitung: Drahtlose und mobile Kommunikation: Anwendungen, Geschichte, Marktchancen- Überblick über drahtlose Kommunikation: Drahtlose Übertragung, Frequenzen und Frequenzregulierung,Signale, Antennen, Signalausbreitung, Multiplex, Modulation, Spreizband-Technik, Zellulare Systeme- Medienzugriff: SDMA, FDMA, CDMA, TDMA (Feste Zuordnung, Aloha, CSMA, DAMA, PRMA, MACA, Kol-lisionsvermeidung, Polling)- Drahtlose Lokale Netze (Wireless LAN): IEEE 802.11 Standard inklusive Bitübertragungsschicht, Siche-rungsschicht und Zugriffverfahren, Dienstgüte, Energieverwaltung- Drahtlose Stadtnetze, drahtlose Mesh Netze, IEEE 802.16 Standard inklusive Betriebsmodi, Medienzu-griff, Dienstgüte, Ablaufkoordination- Mobilität auf der Netzwerkschicht: Konzepte zur Mobilitätsunterstützung, Mobile IP- Ad hoc Netze: Terminologie, Grundlagen und Applikationen, Charakteristika von Ad hoc Kommunikation,Ad hoc Routing Paradigmen und Protokolle- Leistungsbewertung von mobilen Netzen: Einführung in die Leistungsbewertung, systematischer An-satz/häufige Fehler und wie man sie vermeiden kann, experimentelles Design und Analyse- Mobilität auf der Transportschicht: Varianten von TCP (Indirect TCP, Snoop TCP, Mobile TCP, WirelessTCP)- Mobilität auf der Anwendungsschicht: Anwendungen für mobile Netze und drahtlose Sensornetze

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach erfolgreicher Teilnahme an der Veranstaltung haben Studierende ein umfassendes Wissen der Funk-tionsweise mobiler Kommunikationsnetze. Sie können die wichtigsten Grundlagen drahtloser Kommunika-tionstechniken erläutern. Die Studierenden können weiterhin Medienzugriffsverfahren kategorisieren unddie Funktionsweise dieser Verfahren im Detail erklären. Insbesondere weisen sie ein tiefgehendes Verständ-nis von Verfahren auf Vermittlungsschicht und Transportschicht auf, mit Schwerpunktsetzung auf Ad hocund Mesh Netze. Die Studierenden erlangen Wissen über die Zusammenhänge zwischen unterschiedlichenProtokollschichten und können ihr erworbenes Wissen auf die methodische Analyse von realen Kommuni-kationssystemen anwenden. Sie sind somit in der Lage, die Charakteristiken und Grundprinzipien des Pro-blemraumes drahtloser und mobiler Kommunikation detailliert zu erläutern und weisen auf diesem Feld einfundiertes Wissen in Praxis und Theorie auf. Die Übungsteile der integrierten Veranstaltung vertiefen dastheoretische Wissen durch Literatur-, Rechen- und praktische Implementierungs-/Anwendungsübungen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundlagen der Kommunikationsnetze








8 LiteraturAusgewählte Buchkapitel und ausgewählte wissenschaftliche Veröffentlichungen

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0748-iv Mobile Netze

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Thorsten Strufe Integrierte Ver-

anstaltung4


ModulnamePraktikum Peer-to-Peer-Middleware


Sprache Modulverantwortliche PersonEnglisch Prof. Dr. rer. nat. Eberhard Max Mühlhäuser

1 Lerninhalt- Eigenständiges Lösen einer Problemstellung aus dem Gebiet der Peer-to-Peer Middleware in einer Klein-gruppe- Implementieren der erarbeiteten Lösung- Arbeiten in einer Kleingruppe- Präsentation der eigenen Arbeit inkl. Ziwschenständen- Iterative Erstellung einer schriftlichen Beschreibung der eigenen Arbeit- Performanzanalyse der Implementierung- Evaluation des Gesamtsystems in Bezug auf verschiedene Gütemaße

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach erfolgreichem Absolvieren können die Studenten eigenständig in einer Kleingruppe Probleme ausdem Bereich der Peer-to-Peer Middleware lösen, implementieren sowie diese hinsichtlich Ihrer Performanzund in Bezug auf verschiedene Gütemaße analysieren. Sie sind in der Lage ihre Arbeit samt Zwischener-gebnisse zu präsentieren sowie diese schriftlich in einem Bericht zu beschreiben.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeComputer-Netzwerke und verteilte Systeme/Einführung in Net Centric SystemsAlgorithmen und Datenstrukturen







8 LiteraturWird jeweils passend zu den aktuellen Themen bekanntgegeben.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0269-pr Praktikum Peer-to-Peer Middleware



ModulnamePraktikum Multimedia Kommunikation I




• Netzwerk und Verkehrsplanung und Analyse• Leistungsbewertung von Netzwerk-Anwendungen• Diskrete Event-basierten Simulation von Netzdiensten• Protokolle für mobile Ad hoc Netze / Sensor Netze• Infrastrukturnetze zur Mobilkommunikation / Mesh-Netze• Kontext-abhängige/bezogene Kommunikation und Dienste• Peer-to-Peer Systeme und Architekturen• Verteil-/ und Managementsysteme für Multimedia-/e-Learning-Inhalte• Multimedia Authoring- und Re-Authoring Werkzeuge• Web Service Technologien und Service-orientierte Architekturen• Anwendungen für Verteilte Geschäftsprozesse• Ressourcen-basiertes Lernen

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Fähigkeit einfache Probleme im Bereich der Multimedia Kommunikation lösen zu können. ErworbeneKompetenzen sind unter anderem:

• Design einfacher Kommunikationsanwendungen und Protokolle• Implementierung und Testen von Software Komponenten für Verteilten Systeme• Anwendung von Objekt-Orientierten Analyse und Design Techniken• Präsentation von Projektfortschritten und -ergebnissen

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeDas Interesse grundlegenden Themen aktueller Kommunikations- und Multimedia Technologien zu erkun-den. Außerdem erwarten wir:

• Erfahrungen in der Programmierung mit Java/C# (C/C++)• Kenntnisse in Computer Kommunikationsnetzen. Die Vorlesungen Kommunikationsnetze I und/oder

Net Centric Systems werden empfohlen.





6 Verwendbarkeit des ModulsBSc ETiT, BSc/MSc iST, MSc MEC, Wi-CS, Wi-ETiT, BSc/MSc CS


8 Literatur


Die Literatur besteht aus einer Auswahl an Fachartikeln zu den einzelnen Themen. Als Ergänzung wird dieLektüre ausgewählte Kapitel aus folgenden Büchern empfohlen:

• Andrew Tanenbaum: „Computer Networks“. Prentice Hall PTR (ISBN 0130384887)• Christian Ullenboom: "Java ist auch eine Insel: Programmieren mit der Java Standard Edition Version

5 / 6"(ISBN-13: 978-3898428385)• Kent Beck: Ëxtreme Programming Explained - Embrace Changes"(ISBN-13: 978-0321278654)

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-sm-1020-pr Praktikum Multimedia Kommunikation I

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Ralf Steinmetz Praktikum 3


ModulnameProjektpraktikum Telekooperation



1 LerninhaltForschungsrelevante Projektarbeit.An einem individuellen Projekt soll das eigenständige Forschen unter Anleitung erlernt werden. Dabeiwerden die Themen jeweils in Zusammenarbeit mit dem Betreuer definiert.Mögliche Themenfelder:* Multimodale Interaction* Multitouch* Assistenzsysteme* Sensor Fusion

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStudierende kennen nach erfolgreichem Besuch der Veranstaltung die grundlegenden Methoden der For-schungsarbeit von der Idee bis zur fertigen Publikation. Sie verstehen wie sie komplexe Forschungsfragen inTeilprobleme zerlegen und umfassend beantworten können. Sie können die Qualität der Ergebnisse durchumfassende Evaluation bewerten und angemessen darüber berichten.








8 LiteraturVariierend

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0485-pr Projektpraktikum Telekooperation

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. rer. nat. Eberhard Max Mühlhäuser Praktikum 6


ModulnameProjektseminar Multimedia Kommunikation I



1 LerninhaltDer Kurs bearbeitet aktuelle Forschungs- und Entwicklungsthemen aus dem Bereich der Multimedia Kom-munikationssysteme. Neben einem generellen Überblick wird ein tiefgehender Einblick in ein speziellesForschungsgebiet vermittelt. Die Themen bestimmen sich aus den spezifischen Arbeitsgebieten der Mitar-beiter und vermitteln technische und wissenschaftliche Kompetenzen in einem oder mehreren der folgen-den Gebiete:

• Netzwerk und Verkehrsplanung und Analyse• Leistungsbewertung von Netzwerk-Anwendungen• Diskrete Event-basierte Simulation von Netzdiensten• Protokolle für mobile Ad hoc Netze / Sensor Netze• Infrastruktur Netze zur Mobilkommunikation / Mesh-Netze• Kontext-abhängige/bezogene Kommunikation und Dienste• Peer-to-Peer Systeme und Architekturen• Verteil-/ und Managementsysteme für Multimedia-/e-Learning-Inhalte• Multimedia Authoring- und Re-Authoring Werkzeuge• Web Service Technologien und Service-orientierte Architekturen• Anwendungen für Verteilte Geschäftsprozesse• Ressourcen- basiertes Lernen

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Fähigkeit selbständig technische Probleme im Bereich des Design und der Entwicklung von Kommuni-kationsnetzen und -anwendungen für Multimediasysteme mit wissenschaftlichen Methoden zu lösen undzu evaluieren. Erworbene Kompetenzen sind unter anderem:

• Suchen und Lesen von Projekt relevanter Literatur• Design komplexer Kommunikationsanwendungen und Protokolle• Implementierung und Testen von Software Komponenten für Verteilte Systeme• Anwendung von Objekt-Orientierten Analyse und Design Techniken• Erlernen von Projekt-Management Techniken für Entwicklung in kleine Teams• Evaluation und Analyse von wissenschaftlichen/technischen Experimenten• Schreiben von Software-Dokumentation und Projekt-Berichten• Präsentation von Projektfortschritten und -ergebnissen

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeDas Interesse herausfordernde Lösungen und Anwendungen in aktuellen Multimedia Kommunikationssys-temen zu entwickeln und zu untersuchen. Außerdem erwarten wir

• Erfahrungen in der Programmierung mit Java/C# (C/C++)• Grundlegende Kenntnisse von Objekt-Orientierten Analyse und Design-Techniken• Kenntnisse in Computer Kommunikationsnetzen. Die Vorlesungen Kommunikationsnetze I und/oder

Net Centric Systems werden empfohlen.



5 Benotung


Modulabschlussprüfung:• Modulprüfung (Studienleistung, fakultativ, Gewichtung: 100 %)

6 Verwendbarkeit des ModulsBSc ETiT, BSc/MSc iST, MSc MEC, Wi-CS, Wi-ETiT, BSc/MSc CS




Measurement, Simulation, and Modeling"(ISBN 0-471-50336-3)• Erich Gamma, Richard Helm, Ralph E. Johnson: "Design Patterns: Objects of Reusable Object Orien-

ted Software"(ISBN 0-201-63361-2)• Kent Beck: Ëxtreme Programming Explained - Embrace Changes"(ISBN-13: 978-0321278654)

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-sm-1030-pj Projektseminar Multimedia Kommunikation I

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Ralf Steinmetz Projektseminar 4


ModulnameNetz-, Verkehrs- und Qualitäts-Management für Internet Services



1 LerninhaltEinführung in das Management von Internet Service Provider (ISP-)Netzen zur Integration von ServicePlattformen mit ihren Qualitäts- und Verkehrsprofilen

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStoffplan:Anforderungen und Maßnahmen zur Sicherung der Quality-of-Service (QoS)

?Kriterien aus Anwendungs- & Nutzer-Sicht (QoE: Quality of Experience)?QoS Architektur in IP-Netzen: Differentiated & Integrated Services?QoS Support & Auswirkung je Anwendung im IP Verkehrs-Mix(Video-Streaming, VoIP, Web Browsing, Downloads, Social Networking etc.)Qualitätssicherung für Internet Services in ISP Netzinfrastrukturen? Einfluss der Netz- und Transportebene:Routing (OSPF, BGP), Multiprotocol Label Switching (MPLS), TCPmit Absicherung gegen Fehler und Ausfälle? Messung, Monitoring, Optimierung von IP Verkehr bzgl. QoSQualitätssicherung in Service Overlays und auf Anwendungsebene? Content Delivery Netze (CDN), Clouds und Peer-to-Peer Netze (P2P)inkl. verteilter Caches, Transportpfad-Optimierung, Skalierbarkeit?IETF Standardisierung (CDN Interconnection, ALTO: Appl. Layer Traffic Opt.)

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeVorwissen: Grundlegende Kenntnisse der Informatik und Internet-Anwendungen werden vorausgesetzt.Die Vorlesungen Kommunikationsnetze I und II sind empfohlen.


• [20-00-0056-vl] (Fachprüfung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, Standard BWS)


• [20-00-0056-vl] (Fachprüfung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, Gewichtung: 100 %)



8 LiteraturWird in der Vorlesung angesprochen

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0056-vl Netz-, Verkehrs- und Qualitäts-Management für Internet Services

Dozent Lehrform SWSVorlesung 2


ModulnameResiliente Netzwerke


Sprache Modulverantwortliche PersonEnglisch Prof. Dr.-Ing. Thorsten Strufe

1 LerninhaltDie Veranstaltung Resilient Networking bietet einen Überblick über Grundlagen sicherer Netzwerke sowieüber aktuelle Bedrohungen und mögliche Gegenmaßnahmen. So stellen vor allem bandbreitenerschöpfen-de Denial of Service Angriffe eine große Bedrohung in gegenwärtigen Netzen dar. Des Weiteren konnteman über die letzten Jahre auch eine stetige Zunahme sehr zielgerichteter Angriffe auf Unternehmens-und Regierungsnetze beobachten. Trotz aller dieser Unzulänglichkeiten bestehender IT-Systeme und Net-ze, schreitet die Vernetzung kritischer Infrastrukturen, wie beispielsweise von Energienetzen, unaufhaltsamvoran.Die Vorlesung stellt den aktuellen Stand der Forschung zu widerstandsfähigen Netzwerken dar. Maßnah-men zur Erhöhung der Widerstandsfähigkeit lassen sich grob in proaktive und reaktive Maßnahmen glie-dern. Proaktive Maßnahmen unterteilen sich wiederum in das Einfügen zusätzlicher Redundanz und indie Abgrenzung kritischer Komponenten. Mittels zusätzlicher Redundanz lassen sich Angriffe bis zu einemgewissen Grad tolerieren. Die Abgrenzung kritischer Komponenten kann die Angriffsauswirkungen lokalbegrenzen und damit die Ausweitung des Angriffs auf das Gesamtsystem verhindern. Reaktive Maßnah-men lassen sich in drei Phasen gliedern: die Erkennung von Angriffen, die Eingrenzung des Angriffs sowieletztlich die Wiederherstellung des Normalzustands.Ausgehend von dieser Kategorisierung folgt ein Exkurs in die Graphentheorie und in generelle Maßnah-men zur Erhöhung der Widerstandsfähigkeit von Netzwerken, wie beispielsweise das proaktive Finden vonBackup-Routen. Darüber hinaus behandelt die Vorlesung die für das Internet essentiellen Basisdienste BGP-Routing und Domain Name Service. Beide Dienste werden im Detail vorgestellt und aktuelle Angriffe sowieentsprechende Gegenmaßnahmen erläutert.Des Weiteren werden Denial of Service Angriffe und ihre Eingrenzung im Detail betrachtet und Mecha-nismen zur Erhöhung der Widerstandsfähigkeit von P2P Netzen vorgestellt. Das Ganze wird abgerundetdurch Intrusion Detection Systeme die als zusätzlicher Verteidigungsmechanismus innerhalb von Netzeneingesetzt werden können um die Auswirkungen eines erfolgreichen Angriffs zu begrenzen.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseZiel der Vorlesung ist es, einen Überblick über Maßnahmen zur Erhöhung der Widerstandsfähigkeit vonNetzen und essentiellen Basisdiensten zu geben. Darüber hinaus soll das Bewusstsein für Sicherheitspro-bleme in vernetzten Umgebungen geschärft werden.Die Teilnehmer bekommen dazu einen umfassenden Überblick über generische Maßnahmen zur Erhö-hung der Widerstandsfähigkeit innerhalb von Netzen. Darauf aufbauend werden Basisdienste des Internetsdiskutiert und Verteidigungsstrategien gegenüber ausgefeilten Angriffen behandelt. Abgerundet wird dieVorlesung durch eine Reading Group, in der sich die Teilnehmer mit aktueller Literatur im betrachtetenThemenfeld auseinandersetzen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundwissen in Computernetzwerken und P2P-Netzen ist vorteilhaft.







B.Sc. InformatikM.Sc. InformatikM.Sc. WirtschaftsinformatikB.Sc. Psychologie in ITJoint B.A. InformatikB.Sc. Sportwissenschaft und InformatikM.Sc. Sportwissenschaft und InformatikKann im Rahmen fachübergreifender Angebote auch in anderen Studiengängen verwendet werden.


8 LiteraturLiteraturempfehlungen werden kontinuierlich aktualisiert, Beispiele für verwendete Literatur könnten sein:1. G. Schäfer, M. Roßberg - Netzsicherheit, dpunkt.verlag, 676 pages, August 20142. Michal Pioro and Deepankar Medhi - Routing, Flow, and Capacity Design in Communication and Com-puter Networks, The Morgan Kaufmann Series in Networking, 800 pages, 20043. Network Analysis: Methodological Foundations, Springer: Lecture Notes in Computer Science / Theore-tical Computer Science and General Issues, 484 pages,20054. Andrew S. Tanenbaum and Maarten Van Steen, Distributed Systems: Principles and Paradigms (2ndEdition). 2006. Prentice Hall. ISBN: 978-0132392273

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0710-iv Resiliente Netzwerke

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Thorsten Strufe Integrierte Ver-

anstaltung4


ModulnameSeminar Multimedia Kommunikation I



1 LerninhaltDas Seminar befasst sich mit aktuellen und aufkommenden Themen im Bereich multimedialer Kommu-nikationssysteme, welche als relevant für die zukünftige Entwicklung des Internets sowie der Informa-tionstechnologie im Allgemeinen erachtet werden. Hierzu erfolgt nach einer ausführlichen Literaturar-beit die Zusammenfassung sowie die Präsentation von ausgewählten, hochwertigen Arbeiten und Trendsaus aktuellen Top-Zeitschriften, -Magazinen und -Konferenzen im Themenfeld Kommunikationsnetze undMultimediaanwendungen. Die Auswahl der Themen korrespondiert dabei mit dem Arbeitsfeld der wissen-schaftlichen Mitarbeiter.Mögliche Themen sind:

• Knowledge & Educational Technologies• Self organizing Systems & Overlay Communication• Mobile Systems & Sensor Networking• Service-oriented Computing• Multimedia Technologies & Serious Games

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studierenden erarbeiten sich an Hand von aktuellen wissenschaftlichen Artikeln, Standards und Fach-büchern tiefe Kenntnisse über Multimedia Kommunikationssysteme und Anwendungen, welche die Zukunftdes Internet bestimmen.Dabei werden Kompetenzen in folgenden Gebieten erworben:

• Suchen und Bewerten von relevanter wissenschaftlicher Literatur• Analysieren und Einschätzen von komplexen technischen und wissenschaftlichen Informationen• Schreiben von technischen und wissenschaftlichen Zusammenfassungen und Kurzberichten• Präsentation von technischer und wissenschaftlicher Information






6 Verwendbarkeit des ModulsCS, WiCS, ETiT, Wi-ETiT, BSc/MSc iST


8 LiteraturEntsprechend des gewählten Themenbereichs (ausgewählte Artikel aus Journalen, Magazine und Konfe-renzen).

Enthaltene Kurse


Kurs-Nr. Kursname18-sm-2300-se Seminar Multimedia Kommunikation I

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Ralf Steinmetz Seminar 3


ModulnameSeminar Smart City


Sprache Modulverantwortliche PersonEnglisch

1 LerninhaltDie rasche Urbanisierung stellt Städt zunehmend vor komplexe Heruasforderungen, die sowohl sozio-ökonomischer, umweltpolitischer, infrastruktureller und organisierender Natur sind.Im Seminar lernenStudenten verschiedene Ansätze kennen mit diesen Herausforderungen umzugehen, u.a. Verkehrsflussvorhersage, Analyse von Umwelt Daten, Katastrophenschutz.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studenten erlernen grundsätzliche wissenschaftliche Arbeitsweisen im Umgang mit bestehender Litera-tur zu Smart City Forschung. Weiterhin erhalten die Studenten einen guten Überblick über das ThemenfeldSmart City.








8 LiteraturVerschiedene

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0619-se Seminar Smart City

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. rer. nat. Eberhard Max Mühlhäuser Seminar 2


ModulnameSoftware Defined Networking

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-sm-2280 6 CP 180 h 120 h 1 WiSe


1 LerninhaltDer Kurs behandelt Themen aus dem Bereich Software Defined Networking:

• SDN Data Plane• SDN Control Plane• SDN Application Plane• Network Function Virtualization• Network Virtualization and Slicing• QoS and QoE in Software Defined Networks

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStudierende erhalten einen vertieften Einblick in Software Defined Networking, sowie grundlegende Tech-nologien und Anwendungen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundlegende Kurse der ersten 4 Semester werden benötigt. Die Vorlesungen in Kommunikationsnetze Iund II werden empfohlen.





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT, BSc/MSc iST, MSc Wi-ETiT, CS, Wi-CS


8 LiteraturLehrbücher gemäß Ankündigung.Folienskript der Vorlesung und Artikelkopien nach Bedarf.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-sm-2280-vl Software Defined Networking

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Ralf Steinmetz Vorlesung 2

Kurs-Nr. Kursname18-sm-2280-ue Software Defined Networking

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Ralf Steinmetz Übung 2


ModulnameSeminar Telekooperation



1 LerninhaltDas Seminar Telekooperation setzt sich aus der strukturierten Arbeit an wissenschaftlichen Veröffentlichun-gen auseinander.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach dem Besuch des Seminars Telekooperation- sind Studierende mit dem Forschungsgebiet ihres Seminarthemas vertraut- können sich Studierende kritische mit wissenschaftlicher Literatur auseinandersetzen- eine solchen Auseinandersetzung und zugehöriger Schlussfolgerung in schriftlicher und mündlicher Formdokumentieren und vortragen

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeAllgemeine Informatik-Kenntnisse aus dem Grundstudium .







8 LiteraturW. Strunk, E. B. White. The Elements of Style, Pearson, ISBN 0-321-24861-9

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0130-se Seminar Telekooperation

Dozent Lehrform SWSSeminar 2


ModulnameTK1: Verteilte Systeme und Algorithmen



1 LerninhaltLernziele:- Umfassendes Überblickswissen über die grundlegenden Probleme und Ansätze- Tiefgehendes Methodenwissen zu klassischen verteilten Algorithmen und Programmierparadigmen- Anwendbare exemplarische Kenntnis aktueller Entwicklungen und StandardsStoffplan:- Einführung- Auffrischung und Ergänzung von Kapitel 1 der Kanonik Net-Centric Computing- Überblick über die Vorlesung- Verteilte Algorithmen- Elementaralgorithmen (z.B. globaler Zustand)- Basisalgorithmen (z.B. Ausschluss, Konsens, Kooperation)- Formalisierung (Eigenschaften und deren Nachweis)- Verteiltes Programmieren- Push-Paradigmen (z.B. IPC, RPC, DOC)- aktuelle Ansätze (z.B. Pull-Paradigmen, Objektmobilität)

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStudierende kennen nach erfolgreichem Besuch der Veranstaltung die Grundlagen der verteilten Program-mierung und verteilter Algorithmen. Sie verstehen die grundlegenden Probleme verteilter Systeme unddie klassischen verteilen Algorithmen und Programmierparadigmen. Sie können klassische und aktuelleStandards verteilter Programmierung praktisch anwenden.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeComputer Netzwerke und verteilte Systeme







8 Literatur


Literaturempfehlungen werden kontinuierlich aktualisiert, Beispiele für verwendete Literatur könnten sein:- George Coulouris, Jean Dollimore, Tim Kindberg: Distributed Systems. Concepts and Design (GebundeneAusgabe) 832 Seiten, Addison Wesley; Auflage: 4th (14. Juni 2005), ISBN: 0321263545- M. Boger: Java in verteilten Systemen, 1999, dpunkt-Verlag, Heidelberg, ISBN: 3932588320- G. Tel: Introduction to Distributed Algorithms, 2nd Ed 2001, Cambridge University Press, ISBN:0521794838- A. Tanenbaum, M.v.Steen, Verteilte Systeme: Grundlagen und Paradigmen, Pearson Studium 2003, ISBN:3827370574- A. Tanenbaum: Computernetzwerke. 4te Auflage. Pearson Studium 2003, ISBN-10: 3827370469- J. Kurose, K. Ross: Computer Networking, 1. Ed. 2000, Adison-Wesley. ISBN: 0201477114- L. Peterson, B. Davie, Computernetze, 1. Aufl. 2000, dpunkt Heidelberg, ISBN: 393258869X- Hammerschall, U.: Verteilte Systeme und Anwendungen. Pearson, München 2005, ISBN: 3827370965

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0065-iv TK1: Verteilte Systeme und Algorithmen


4


ModulnameUbiquitous Computing in Geschäftsprozessen



1 Lerninhalt- Nutzungsmöglichkeiten aktueller Ubiquitous Computing Technologien in Geschäftsprozessen und im Be-reich von Smart Cities- Ermittlung des ökonomischen Potentials verschiedener Ubiquitous Computing Technologien im Kontextverschiedener Geschäftsprozesse und im Bereich von Smart Cities- Verständnis der grundlegenden Technologien und Darstellung der mit diesen verbundenen Vorteile, Her-ausforderungen und Anwendungsfälle- Spezifische Technologien wie RFID, Smart Items (z.B. Smart Shelf) etc. und ihre Integration in Prozesse- Darstellung der Integration zwischen physischer und virtueller Welt, wie sie z.B. in aktuellen EnterpriseSoftware Systemen realisiert wird- Sammeln praktischer Erfahrungen im Umgang mit Ubiquitous Computing Technologien im Kontext ver-schiedener Anwendungsfälle, z.B. mittels Live-Demonstrationen

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach der Teilnahme an dieser Lehrveranstaltungen haben sich Studierende Kenntnissen über Auswirkun-gen des ubiquitären Computing auf Geschäftsprozesse und Smart Cities in Verbindung mit grundlegendenKonzepten angeeignet








8 Literatur


- Mühlhäuser, M.; Gurevych, I. (Eds.): Ubiquitous Computing Technology for Real Time Enterprises Infor-mation Science Reference, Dezember, 2007- Finkenzeller, K: RFID-Handbuch. Grundlagen und praktische Anwendungen von Transpondern, kontakt-losen Chipkarten und NFC. Hanser Fachbuch; Auflage: 5., aktual. u. erw. Aufl. (1. Oktober 2008)- Fleisch, E.; Mattern, F. (Hrsg.): Das Internet der Dinge: Ubiquitous Computing und RFID in der Praxis,Springer, Berlin, Heidelberg, New York 2005- Österle, H.; Fleisch, E.; Alt, R.: Business Networking – Shaping Collaboration between Enterprises, Sprin-ger- Callaway, E.H.: Wireless Sensor Networks: Architectures and Protocols, Auerbach Publications

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0121-vl Ubiquitous Computing in Geschäftsprozessen



ModulnameRadartechnik



1 LerninhaltNach einer kurzen Einführung in die Radartechnik, welche die Anwendungen sowie die dafür nutzba-ren Frequenzbereiche darstellt, und einem historischen Rückblick werden die Leistungsreichweiten derverschiedenen Radarverfahren sowie Ausbreitungseffekte behandelt. Der folgende Teil der Vorlesung be-schäftigt sich mit den verschiedenen Radarverfahren (Primär- und Sekundär-Radar) im Detail. Die einsetz-baren Radarverfahren der einzelnen Gruppen werden grundlegend untersucht, und spezielle Verfahren derSignal-Analyse erklärt.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studierenden kennen verschiedene Konzepte und Prinzipien zur Detektion von Objekten sowie zurBestimmung ihrer Winkelposition und Reichweitweite. Hierzu lernen sie die Funktionsweise verschiedenerRadarsysteme einschließlich der erforderlichen Signalverarbeitung. Sie verstehen die wesentlichen physi-kalischen Ausbreitungseffekte.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeNachrichtentechnik, Hochfrequenztechnik I





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT, MSc iCE, MSc Wi-ETiT, BSc/MSc iST, MSc iCE, BSc CE


8 LiteraturFolien, Neuste Publikationen und Bücher

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-jk-2040-vl Radartechnik



ModulnameComputer Netzwerke und verteilte Systeme



1 LerninhaltÜbersichtswissen zu Net-Centric Computing (NCC), einem grundlegenden Aspekt der modernen Infor-matik; tiefes Verständnis und Kenntnis fundamentaler Konzepte im Teilbereich Rechnernetze; Kenntnisgrundlegender Methoden zur Modellierung, Planung und Bewertung von Net-Centric Systems- Grundbegriffe: Dienst, Protokoll, Verbindung, Schichtenmodell- Wichtigste Protokollmechanismen zu Media Access, Routing, Broad—/Multicast- Multimedia Data Handling- Eigenschaften kontinuierlicher Datenströme und deren Verarbeitung- Dienstgüte: Definition und zentrale Mechanismen- Multimedia—Synchronisation: Grundlagen- Kompression: Verfahren; Grundlagen zu Standards(Verweis Auf Weiterführendes)

2 Qualifikationsziele / Lernergebnisse- Überblickswissen über relevante Gebiete und wesentliche Fragestellungen des Net-Centric Computing(NCC);- Reproduzierbares und tiefes Verständnis elementarer Protokolle und Verfahren und deren Einsatz im In-ternet;- Anwendbares Methodenwissen zu weit verbreiteten Bestandteilen der Modellierung und des „Enginee-ring“ von NCC-Systemen;NCC wird dabei verstanden als Ïnternettechnologie im weitesten Sinneünd umfasst insbesondere die„klassischen“ Bereiche Rechnernetze, Verteilte Systeme, Multimedia und Mobilkommunikation / MobilesRechnen sowie die „modernen“ Bereiche Ubiquitous/Pervasive Computing, Peer-to-Peer-Computing undAmbient Intelligence. Die „kanonische“ Vorlesung konzentriert sich auf das Gebiet Rechnernetze, dessenVerständnis grundlegend ist für alle anderen aufgeführten Bereiche; letztere werden in vertiefenden Lehr-veranstaltungen des Bereichs Netze und verteilte Systeme thematisiert

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeEmpfohlen:Funktionale und objektorientierte Programmierkonzepte“, „Algorithmen und Datenstrukturen“, „Betriebs-systeme“, „Einführung in den Compilerbau“, „Rechnerorganisation“ und „Systemnahe und parallele Pro-grammierung“.





6 Verwendbarkeit des ModulsB.Sc. InformatikB.Sc. WirtschaftsinformatikB.Sc. Psychologie in ITJoint B.A. InformatikB.Sc. Sportwissenschaft und InformatikM.Sc. Sportwissenschaft und InformatikB.Sc. InformationssystemtechnikKann im Rahmen fachübergreifender Angebote auch in anderen Studiengängen verwendet werden.



In dieser Vorlesung findet eine Anrechnung von vorlesungsbegleitenden Leistungen statt, die lt. §25 (2)der 5. Novelle der APB und den vom FB 20 am 30.3.2017 beschlossenen Anrechnungsregeln zu einerNotenverbesserung um bis zu 1.0 führen kann.

8 LiteraturHauptliteratur:- A. Tanenbaum, D. Wetherall: Computernetzwerke, 5te Aufl., Pearson Studium 2012- (englisch: Computer Networks, 5th Ed., Prentics Hall 2010)- J. Kurose, K. Ross: Computernetzwerke; Pearson Studium 2012- (ebenfalls auch englisch bei Prentice Hall erhältlich)Ausgewählte Kapitel aus folgenden Büchern:- G. Coulouris, J. Dollimore, T. Kindberg: Distributed Systems – Concept and Design, Pearson Studium- G. Krüger, D. Reschke: „Lehr- und Übungsbuch Telematik“- L. Kleinrock: Queueing Systems, vol. 1 (Wiley)- W.R. Stevens: Unix Network Programming, Volume 1: The Sockets Networking API (Addison Wesley)

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0016-iv Computer Netzwerke und verteilte Systeme


3


ModulnameTK2: Human Computer Interaction


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch und Englisch Prof. Dr. Bernt Schiele

1 LerninhaltDie Vorlesung stellt verschiedene grundlegende Konzepte, Modelle und Theorien aus dem Bereich derHuman Computer Interaction (HCI) vor. Die Veranstaltung umfasst die folgenden Inhalte:- Theoretische Grundlagen aus Psychologie und Interaktionsgestaltung als Basis für die Gestaltung vonNutzerschnittstellen- Überblick über verschiedene Typen von Nutzerschnittstellen- Command-line interfaces- Grafische Nutzerschnittstellen, u.a. Mac OS und Windows- Interaktive Oberflächen, u.a. Tabletops, Multitouch- Mobile user interfaces, u.a. basierend auf iPhone OS, Android- Pen-based user interfaces, u.a. elektronische Stifte- Tangible user interfaces, Organic user interfaces- Sprachbasierte user interfaces- Beurteilung, Messung, Bewertung von Nutzerschnittstellen- Nutzerstudien- Quantitative Evaluationsmethoden- Qualitative Evaluationsmethoden- Nutzerzentrierte Softwareentwicklung

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach der Teilnahme an dieser Lehrveranstaltung haben Studierende- Verständnis der psychologischen Grundlagen des Designs von Benutzerschnittstellen erworben- Methoden des user-centric design process kennengelernt- Überblickswissen über die gängigen UI Konzepte erworben- Evaluationstechniken kennen gelernt und angewandt








8 Literatur


Literaturempfehlungen werden kontinuierlich aktualisiert, Beispiele für verwendete Literatur könnten sein:Ausgewählte Kapitel aus den folgenden Standardwerken:- Donald Norman: The Design of Everyday Things- Alan Dix, Janet Finlay, Gregory Abowd and Russel Beale: Human-Computer Interaction- Jenny Preece , Yvonne Rogers and Helen Sharp: Interaction Design: Beyond Human-Computer Interaction

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0535-iv TK2: Human Computer Interaction


2


ModulnameMikrowellenmesstechnik

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-jk-2090 6 CP 180 h 120 h 1 SoSe


1 LerninhaltEinführung in die Messtechnik, Hochfrequenzbauelemente und ihrer Eigenschaften, HF-Leistungsmessung,Spektrumanalyse, Vektorielle Netzwerkanalyse (S-Parameter, X-Parameter, Kalibration), On-Wafer-Messtechnik, Load-/Source-Pull, Hochfrequenzcharakterisierung von Materialien

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studierenden sollen die Prinzipien der Mikrowellenmesstechnik verstehen und sie bei messtechnischenProblemen eigenständig anwenden können. Folgende Feinlernziele sind mit der Vorlesung verknüpft:

• Die Studierenden verstehen die Grundzuge der Leistungsmessung und Auswirkungen einer Fehlan-passung oder gepulster Signale und können eigenständig Messungen durchführen und interpretie-ren.

• Die Studierenden verstehen die Grundlagen der Spektrumanalyse und können eigenständig Messun-gen durchführen und interpretieren.

• Die Studierenden verstehen die Grundlagen der Streuparametermessung und der Kalibrierung vonNetzwerkanalysatoren und können eigenständig Messungen durchführen und interpretieren.

• Die Studierenden kennen verschiedenen Methoden zur Materialcharakterisierung

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeEmpfohlen: Grundlagen der Nachrichtentechnik, Hochfrequenztechnik I





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc etit, MSc WI-etit, MSc iCE, MSc iST


8 Literatur

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-jk-2090-vl Mikrowellenmesstechnik

Dozent Lehrform SWSDr.-Ing. Holger Maune Vorlesung 2

Kurs-Nr. Kursname18-jk-2090-ue Mikrowellenmesstechnik

Dozent Lehrform SWSDr.-Ing. Holger Maune Übung 1


Kurs-Nr. Kursname18-jk-2090-pr Praktikum Mikrowellenmesstechnik

Dozent Lehrform SWSDr.-Ing. Holger Maune Praktikum 1


ModulnameSensor Array Processing and Adaptive Beamforming



1 LerninhaltDiese Vorlesung führt in die Prinzipien der Sensorgruppensignalverarbeitung und des adaptiven Beamfor-ming ein.Themenübersicht: Motivation und Anwendungen, Schmalband- und Breitbandsignalmodell,Richtungsschätzung (DoA estimation):traditionelle Verfahren basierend auf dem Beamforming, hochauflösende Verfahren, Maximum-LikelihoodVerfahren, Unterraumverfahren, MUSIC, ESPRIT, MODE, root-MUSIC, mehrdimmensionale Quellenloka-lisation, Beamspace-Verarbeitung, Sensorgruppeninterpolationsverfahren, teilkalibrierte Sensorgruppen,Breitband Richtungsschätzung, Räumliche Glättung, Forward-Backward Mittelung, Redundancy averaging,korrelierte Quelen, Minimum redundancy arrays, compressed sensing und sparse reconstruction basierteVerfahren, Performanz-Schranken,Adaptives Beamforming:Punktquellenmodell, Kovarianzmodell, Wiener-Hopf Gleichung, Minimum Variance Distortionless Respon-se (MVDR) Beamformer, Capon Beamformer, Sample matrix inversion, Signal self-nulling Effekt, robustesadaptives Beamformen, Hung-Turner Projection Beamformer, Generalized Sidelobe canceller Beamformer,Eigenspace-based Beamformer, nicht-stationäre Umgebungen, modern Beamforming Verfahren basierendauf konvexer Optimierung Optimierung, Worst-case basiertes Beamforming, Multi-user Beamforming

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studenten lernen Techniken der modernen Sensorgruppensignalverarbeitung zur Quellenlokalisationund für das Sende- und Empfangsbeamforming.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeKenntnisse in der linearen Algebra.





6 Verwendbarkeit des ModulsBSc / MSc etit, BSc / MSc WI-etit, MSc MEC, MSc iST, MSc iCE


8 Literatur


• Academic Press Library in Signal Processing: Volume 3 Array and Statistical Signal Processing Editedby Rama Chellappa and Sergios Theodoridis, Section 2, Edited by Mats Viberg, Pages 457-967 (2014)

– Chapter 12 - Adaptive and Robust Beamforming, Sergiy A. Vorobyov, Pages 503-552– Chapter 14 - DOA Estimation Methods and Algorithms, Pei-Jung Chung, Mats Viberg, Jia Yu,

Pages 599-650– Chapter 15 - Subspace Methods and Exploitation of Special Array Structures, Martin Haardt,

Marius Pesavento, Florian Roemer, Mohammed Nabil El Korso, Pages 651-717

• Spectral Analysis of Signals, Petre Stoica, Randolph Moses, Prentice Hall, April 2005Optimum ArrayProcessing: Part IV of Detection, Estimation, and Modulation Theory, Harry L. Van Trees, WileyOnline, 2002.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-pe-2060-vl Sensor Array Processing and Adaptive Beamforming


Kurs-Nr. Kursname18-pe-2060-ue Sensor Array Processing and Adaptive Beamforming



ModulnameMachine Learning in Information and Communication Technology (ICT)

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-kp-2110 6 CP 180 h 120 h 1 SoSe


1 LerninhaltDas Modul bietet eine Einführung in das aufstrebende Feld des maschinellen Lernens aus einer ingenieur-wissenschaftlichen Perspektive. Die wichtigsten Modelle und Lernverfahren werden vorgestellt und anhandvon Problemen aus der Informations- und Kommunikationstechnik veranschaulicht.

• Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie und der multivariaten Statistik• Taxonomie von maschinellen Lernproblemen und von Modellen (überwacht, unüberwacht, genera-

tiv, diskriminativ)• Regression und Klassifikation: Theorie, Methoden und ICT Anwendungen• Dimensionalitätsreduktion, Gruppierung und Analyse großer Datensätze: Methoden und Anwendun-

gen in Kommunikation und Signalverarbeitung• Probabilistische graphische Modelle: Kategorien, Inferenz und Parameterschätzung• Grundlagen der Bayes’schen Inferenz, Monte Carlo Methoden, nicht-parametrische Bayes’sche An-

sätze• Grundlagen der konvexen Optimierung: Lösungsmethoden und Anwendungen in der Kommunikati-

on• Approximative Algorithmen für skalierbare Bayes’sche Inferenz; Anwendungen in der Signalverar-

beitung und Informationstheorie (z.B. Dekodierung von LDPC Kodes)• Hidden Markov Modelle (HMM): Theorie, Algorithmen und ICT Anwendungen (z.B. Viterbi Deko-

dierung von Faltungskodes)• Hochdimensionale Statistik (“large p small n” setting), Lernen von Abhängigkeitsgraphen in hochdi-

mensionalen Daten, Lernen von Kausalitätsgraphen von Beobachtungsdaten.• Schätzverfahren für dünnbesetzte Probleme, Zufallsprojektionen, compressive sensing: Theorie und

Anwendungen in der Signalverarbeitung• Tiefe neuronale Netze (deep learning): Modelle, Lernalgorithmen, Programmbibliotheken und ICT

Anwendungen

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studierenden können bestimmte ingenieurwissenschaftliche Probleme aus dem Bereich ICT als maschi-nelle Lernprobleme interpretieren und kategorisieren.Sie sind imstande solche Probleme auf standardisierte Lernprobleme zurückzuführen und die ge-eignetenLösungsverfahren dafür zu bestimmen.Sie sind fähig alle notwendigen Algorithmen von Grund auf selbst zu implementieren aber sind auch mitder Nutzung aktueller Programmbibliotheken im Bereich des maschinellen Lernens vertraut.Sie sind fähig die Laufzeitkomplexität der Algorithmen abzuschätzen und damit den jeweils pas-sendenAlgorithmus unter den praktischen Randbedingungen auswählen.Sie sind fähig die erlernten Methoden auf andere Bereich anzuwenden, bspw. auf die Datenanalyse in derBiomedizintechnik und auf die Analyse von Daten aus sozialen Netzwerken.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundkenntnisse von Matlab (z.B. aus dem Kurs 18-st-2030 Matlab Grundkurs) und Mathematik für Inge-nieure



5 Benotung


Modulabschlussprüfung:• Modulprüfung (Fachprüfung, fakultativ, Gewichtung: 100 %)

6 Verwendbarkeit des ModulsMSc etit, BSc/MSc iST, MSc iCE, MSc CE


8 Literatur• Kevin P. Murphy. Machine Learning – A probabilistic perspective, MIT Press, 2012• Christopher M. Bishop. Pattern recognition and Machine Learning, Springer, 2006• Peter Bühlmann und Sara van de Geer. Statistics of high-dimensional data – Methods, theory and

applications, Springer, 2011

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-kp-2110-vl Machine Learning in Information and Communication Technology (ICT)

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. techn. Heinz Köppl Vorlesung 2

Kurs-Nr. Kursname18-kp-2110-pr Praktikum Machine Learning in Information and Communication Technology (ICT)

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. techn. Heinz Köppl Praktikum 1

Kurs-Nr. Kursname18-kp-2110-ue Machine Learning in Information and Communication Technology (ICT)

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. techn. Heinz Köppl Übung 1


ModulnameRobust Signal Processing With Biomedical Applications


Sprache Modulverantwortliche PersonEnglisch Dr.-Ing. Michael Muma

1 Lerninhalt1. Robuste Signalverarbeitung und Maschinelles Lernen

• Robustheitsmaße• Robuste Schätzung des Mittelwertes und der Varianz• Robuste Regressionsmodelle• Robuste Filter• Robuste Schätzung des Mittelwertsvektors und der Kovarianzmatrix• Robuste Clusteranalyse und Klassifizierung• Robuste Zeitreihen und Spektralanalyse

2. Biomedizinische Anwendungen• Body-worn sensing von physiologischen Parametern• Electrocardiogram (ECG)• Photoplethysmogram (PPG)• Augenforschung• Intrakranieller Druck (ICP)• Algorithmen für die Überwachung der Herzaktivität

Die Vorlesung behandelt sowohl die Grundlagen, als auch neuste Entwicklungen der robusten Signalverar-beitung. Im Gegensatz zur klassischen Signalverarbeitung, die stark auf der Normalverteilung (Gaußvertei-lung) beruht, können robuste Methoden mit impulsivem Rauschen, Ausreißern und Artefakten umgehen,die häufig in biomedizinischen Anwendungen auftreten. Die Vorlesungen über robuste Signalverarbeitungund biomedizinische Anwendungen finden im Wechsel statt. Die Übungen wiederholen die Theorie undwenden robuste Signalverarbeitung auf Echtdaten an.

2 Qualifikationsziele / Lernergebnisse

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundlegende Kenntnisse der Statistischen Signalverarbeitung





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT, MSc Wi-ETiT, MSc iCE, MSc iST


8 Literatur


Ein Vorlesungsskript bzw. Folien können via Moodle heruntergeladen werden. Vertiefende Literatur:• Zoubir, A. M. and Koivunen, V. and Ollila, E. and Muma, M.: Robust Statistics for Signal Processing.

Cambridge University Press, 2018.• Zoubir, A. M. and Koivunen, V. and Chackchoukh J, and Muma, M. Robust Estimation in Signal

Processing: A Tutorial-Style Treatment of Fundamental Concepts. IEEE Signal Proc. Mag. Vol. 29,No. 4, 2012, pp. 61-80.

• Huber, P. J. and Ronchetti, E. M.: Robust Statistics. Wiley Series in Probability and Statistics, 2009.• Maronna, R. A. and Martin, R. D. and Yohai, V. J.: Robust Statistics: Theory and Methods. Wiley

Series in Probability and Statistics, 2006.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-zo-2090-vl Robust Signal Processing With Biomedical Applications

Dozent Lehrform SWSDr.-Ing. Michael Muma Vorlesung 3

Kurs-Nr. Kursname18-zo-2090-ue Robust Signal Processing With Biomedical Applications

Dozent Lehrform SWSDr.-Ing. Michael Muma Übung 1


ModulnameRobust and Biomedical Signal Processing



1 LerninhaltEine Reihe von drei Vorlesungen liefert das notwendige Hintergrundwissen über robuste Signalverarbei-tung und maschinelles lernen:

• Grundlagen der robusten Signalverarbeitung• Robuste Regression und robuste Filter für Artefaktentfernung• Robuste Schätzung des Mittelwerts und der Kovarianzmatrix, sowie Clusteranalyse und Klassifizie-

rung.

Es folgen zwei Vorlesungen über ausgewählte biomedizinische Themen, wie zum Beispiel:• Body-worn sensing von Vitalparametern• Optische Herzratenschäzung (PPG)• Signalverarbeitung fü das Elektrocardiogram (ECG)• Biomedizinische Bildverarbeitung

Studierende arbeiten dann in Gruppen, um robuste Siganlverarbeitung in echten bio-medizischen Problem-stellungen anzuwenden. Abhängig von der jeweiligen Anwendung, war-den die Daten entweder von denStudierenden aufgenommen, oder sie werden zur Verfügung gestellt. Die Ergebnisse der Gruppen werdenim Rahmen eines 20-minütigen Vortrags vorgestellt. Die Gesamtnote ergibt sich aus der Präsentation undeiner mündlichen Prüfung.


3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundlegende Kenntnisse der statistischen Signalverarbeitung







8 Literatur


• Folien können via Moodle heruntergeladen werden.

Vertiefende Literatur:• Zoubir, A. M. and Koivunen, V. and Ollila, E. and Muma, M.: Robust Statistics for Signal Processing.

Cambridge University Press, 2018.• Zoubir, A. M. and Koivunen, V. and Chackchoukh J, and Muma, M. Robust Estimation in Signal

Processing: A Tutorial-Style Treatment of Fundamental Concepts. IEEE Sig-nal Proc. Mag. Vol. 29,No. 4, 2012, pp. 61-80.

• Huber, P. J. and Ronchetti, E. M.: Robust Statistics. Wiley Series in Probability and Statistics, 2009.• Maronna, R. A. and Martin, R. D. and Yohai, V. J.: Robust Statistics: Theory and Methods. Wiley

Series in Probability and Statistics, 2006.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-zo-2100-se Robust and Biomedical Signal Processing

Dozent Lehrform SWSDr.-Ing. Michael Muma Seminar 4


ModulnameAkustik I

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-se-2010 3 CP 90 h 60 h 1 WiSe

Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. (em.) Dr. Gerhard Sessler

1 Lerninhalt1. Grundbegriffe der Schwingungslehre; Impedanz; elektromechanische Analogien,2. Schallfeld: Wellengleichung; ebene Wellen; Schallabsorption und -dispersion; Raumabsorption,3. Schallabstrahlung: Kugel-, Dipol-, Kardiostralhler; lineare Strahlengruppen; kreisförmige Kolbenmem-bran,4. Physiologische und psychologische Akustik: Gehör, akustische Wahrnehmung; Spracherzeugung und -verständlichkeit,5. Elektroakustische Wandler; Reziprozitätsbeziehungen; elektrostatische; piezoelektrische; elektrodyna-mische und andere Wandler; Richtmikrofone; Mikrofoneichung,6. Akustische Messtechnik: Messung akustischer Grundgrößen; akustische Messräume; Körperschall- Mes-sung,7. Analoge und digitale Signalaufzeichnung: Digitale und analoge Platten- und Magnetbandverfahren;Lichttonverfahren,8. Ultraschall und Hyperschall: Erzeugung und Nachweis; Anwendungen


• Verständnis für grundlegende Phänomene der Erzeugung, Ausbreitung, Aufnahme, Speicherung undWiedergabe von Schall aufbringen;

• akustische Komponenten und Systeme analysieren;• erhalten die Befähigung zur Beurteilung und Entwicklung von Anwendungen im Hörschall und

Ultraschallbereich.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeElektrotechnik und Informationstechnik I und II, Mathematik I-IV, Physik Grundlagen der Nachrichtentech-nik







8 LiteraturH. Kuttruft, Akustik (Hilzel 2004); M. Zollner u. E. Zwicker, Elektroakustik, 3. Auflage (Springer, correctedreprint 1998); H. Fastl, E. Zwicker, Psychoacoustics (Springer 2005); J. Blauert, Communication Acoustics(Springer 2005); R.Lerch, G. Sessler u. D. Wolf, Technische Akustik (Springer 2009)

Enthaltene Kurse


Kurs-Nr. Kursname18-se-2010-vl Akustik I

Dozent Lehrform SWSProf. (em.) Dr. Gerhard Sessler Vorlesung 2


ModulnameTK3: Ubiquitous / Mobile Computing



1 Lerninhalt- Kenntnis technischer Grundlagen der Mobilkommunikation- Kenntnis wichtiger Herausforderungen, Thesen und Modelle des Ubiquitous Computing- Methodenwissen über aktuelle Ansätze des Ubiquitous ComputingStoffplan:- Einführung in Ubiquitous Computing- Definitionen und Bedeutung- Herausforderungen und Klassifikation- Wichtiges zur historischen Entwicklung (Mark Weiser u.a.)- Von Terminologie zu Taxonomie- Referenzarchitekture- Mobilkommunikation als ‘Enabling Technology’- Einordnung und physikalische Grundlagen- Elementare Mehrfachzugriffs- und Modulationsverfahren- Zellulare Weitverkehrsnetze: von GSM bis LTE- Drahtlose lokale Netze: wLAN, Bluetooth und ZigBee- Internet-of-Things: RFID und Smart Items- Grundlagen von RFID-Systemen- EPC und Smart Items- NFC: Nahfeld-Kommunikation- Service Discovery und Cloudlets- Grundlagen der Skalierbarkeit im Ubiquitous Computing- Service Discovery: Grundlagen- Service Discovery: konkurrierende Ansätze- Cloudlets: Forschungsansätze für Ubiquitous Cloud Computing- Context- und Location Aware Computing- Grundlagen der Adaptivität in Ubiquitous Computing- Kontext-Modelle und Ansätze für Context-Aware Computing- Technische Grundlagen der Ortsbestimmung und Location Awareness- Mensch-Maschine-Interaktion für Ubiquitous Computing- Einführung: Ease-of-Use und Post-Desktop-Interaktion- Interaction Design und Mulitmodale Interaktion- Grundlagen von Multitouch-Systemen- Pen-and-Paper-Interaktion und Tangible Interaction- UI Design: Evaluationstechniken- Systematisches UI Engineering- Privatsphäre und Vertrauen im Ubiquitous Computing- Einführung in Privacy und rechtliche Grundlagen- Zum Wesen personenbezogener Daten- Privacy-Enhancing Technologies (PETs) und Anonyme Kommunikation- Einführung in Vertrauen und Reputation- Vertrauensmodelle und Computational Trust- Trust-Management-Systeme



Studierende kennen nach erfolgreichem Besuch der Veranstaltung die technische Grundlage mobiler Kom-munikation. Sie verstehen die grundlegenden Herausforderungen von Ubiquitous Computing. Sie kennenaktuelle Ansätze um diese Herausforderungen zu lösen. Sie sind außerdem in der Lage ihre Kenntnisse aufaktuelle Probleme anzuwenden.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeComputer Netzwerke und verteilte Systeme







8 LiteraturLiteraturempfehlungen werden kontinuierlich aktualisiert, Beispiele für verwendete Literatur könnten sein:A Primärliteratur:Handbook of Research: Ubiquitous Computing Technology for Real Time Enterprises edited by Prof. Dr.Max Mühlhäuser, Dr. Iryna Gurevych, 2008, Information Science Reference, ISBN-10: 1599048329B Sekundärliteratur:1. F. Adelstein, S. Gupta et al.: Fundamentals of Mobile & Pervasive Computing McGraw Hill 2004,2. Stefan Poslad: Ubiquitous Computing, Wiley 2009, ISBN 978-0-470-03560-33. Kapitel Mobilkommunikation: M. Sauter: Grundkurs Mobile Kommunikationssysteme: UMTS, HSDPAund LTE, GSM, GPRS und Wireless LAN; Vieweg-Teubner Studium 20104. J. Krumm (Ed.): Ubiquitous Computing Fundamentals, CRC Press 2010D. Cook, S. Das (Ed.): Smart Environments, Wiley 2005

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0120-iv TK3: Ubiquitous / Mobile Computing


4


ModulnameOptical Communications 1 – Components

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-ku-1060 6 CP 180 h 120 h 1 SoSe

Sprache Modulverantwortliche PersonEnglisch Prof. Dr. rer. nat. Thomas Kusserow

1 LerninhaltOptische Telekommunikations- und DatennetzeOptische ÜbertragungssystemeDie Natur des Lichts / Welle-Teilchen-DualismusWellengleichung / ebene WellePolarisationAbsorption, Transmission, Reflexion, BrechungSteck- und SpeißverbindungenSpiegel, HR-/AR-BeschichtungFilmwellenleiterFaseroptische WellenleiterDämpfung, Moden, DispersionFasertypenDispersion und DispersionskompensationKerr-Nichtlinearität und SelbstphasenmodulationOptische FilterOptischer WellenlängenmultiplexerMagneto-optischer Effekt / Optischer Isolator / ZirkulatorLaser / Grundlagen, Konzepte, TypenErbium-dotierter Faserlaser/-verstärker (EDFL / EDFA)Optischer Halbleiterlaser/-verstärker (Laserdiode)Elektro-optischer ModulatorAndere ausgewählte Bauteile und Baugruppen

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studierenden verstehen die Konzepte, physikalischen Grundlagen und Designkriterien bzw. Systeman-forderungen (Bauteilspezifikationen) der wichtigsten passiven und aktiven Komponenten der OptischenNachrichtentechnik.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeET 1-4, Physik





6 Verwendbarkeit des ModulsBSc ETiT, MSc ETiT, MSc iCE


8 LiteraturVorlesungsfolienLehrbuch (M. Cvijetic, I. B. Djordjevic: „Advanced Optical Communication Systems and Networks“)

Enthaltene Kurse


Kurs-Nr. Kursname18-ku-1060-vl Optical Communications 1 – Components

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. rer. nat. Sascha Preu Vorlesung 3

Kurs-Nr. Kursname18-ku-1060-ue Optical Communications 1 – Components

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. rer. nat. Sascha Preu Übung 1


ModulnameIoT- und Funkprotokolle in eingebetteten Systemen



1 LerninhaltIm Rahmen des Praktikums lernen die Studierenden IoT- und Funkprotokolle kennen und führen eigenstän-dig ein Projekt mit eingebetteter Hardware durch. Darüber hinaus werden auch Aspekte der IT-Sicherheitmitberücksichtigt.Der Fokus liegt auf Bluetooth LE, Bluetooth Mesh, LoRaWAN sowie die Kommunikation über OOB Kanä-le. Abhängig vom gewählten Projekt-Thema werden Hardware (Mikrocontroller, FPGAs, RF-Transceiver,Software Defined Radio uvm.) sowie Laborumgebung (Logikanalysatoren, RF Analysatoren, Oszilloskopeuvm.) zur Verfügung gestellt.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseAm Ende der Veranstaltung sind die Studierenden in der Lage, mit komplexen Spezifikationen von Funk-protokollen umzugehen und in die Praxis zu transferieren. Weiterhin wird der praktische Umgang miteingebetteten Systemen und Laborequipment vermittelt.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeEmpfohlen sind Vorkenntnisse in Computernetzwerken (Pflichtvorlesung "Computer-Netzwerke und Ver-teilte Systeme) und in Eingebetteten Systemen (Pflichtvorlesungen Rechnerorganisation und/oder Da-tentechnik). Kenntnis der Programmiersprache C und Grundkenntnisse. der Elektrotechnik sind hilfreich,ebenso Kenntnisse aus einschlägigen Vorlesungen des Bereichs "Netze und Verteilte Systeme"wie TK3, Mo-bile Netze oder KN1.


• [20-00-1064-pr] (Studienleistung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, Standard BWS)Bestehen der Prüfung (100%)



6 Verwendbarkeit des ModulsB.Sc. InformatikM.Sc. InformatikKann in anderen Studiengängen verwendet werden.


8 Literatur

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-1064-pr IoT- und Funkprotokolle in eingebetteten Systemen



2.2 Wahlkatalog SES: System on Chip und Eingebettete Systeme

ModulnameHigh-Level Synthese

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-hb-2020 6 CP 180 h 120 h 1 WiSe

Sprache Modulverantwortliche PersonEnglisch Prof. Dr.-Ing. Christian Hochberger

1 Lerninhalt• Abbildung von Verhaltensbeschreibungen (z.B. in Form von Programmfragmenten) auf FPGA und

CGRA Strukturen• Teilschritte Allokation, Scheduling, Binding• Exakte oder heuristische Lösungen• Konstruktionsprinzipien heuristischer Lösungen

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStudierende beherrschen nach Abschluss dieses Moduls verschieden Ansätze für alle Aufgaben der High-Level Synthese. Sie können passende Ansätze für unterschiedliche Anwendungsfälle auswählen und sindin der Lage, die Speicher- und Laufzeitkomplexität der vorgestellten Algorithmen zu bewerten. Dadurchsind sie in der Lage die Algorithmen an neue Beschränkungen und Zieltechnologien anzupassen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeKenntnisse in Hardware-Synthese auf der Basis einer Hardware-Beschreibungssprache (z.B.: Ree-se/Thornton: Introduction to Logic Synthesis Using Verilog Hdl oder Brown/Vranesic: Fundamentals ofDigital Logic with VHDL Design). Grundkenntnisse in einer objektorientierten Programmiersprache solltenvorhanden sein, vorzugsweise Java





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT, BSc/MSc iST, MSc iCE


8 LiteraturDie Folien sind innerhalb von Moodle verfügbar.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-hb-2020-vl High-Level Synthese


Kurs-Nr. Kursname18-hb-2020-ue High-Level Synthese


2.2 Wahlkatalog SES: System on Chip und Eingebettete Systeme 124

ModulnameLow-Level Synthese



1 LerninhaltDie Veranstaltung behandelt alle Synthese-Schritte von der Register-Transfer Ebene abwärts und konzen-triert sich dabei auf FPGA-relevante Verfahren:

• Logikminimierungsverfahren (exakt und heuristisch, für zweistufige und Multi Level Logik)• Technologiemapping mit funktionaler Dekomposition und strukturellen Ansätze (z.B. FlowMap)• analytische und heuristische Placer (Simulated Annealing, Genetic Algorithms)• typische Verdrahtungsalgorithmen (PathFinder)

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studierenden können nach Abschluss des Moduls Synthese-Algorithmen und Verfahren analysieren. Siekönnen diese bezüglich ihrer Speicher- und Zeit-Komplexität, sowie ihrer Anwendbarkeit auf spezifischeZieltechnologien bewerten.Die Studierenden können bekannte Verfahren auf neue Architekturen und Technologien übertragen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeKenntnisse in Hardware-Synthese auf der Basis einer Hardware-Beschreibungssprache (z.B.: Ree-se/Thornton: Introduction to Logic Synthesis Using Verilog Hdl oder Brown/Vranesic: Fundamentals ofDigital Logic with VHDL Design). Grundkenntnisse in einer objektorientierten Programmiersprache solltenvorhanden sein, vorzugsweise Java





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT, MSc iCE, MSc iST


8 LiteraturEin Vorlesungsskript und Folien können heruntergeladen werden: http://www.rs.tu-darmstadt.de/

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-hb-2010-vl Low-Level Synthese


Kurs-Nr. Kursname18-hb-2010-ue Low-Level Synthese



http://www.rs.tu-darmstadt.de/

ModulnameMicroprocessor Systems

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-ho-2040 4 CP 120 h 75 h 1 SoSe

Sprache Modulverantwortliche PersonEnglisch Prof. Dr.-Ing. Klaus Hofmann

1 LerninhaltMikroprozessorarchitekturen, DSP-Architekturen und hardwarenahe Programmierung

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseEin Student kann nach Besuch der Veranstaltung1. einen Überblick über die Grundlagen der Rechnerarithmetik und der verschiedenen Prozessorklassen(RISC, CISC, Mikrocontroller, CPU, DSP) reflektieren,2. die zentralen Bausteine und Blöcke einer CPU verstehen,3. die Eigenschaften der notwendigen Datenspeicher (Halbleiterspeicher), Input/Output Blöcke bzw. Buss-trukturen (USB, PCI, RS232) verstehen,4. die gängigsten Interrupt- und Trapmechanismen verstehen,5. die wichtigsten Entwicklungsmethoden von Software für Mikrorechner (Assembler, Pseudooperationen,Makros, Unterprogramme) kennenlernen,6. die wichtigsten Grundlagen des hardwarenahen Programmierens in der Programmiersprache C verste-hen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundlagen Computerarchtekturen





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT, MSc Wi-ETiT, MSc iCE, MSc iST, MSc MEC, MSc EPE


8 LiteraturSkriptum

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-ho-2040-vl Microprocessor Systems

Dozent Lehrform SWSDr.-Ing. Matthias Rychetsky Vorlesung 2

Kurs-Nr. Kursname18-ho-2040-ue Microprocessor Systems

Dozent Lehrform SWSDr.-Ing. Matthias Rychetsky Übung 1


ModulnameVerification Technology

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-ev-2020 6 CP 180 h 120 h 1 WiSe

Sprache Modulverantwortliche PersonEnglisch Prof. Dr. Hans Eveking

1 LerninhaltEntscheidungsdiagramme, Erfüllbarkeitsprüfer, Symbolische Zustandstraversierung, Erreichbarkeitsanaly-se, Temporale Logiken (CTL, LTL), Eigenschaftsprüfung (Symbolisches und Bounded Model-Checking),Eigenschaftsbeschreibungssprachen (PSL, ITL)

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStudierende habe ein fundiertes Verständnis der Verifkationsproblematik komplexer Systeme und dergrundlegenden Arbeitsweise und Einsatzmöglichkeiten moderner Verifikationswerkzeuge erworben. Siekennen die Grenzen dieser Werkzeuge und Verfahren und können dies bei der Verifikation von Syste-men berücksichtigen. Sie haben grundlegende Fähigkeiten zur formalen Spezifikation von Eigenschaften intemporalen Logiken sowie in modernen Eigenschaftssprachen wie z.B. PSL erworben.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundkenntnisse in Digitaltechnik







8 LiteraturTh. Kropf: Introduction to formal hardware verification.W.K. Lam: Hardware design verification.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-ev-2020-vl Verification Technology

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. Hans Eveking Vorlesung 3

Kurs-Nr. Kursname18-ev-2020-ue Verification Technology

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. Hans Eveking Übung 1


ModulnamePraktikum Adaptive Rechensysteme


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch und Englisch Prof. Dr.-Ing. Andreas Koch

1 Lerninhalt- Eigenständiges Lösen einer Problemstellung durch Software-Implementierung auf einem eingebettetenSystem mit rekonfigurierbarem System-on-Chip (rSoC)- Performanzanalyse der Implementierung- Konzipieren einer anwendungsspezifischen Rechenarchitektur für die zeitkritischen Operationen- Realisieren des Rechenbeschleunigers in einer Hardware-Beschreibungssprache- Hardware-Integration des Rechenbeschleunigers in das rSoC- Software-Integration des Rechenbeschleunigers durch Betriebssystemanbindung- Modifikation der ursprünglichen Software-Implementierung für Ausnutzung des Rechenbeschleunigers- Evaluation des Gesamtsystems in Bezug auf verschiedene Gütemaße

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach erfolgreichem Absolvieren der Veranstaltung können die Studierenden Hard- und Software-Implementierungen auf eingebetteten Systemen eigenständig erstellen und unter verschiedenen Gütema-ßen analysieren. Sie können die Ergebnisse interpretieren und daraufhin anwendungsspezifische Rechne-rarchitekturen konzipieren, die eine Verbesserung eines oder mehrerer Gütemaße erreichen. Sie könnenHardware-Entwurfsverfahren anwenden, um mittels industrieller Hardware-Entwurfswerkzeuge die selbstkonzipierte Rechenarchitektur auf Hard- und Software-Ebene in ein reales Gesamtsystem zu integrieren.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeEmpfohlen:Besuch der Vorlesungen „Digitaltechnik“, „Rechnerorganisation“ und „Architektur und Entwurf von Rech-nersystemen“ bzw. entsprechende Kenntnisse aus anderen Studiengängen





6 Verwendbarkeit des ModulsB.Sc. InformatikM.Sc. InformatikB.Sc. Computational EngineeringM.Sc. Computational EngineeringM.Sc. WirtschaftsinformatikB.Sc. Psychologie in ITJoint B.A. InformatikB.Sc. Sportwissenschaft und InformatikM.Sc. Sportwissenschaft und InformatikKann im Rahmen fachübergreifender Angebote auch in anderen Studiengängen verwendet werden.


8 LiteraturWird jeweils passend für die aktuelle Aufgabe bekanntgegeben, zusätzlich Datenblätter und Handbücherder Hardware- und Entwurfswerkzeughersteller.

Enthaltene Kurse


Kurs-Nr. Kursname20-00-0274-pr Praktikum Adaptive Rechensysteme



ModulnameAdvanced Integrated Circuit Design Lab



1 LerninhaltPraktische Entwurfsaufgaben auf dem Gebiet des „Full Custom“-Entwurfs digitaler oder analoger Schaltun-gen unter Verwendung von gängigen professionellen kommerziellen CAD-Entwurfswerkzeugen

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseEin Student kann nach Besuch der Veranstaltung 1. Transistorschaltungen mit Hilfe einer CAD- Entwurf-sumgebung (Cadence) entwickeln und verifizieren, 2. Logik- und Analogsimulation der entworfenen Schal-tung durchführen (Prä- und Postlayout, 3. Layout erstellen, verifizieren und extrahieren

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeVorlesung „Advanced Digital Integrated Circuit Design“ oder “Analog Integrated Circuit Design”







8 LiteraturSkriptum zur VLSI-Vorlesung; John P. Uyemura: Fundamentals of MOS Digital Integrated Circuits; NeilWeste et al.: Principles of CMOS VLSI Design

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-ho-2120-pr Advanced Integrated Circuit Design Lab



ModulnameHDL Lab



1 LerninhaltDurchführung eines VHDL oder Verilog-basierten VLSI-Systementwurfs in Gruppen mit industrienahenRandbedingungen

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseEin Student kann nach Besuch der Veranstaltung 1. ein komplexes digitales System (beispielsweise ei-ne CPU oder ein Signalprozessor mit Pipelinestufen) in Verilog oder VHDL entwerfen, optimieren undverifizieren, 2. die vorgenannte Beschreibung des Systems mit Hilfe kommerzieller Synthesesoftware syn-thetisieren, d.h. auf eine logische Gatterebene überführen

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeVerpflichtende Voraussetzung: Vorlesung Computer Aided Design for System on Chips,Mindestens eine höhere Programmiersprache, Grundkenntnisse Linux/Unix, Rechnerarchitekturen





6 Verwendbarkeit des ModulsBSc/MSc ETiT, BSc/MSc Wi-ETiT, MSc iCE, BSc/MSc iST, BSc/MSc MEC, MSc EPE


8 LiteraturSkriptum der Vorlesung „HDL: Verilog and VHDL“

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-ho-1090-pr HDL Lab



ModulnameProjektseminar Design for Testability



1 LerninhaltMethoden zum Test von Mikrochips auf Fertigungsfehler, Praktische Anwendung in Entwurfsszenarien,Abschlusspräsentation

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseErlernen von Methoden zum Test von Mikrochips auf Fertigungsfehler und praktische Anwendung in Ent-wurfsszenarien, Abschlusspräsentation

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeVorlesung „Advanced Digital Integrated Circuit Design“







8 LiteraturSkriptum

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-ho-2130-pj Projektseminar Design for Testability

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Klaus Hofmann Projektseminar 3


ModulnameProjektseminar Rekonfigurierbare Systeme

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-hb-2040 6 CP 180 h 135 h 1 WiSe/SoSe


1 LerninhaltIn diesem Projektseminar werden in Kleingruppen Projekte bearbeitet. Themen der Projekte werden mitden Gruppen individuell ausgehandelt. Gemeinsam ist allen Projekten, dass ein vorgegebenes Problemzunächst programmiertechnisch beschrieben und anschließend auf der Basis eines rekonfigurierbaren Sys-tems implementiert werden soll. Hierbei werden je nach Aufgabenstellung vorgefertigte Architekturen ver-wendet, parametrierbare Architekturen entsprechend angepasst oder neue Architekturen entworfen. Dieprogrammiersprachliche Beschreibung wird dann mit Hilfe spezieller Werkzeuge (semi-)automatisch aufdie gewählte Architektur abgebildet. Hierzu ist in der Regel eine Überarbeitung des Programms erforder-lich. Abschließend muss die gefundene Lösung noch mittels Benchmarking bewertet werden.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStudierende können nach Abschluss dieses Moduls rekonfigurierbare Systeme in einem Anwendungs-kontext verwenden. Sie beherrschen die Werkzeuge zur Programmierung dieser Systeme und könnenAnwendungen auf eine vorgegebene rekonfigurierbare Architektur abbilden. Sie sind in der Lage Per-formance kritische Teile der Anwendung zu erkennen. Sie verstehen die Implikationen unterschiedlicherImplementierungs-varianten der gleichen Aufgabe.

3 Empfohlene Voraussetzung für die Teilnahme• Kenntnisse im Bereich rekonfigurierbarer Bausteine (vgl. Vorlesung Rechnersysteme II)• Kenntnisse im Bereich der Rechnerarchitektur (vgl. Vorlesung Rechnersysteme I)• Solide Programmierkenntnisse (je nach Anwendungsfall muss in C oder Java programmiert werden).





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT, MSc iST, MSc Informatik, MSc iCE


8 LiteraturWerden über die Moodle-Seite zur Veranstaltung bereitgestellt.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-hb-2040-pj Projektseminar Rekonfigurierbare Systeme

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Christian Hochberger Projektseminar 3


ModulnameSeminar Integrated Electronic Systems Design A

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-ho-2160 4 CP 120 h 90 h 1 WiSe/SoSe


1 LerninhaltForschungsorientierte Erarbeitung eines Themengebiets aus dem Bereich des Mikroelektronik-Systementwurfs; Erarbeitung einer Dokumentation und Präsentation im Team

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseEin Student gewinnt nach Besuch der Veranstaltung 1. einen vertiefenden Einblick in aktuelle Forschungs-vorhaben im Bereich der Integrierten Elektronischen Systeme, 2. ist in der Lage, einen komplexen Sachver-halt aus diesem Themenbereich verständlich schriftlich aufzubereiten und zu präsentieren.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeAdvanced Digital Integrated Circuit Design, CAD-Verfahren, Computerarchitekturen, Programmierkennt-nisse





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT, MSc Wi-ETiT, MSc iCE, MSc iST, MSc MEC


8 LiteraturThemenangepasste Unterlagen werden zur Verfügung gestellt

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-ho-2160-se Seminar Integrated Electronic Systems Design A

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Klaus Hofmann Seminar 2


ModulnameSeminar zur Technischen Informatik



1 Lerninhalt- Eigenständiges Einarbeiten in ein Thema aus dem Umfeld der Technischen Informatik anhand von bereit-gestellten wissenschaftlichen Arbeiten (i.d.R. englischsprachig)- Eigene darüber hinausgehende Literaturrecherchen, angeleitet von Betreuer- Interpretation und Einordnen der Ergebnisse der Literaturarbeit, zusammen mit Betreuer- Erstellen eines einführenden und eines vertiefenden Vortrags über die Thematik einschließlich Folienprä-sentationen, angeleitet durch Betreuer- Halten der beiden Vorträge vor einem Publikum mit heterogenem Vorwissen- Fachdiskussion nach jedem Vortrag- Feedback an die Vortragenden zu den Vorträgen (u.a. betreffend Rhetorik, Präsentationstechniken) undzur Fachdiskussion

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach erfolgreicher Teilnahme an der Veranstaltung können die Studierenden sich eigenständig in einThema anhand von wissenschaftlichen Veröffentlichungen einarbeiten. Sie sind mit den verschiedenenTechniken der Literaturrecherche vertraut. Sie können über mehrere wissenschaftliche Arbeiten hinwegTechniken vergleichen und Forschungsergebnisse übergreifend evaluieren. Sie können die wesentlichenAspekte der untersuchten Arbeiten erkennen und diese kompakt einem Publikum mit heterogenem Vor-wissensstand vortragen, wobei sie dabei effektiv verschiedene Präsentationstechniken anwenden. Nachdem Vortrag können die Vortragenden aktiv eine Fachdiskussion zu dem von ihnen präsentierten Themabestreiten.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeBesuch der Vorlesungen „Digitaltechnik“, „Rechnerorganisation“ und „Architektur und Entwurf von Rech-nersystemen“ bzw. entsprechende Kenntnisse aus anderen Studiengängen. Je nach konkretem Vortragsthe-ma können auch noch andere Kenntnisse hilfreich sein.







8 Literatur


Wird jeweils passend zu den aktuellen Themen bekanntgegeben

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0653-se Seminar zur Technischen Informatik

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Andreas Koch Seminar 2


ModulnameComputer Aided Design for SoCs



1 LerninhaltCAD-Verfahren zum Entwurf und Simulation von integrierten System-on-Chips

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseEin Student kennt nach Besuch der Veranstaltung

• die wesentlichen Entwurfs- und Verifikationsabstraktionen beim Entwurf integrierter elektronischerSchaltungen, sowie deren Entwurfsabläufe,

• ausgewählte Algorithmen zur Optimierung/zum Lösen von Simulations- und Entwurfsproblemen,• Fortgeschrittene Verfahren zum Entwurf und Simulation analoger Schaltungen in modernen CMOS-

Technologien• Fortgeschrittene Kenntnisse von Hardwarebeschreibungssprachen und deren Konzepte (Verilog,

VHDL, Verilog-A, Verilog-AMS, System-Verilog)

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeVorlesung „Advanced Digital Integrated Circuit Design“ (kann parallel besucht werden) und „Analog Inte-grated Circuit Design“ und „Logischer Entwurf“





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT, MSc iST, MSc MEC, MSc Wi-ETiT, MSc iCE


8 LiteraturSkriptum zur Vorlesung

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-ho-2200-vl Computer Aided Design for SoCs


Kurs-Nr. Kursname18-ho-2200-ue Computer Aided Design for SoCs


Kurs-Nr. Kursname18-ho-2200-pr Computer Aided Design for SoCs



ModulnameAnalog Integrated Circuit Design



1 LerninhaltGrundlegende Analogschaltungsblöcke: Stromspiegel, Referenzschaltungen; Mehrstufige Verstärker, inter-ner Aufbau und Eigenschaften von Differenz- und Operationsverstärkern, Gegenkopplung, Frequenzgang,Oszillatoren

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseEin Student kann nach Besuch der Veranstaltung 1. Eigenschaften des MOS-Transistors aus dem Herstel-lungsprozess bzw. dem Layouteigenschaften herleiten, 2. MOSFET-Grundschaltungen (Stromquelle, Strom-spiegel, Schalter, aktive Widerstände, inv. Verstärker, Differenzverstärker, Ausgangsverstärker, Operations-verstärker, Komparatoren) herleiten und kennt deren wichtigste Eigenschaften (y-Parameter, DC- und AC-Eigenschaften), 3. Simulationsverfahren für analoge Schaltungen auf Transistorebene (SPICE) verstehen, 4.Gegengekoppelte Verstärker bezüglich Frequenzgang und –stabilität, Bandbreite, Ortskurven, Amplitudenund Phasenrand analysieren, 5. die analogen Eigenschaften digitaler Gatter herleiten und berechnen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeVorlesung „Elektronik“





6 Verwendbarkeit des ModulsBSc ETiT, BSc Wi-ETiT, MSc iCE, BSc/MSc iST, BSc/MSc MEC, MSc EPE


8 LiteraturSkriptum zur Vorlesung; Richard Jaeger: Microelectronic Circuit Design

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-ho-1020-vl Analog Integrated Circuit Design


Kurs-Nr. Kursname18-ho-1020-ue Analog Integrated Circuit Design



ModulnameDigitaltechnisches Praktikum



1 Lerninhalt• Einführung in das MP3-Verfahren zur Kodierung von Audio-Signalen• Analyse der Verfahrensschritte bzgl. verwendeter Algorithmen• Analyse der Verfahrensschritte bzgl. zwischenzuspeichernder Daten• Entwurf und Konfiguration des Datenpfades zur Realisierung der Verfahrensschritte• Simulation auf funktionaler Ebene und mit Annotation des Zeitverhaltens• Überprüfung der Randbedingungen• Testen der fertigen Hardware mit allen relevanten MP3-Varianten (Short- und Long-Frames)

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStudierende können nach Besuch der Lehrveranstaltung komplexe Verfahren auf eine digitale Zielarchi-tektur von Hand abbilden. Sie beherrschen die Werkzeuge zur Umsetzung ihrer Lösung auf ein FPGA. Siekennen Strategien zur systematischen Suche nach Fehlern. Sie können einen Entwurf durch Simulationexplorieren.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeBesuch der Vorlesung Logischer Entwurf oder Grundkenntnisse im Entwurf digitaler Schaltungen





6 Verwendbarkeit des ModulsBSc ETiT, BSc iST


8 Literatur

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-hb-1030-pr Digitaltechnisches Praktikum

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Christian Hochberger Praktikum 3


ModulnameIndustriekolloquium

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-sm-2290 2 CP 60 h 30 h 1 SoSe

Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr. rer. nat. Florian Steinke

1 LerninhaltDas Ziel ist ein Überblick über aktuelle Trends in der (IKT-)Industrie. Außerdem soll ein Kontakt zwischenStudierenden und der Industrie hergestellt werden und ein Überblick über verschiedene Vortragstechnikengegeben werden. Die Studenten müssen dazu in der Lage sein technische Aspekte zu erfassen und diese ineiner schriftlichen Ausarbeitung wiederzugeben.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDas Internet ist längst mehr als nur ein Browser-Fenster am heimischen Computer. Es ist Teil unseres Alltagsund steht uns dank Smartphone, Tablet und Laptop nahezu unbegrenzt zur Verfügung. Diese Allgegenwär-tigkeit des Internets aus Nutzersicht erfordert hohen Aufwand seitens der Dienstanbieter, denn das Internetist ein Kommunikationssystem mit einer unüberschaubaren Menge an Mechanismen auf unterschiedlichs-ten funktionalen Ebenen. Mit der rapiden Zunahme von mobilen Endgeräten und dem stetigen Anstieg derDatenmengen und Nutzerzahlen stoßen viele dieser Mechanismen an ihre Grenzen. So können beispiels-weise größere Menschenansammlungen schnell die lokalen Mobilfunknetze überlasten.Mit dem Sonderforschungsbereich MAKI (Multi-Mechanismen-Adaption für das künftige Internet) erfor-schen Wissenschaftler der TU Darmstadt seit Beginn diesen Jahres automatisierte und koordinierte Wechselzwischen Mechanismen eines Kommunikationssystems. Das Internet der Zukunft soll damit auf Änderun-gen reagieren und beispielsweise in größeren Menschenansammlungen die Mobilfunknetze durch lokalead-hoc-Verbindungen zwischen Nutzern entlasten können.Im diesjährigen Industriekolloquium Datentechnik präsentieren Experten aus der Industrie Visionen, Her-ausforderungen und Lösungen zur Zukunft des Internets. Zusätzlich geben Wissenschaftler der TU Darm-stadt Einblicke in aktuelle Forschungsarbeiten zum Thema.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundkenntnisse in Informations- und Kommunikationstechnik





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT, MSc iST, MSc iCE


8 Literatur

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-sm-2290-ko Industriekolloquium

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. rer. nat. Florian Steinke Kolloquium 2


ModulnamePraktikum zu Technischer Informatik



1 LerninhaltTeilnehmerinnen und Teilnehmer bearbeiten alleine oder in einer Kleingruppe eigenständig eine individuellgestellte praktische Aufgabe aus dem Bereich der technischen Informatik. Die Aufgaben sind dabei in derRegel Programmier- und/oder Hardware-Entwicklungsarbeiten angelehnt an die aktuellen Forschungenam Fachgebiet für Eingebettete Systeme und ihre Anwendungen.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach erfolgreichem Absolvieren der Veranstaltung können die Studierenden eigenständig ein komplexe-res Problem aus dem Bereich der Technischen Informatik lösen. Sie können die Qualität ihrer Lösungevaluieren und mit anderen bestehenden Lösungen vergleichen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeHängt von der konkreten Aufgabe ab. Typische empfohlene Veranstaltungen sind “Digitaltechnik”, “Rech-nerorganisation”, “Architekturen und Entwurf von Rechnersystemen” und/oder “Einführung in Compiler-bau” und “Fortgeschrittener Compilerbau”







8 LiteraturWird spezifisch für die gestellte Aufgabe ausgewählt.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0647-pr Praktikum zu Technischer Informatik

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Andreas Koch Praktikum 4


ModulnamePrinted Electronics


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr. Edgar Dörsam

1 LerninhaltDrucktechnologien für funktionales Drucken (Druckverfahren und Drucksysteme); Design und Materialienfür gedruckte Elektronik (Antennen, OFET, RFID); Maßnahmen zur Qualitätssicherung; Anwendungsbei-spiele (Antennen, RFID, OFET, Fotovoltaik, Batterien, Lab on a Chip).

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNachdem die Studierenden die Lerneinheit erfolgreich abgeschlossen haben, sollten sie in der Lage sein:

• Die geeigneten Drucktechnologien für „Printed Electronics“ zu beschreiben.• Drucktechnisch geeignete Materialien zu benennen und deren Auswirkungen am Beispiel von An-

tennen und OFET’s auf das Design zu beschreiben.• Die verschiedenen Maßnahmen zur Qualitätssicherung einzuordnen und zu bewerten.• Die grundlegenden Funktionen, den Aufbau, die Materialien und die spezifischen Eigenschaften von

gedruckten Antennen, RFID’s, Fotovoltaik und Batterien zu erklären.• Das Drucken von Elektronik als eine interdisziplinäre Aufgabe der Fachdisziplinen Elektrotechnik,

Materialwissenschaften und Maschinenbau zu verstehen und zu kombinieren.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeMaschinenelemente und Mechatronik I und II empfohlen


• Modulprüfung (Fachprüfung, Fachprüfung, Standard BWS)Mündliche Prüfung 30 min



6 Verwendbarkeit des ModulsWPB Master MPE III (Wahlfächer aus Natur- und Ingenieurwissenschaft)WPB Master PST III (Fächer aus Natur- und Ingenieurwissenschaft für Papiertechnik)Master ETiT IMNT; Master Mechatronik


8 LiteraturSkriptum wird vorlesungsbegleitend im Internet angeboten.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname16-17-5110-vl Printed Electronics



ModulnameProcessor Microarchitecture



1 LerninhaltLectures (each block takes 3 * 90 minutes)1. Processor execution. Sources of performance loss, latency. Possible techniques to improve performance.Simultaneous multi-threading as an established solution. Motivation for multi-threading – p-threads as amodel of execution in SW, micro-threading as a model of execution in HW.2. Definition of micro-threading, its requirements on the microarchitecture. Microthreaded assembly in-structions, design alternatives for extended instruction sets. Required support in micro-architecture – self-synchronizing register file, cache controllers, thread scheduler.3. Execution in the micro-threaded pipeline. Interaction between cache controllers, register file, threadscheduler, integer pipeline. Data dependences between threads and its influence on execution (embarras-singly parallel vs. sequential programs). Interaction with legacy code, execution modes, OS support.4. Developing for the real world: Writing testbenches. Performance profiling. Indicators of efficient siliconuse.5. Microthreading in multi-core architectures. Big issues: Scalability, sufficient parallelism, trade-off bet-ween clock frequency and access latencyLabs:1. Set up the utgrlib VHDL sources in the home directory. Set up the utbinutils in the home directory. Com-pilation of introductory examples.2.-3. Analysis of execution traces for introductory examples. Design of a FIR filter in micro-threaded as-sembly. Compilation, execution, analysis of pipeline efficiency.4.-9. Re-design of existing blocks (choose from dcache, icache, regfile). Preparation of a TLM testbench.Coding and testing of the block in a stand-alone testbench.10.-15. Integration of the block in UTLEON3, execution of micro-threaded programs, evaluation of perfor-mance analysis (% performance gain over the original block, % decreased resource requirements).

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseAfter completion of the module, students will be able to design a customized microarchitecture of a modernRISC processor and analyze its performance.The course will be taught using a VHDL implementation of an existing micro-threaded processor UTLEON3in an FPGA, nevertheless the knowledge gained in the lecture will be applicable to other HDLs, differentprocessor architectures and other implementation technologies.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeHands-on experience with at least one of Verilog or VHDL is expected. Basic understanding of FPGA tech-nology and thorough knowledge of digital circuit design and computer architecture. Several tools usedthroughout the labs might require additional programming languages and tools (Perl, C, bash). This know-ledge can be obtained during the labs.





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT, MSc iCE, MSc iST



Nein

8 LiteraturA script is available as a published book and English slides can be obtained through moodle.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-hb-2050-vl Processor Microarchitecture

Dozent Lehrform SWSPh.D. Martin Danek Vorlesung 2

Kurs-Nr. Kursname18-hb-2050-pr Processor Microarchitecture

Dozent Lehrform SWSPh.D. Martin Danek Praktikum 2


ModulnameProjektseminar Integrierte Elektronische Systeme

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-ho-1060 9 CP 270 h 210 h 1 WiSe/SoSe


1 LerninhaltForschungsorientierte Erarbeitung eines Themengebiets aus dem Bereich der Integrierten ElektronischenSysteme bzw. des Mikroelektronik-Systementwurfs; Erarbeitung einer Dokumentation und Präsentation imTeam.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach erfolgreicher Teilnahme an dem Projektseminar „Integrierte Elektronische Systeme“ ist ein Studentin der Lage, zu einer vorgegebenen Problemstellung aus dem Gebiet der Integrierten Elektronischen Sys-teme ein größeres Projekt alleine oder im Team eigenständig zu organisieren, auszuführen, die Ergebnisseverständlich schriftlich aufzubereiten und einer Zuhörerschaft zu präsentieren.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeVorlesung Analog Integrated Circuit Design





6 Verwendbarkeit des ModulsBSc ETiT, Wi ETiT


8 LiteraturThemenangepasste Unterlagen werden zur Verfügung gestellt

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-ho-1060-pj Projektseminar Integrierte Elektronische Systeme



ModulnameProjektseminar Rechnersysteme

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-hb-1040 9 CP 270 h 210 h 1 WiSe/SoSe


1 LerninhaltEinarbeiten in ein forschungsorientiertes Thema aus dem Gebiet der Rechnersysteme unter Anleitung undim Team einschließlich einer schriftlichen Ausarbeitung und eines Vortrags zu dem Thema. Erarbeiten einerLösung zu einem gestellten Projektthema.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStudierende haben nach Besuch der Lehrveranstaltung gelernt, wie man sich grundlegendes Wissen (Lite-ratur, Terminologie) auf einem forschungsorientierten Thema erwirbt und zusammenfassend darstellt. Siehaben gelernt, Lösungsalternativen zu einem gestellten Problem systematisch zu erarbeiten.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeBesuch der Vorlesung Logischer Entwurf oder Grundkenntnisse im Entwurf digitaler Schaltungen





6 Verwendbarkeit des ModulsBSc ETiT, BSc/MSc iST


8 Literatur

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-hb-1040-pj Projektseminar Rechnersysteme

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Christian Hochberger Projektseminar 4


ModulnameAusgewählte Kapitel der Mess- und Sensortechnik



1 LerninhaltDas Modul fördert die Vernetzung mit aktuellen Forschungsinhalten und den Transfer von theoretischem,in vorhergehenden Veranstaltungen erworbenen Wissen in praktische Anwendungen aus der Mess- undSensortechnik. Im Modul werden Modellierungsverfahren und –Werkzeuge wie die statistische Versuchs-planung (Design of Experiments), Analysemethoden zur Fehlerfortpflanzung und Anwendungen von Sen-soren und Sensorsystemen in aktuellen Forschungsfragestellungen in Form von wenigen vorlesungsähnli-chen Einführungsveranstaltungen und als eigenständige Arbeit der Studierenden behandelt. Im Vergleichzu Abschlussarbeiten werden im Rahmen des Moduls nur Einzelaspekte eines Themas in Tiefe betrachtet.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studierenden lernen, bestehende Kenntnisse aus der Mess- und Sensortechnik für die Modellierungoder Simultation eines Systemes anzuwenden, die Ergebnisse strukturiert aufzuarbeiten und zu präsentie-ren.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeMesstechnik, Sensortechnik, Sensorsignalverarbeitung





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT, MSc Wi-ETiT, MSc MEC


8 LiteraturFoliensatz zur Vorlesung

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-kn-2140-ps Ausgewählte Kapitel der Mess- und Sensortechnik

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. Mario Kupnik Proseminar 2


ModulnameEmbedded System Hands-On 1: Entwurf und Realisierung von Hardware/Software-Systemen


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch und Englisch Prof. Dr. rer. nat. Oskar Stryk

1 LerninhaltDiese Veranstaltung richtet sich an Studierende, die grundlegende praktischeKenntnisse im Entwurf und der Realisierung eingebetteter Systeme erwerben möchten.Nach der Einführungvon wichtigen Konzepten und Techniken wie- Grundlagen der Elektotechnik- Umgang mit Laborelektonik- Entwurf und Realisierung von elektronischen Schaltungen- Sensordaten: Erfassung und Verarbeitung- Bus-Systeme in eingebetteten Systemen- Programmieren und Debuggen von heterogenen eingebetteten Systemen- Linux Kernel in eingebetteten Systemenentwickeln die Teilnehmerinnen und Teilnehmer auf Basis des zuvorGelernten ein eigenes eingebettetes System.Dabei stehen verschiedeneProjekte zur Auswahl, welche je nach eigenen Interessen eine Fokusierung auf die Software- oder dieHardware-Entwicklung erlauben.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach erfolgreicher Teilnahme sind Studierende mit dem praktischen Entwurf und der Realisierung voneingebetten Hardware/Software-Systemen vertraut.Dazu gehören auch Kenntnisse von elektrotechnischen Grundlagen und der Umgang mit Laborelektronik,die Verwendung von Beschreibungssprachen und EDA/CAD-Werkzeugen für den Hardware-Entwurf, dasProgrammieren und Debuggen speziell im Umfeld eingebetteter Systeme sowie auch der Einsatz von Linuxals Betriebssystem in diesem Kontext.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeEmpfohlen: Erfolgreicher Besuch der Vorlesungen „Digitaltechnik“, „Rechnerorganisation“, „Architekturund Entwurf von Rechnersystemen“, „Betriebssysteme“ und „Systemnahe und Parallele Programmierung“oder vergleichbare Kenntnisse aus anderen Studiengängen.







8 Literatur

Enthaltene Kurse


Kurs-Nr. Kursname20-00-0959-pr Embedded System Hands-On 1: Entwurf und Realisierung von Hardware/Software-

Systemen

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. rer. nat. Oskar Stryk Praktikum 4


ModulnameEmbedded Systems Hands-On 2: Entwurf von Hardware-Beschleunigern für Systems-on-Chip


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr.-Ing. Andreas Koch

1 LerninhaltDiese Veranstaltung richtet sich an Studierende, die grundlegendeKenntnisse im Design von Hardwarebeschleunigern im Rahmen eines Systems-on-Chiperhalten möchten.Im Rahmen des Praktikums erhalten Studierende umfangreiche Einblicke inrelevante Themen wie:- Treiber für selbst erstellte Hardwarebeschleuniger- Einbindung von in Bluespec erstellten Beschleunigern in ein Zynq SoC- Toolchains für Hardware- und Software-KomponentenDie Teilnehmer werden im Rahmen des Praktikums Aufgaben zu einemtypischen Einsatzgebiet von Hardwarebeschleunigung bearbeiten.Ein typisches Anwendungsgebiet eines solchen Hardwarebeschleunigers istdie Verarbeitung und Erfassung von Kamerabildern, zum Beispiel im Rahmenvon Stereo Vision.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Teilnehmenden erwerben die Fertigkeiten, das in vorangehenden Veranstaltungen erworbene Metho-denwissen nun anzuwenden, um ein eingebettetes System mittels Hardware/Software-Co-Entwurf zu rea-lisieren.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundlegende Kenntnisse im Umgang mit embedded Linux zum Beispiel ausESHO1. Bluespec SystemVerilog aus Architektur und Entwurf von Rechnersystemen (ex-CMS).







8 Literatur

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0968-pr Embedded Systems Hands-On 2: Entwurf von Hardware-Beschleunigern für Systems-

on-Chip



ModulnameSensortechnik



1 LerninhaltDas Modul vermittelt Grundprinzipien unterschiedlicher Sensoren und die nötigen Kenntnisse für einesachgerechte Anwendung von Sensoren. In Bezug auf die Messkette liegt der Fokus der Veranstaltung aufder Umformung einer beliebigen, im allgemeinen nicht-elektrischen Größe in ein elektrisch auswertbaresSignal.In der Veranstaltung werden resistive, kapazitive, induktive, piezoelektrische, optische und magnetischeMessprinzipien behandelt, um Kenntnisse über die Messung wichtiger Größen wie Kraft, DrehmomentDruck, Beschleunigung, Geschwindigkeit, Weg und Durchfluss zu vermitteln. Neben der phänomenologi-schen Beschreibung der Prinzipien und einer daraus abgeleiteten technischen Beschreibung sollen auch diewichtigsten Elemente der Primär- und Sekundärelektronik für jedes Messprinzip vorgestellt und nachvoll-zogen werden.Neben den Messprinzipien wird die Beschreibung von Fehlern behandelt. Dabei wird neben statischenund dynamischen Fehlern auch auf die Fehler bei der Signalverarbeitung und die Fehlerbetrachtung dergesamten Messkette diskutiert.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studierenden erwerben Kenntnisse über die unterschiedlichen Messverfahren und deren Vor- und Nach-teile. Sie können Fehlerbeschreibungen in Datenblättern verstehen und in Bezug auf die Anwendung in-terpretieren und sind somit in der Lage, einen geeigneten Sensor für Anwendungen in der Elektro- undInformations sowie der Verfahrens- und Prozesstechnik auszuwählen und korrekt einzusetzen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeMesstechnik





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT, MSc WI-ETiT, MSc MEC


8 Literatur• Foliensatz zur Vorlesung• Skript• Lehrbuch Tränkler „Sensortechnik“, Springer• Übungsunterlagen

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-kn-2120-vl Sensortechnik

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. Mario Kupnik Vorlesung 2


Kurs-Nr. Kursname18-kn-2120-ue Sensortechnik

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. Mario Kupnik Übung 1


ModulnameFortgeschrittene Themen in Eingebetteten Systemen und ihren Anwendungen



1 LerninhaltDer Kurs bearbeitet aktuelle Forschungs- und Entwicklungsthemenaus dem Bereich von Rechnersystemen und Programmierwerkzeugen, auch speziellim Umfeld von eingebetteten und anwendungsspezifischen Architekturen. DieThemen bestimmen sich aus den spezifischen Arbeitsgebieten der Mitarbeiter undvermitteln technische und einleitende wissenschaftliche Kompetenzen, zumBeispiel aus einem oder mehreren der folgenden Gebiete:- Rechnerarchitekturen auf Prozessor- und Systemebene- Entwurf digitaler Schaltungen und Hardware-Systeme- Einsatz von Field-Programmable Gate Arrays- Hardware/Software-Entwurfs- und Programmierwerkzeuge- Betriebssysteme und hardware-nahe Programmierung- Hardware/Software-Co-Design- Anwendungsspezifische Architekturen und Techniken- Entwurf und/oder Programmierung von Rechenbeschleunigern- Debugging und Analyseverfahren für Hardware/Software-Systeme

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDer/die Studierende sollen Erfahrungen mit der Einarbeitung in ein neues Themenfeld und der praktischenBearbeitung einer komplexeren Aufgabe aus diesem sammeln. Zu diesen Erfahrungen können Literaturre-cherchen, das Einarbeiten in bestehende Code-Basen aus dem Hardware/Software-Bereich, sowie ganzpraktische Implementierung von Hardware und/oder Software gehören. Beim Abschlussvortrag sind auchgeeignete Präsentationstechniken anzuwenden.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeDas Interesse, zu den Lehrinhalten anspruchsvolle Lösungen zuentwickeln. Dabei sind jeweils themenspezifische Kenntnisse, u.a. zumHardware-Entwurf, dem Compilerbau und der systemnahen und parallelenProgrammierung erforderlich. Diese Kenntnisse können beispielsweise durch denBesuch der entsprechenden Lehrveranstaltungen erworben werden.


• [20-00-1001-pp] (Studienleistung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, Standard BWS)


• [20-00-1001-pp] (Studienleistung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, Gewichtung: 100 %)

6 Verwendbarkeit des ModulsB.Sc. InformatjkM.Sc InformatikKann in anderen Studiengängen verwendet werden.


8 Literatur

Enthaltene Kurse


Kurs-Nr. Kursname20-00-1001-pp Fortgeschrittene Themen in Eingebetteten Systemen und ihren Anwendungen

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Andreas Koch Projekt 6


ModulnameBeherrschen Moderner Prozessoren für Eingebettete Systeme



1 Lerninhalt* Prozessorarchitekturen in Eingebetteten Systemen* ARM Instruktionssatz und Mikroarchitektur* ARM Compiler und Simulatoren* ARM Bootloading und (Echtzeit-)Betriebssysteme* ARM Debugging, Profiling und Tracing* ARM Ansteuerung von Peripheriekomponenten* ARM Power Management* ARM Anwendungsklassen (Cortex-M/-A/-R)* Entwicklungsperspektiven eingebetteter Prozessoren* Aktuelle Forschungsergebnisse

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach erfolgreichem Abschluss der Lehrveranstaltung können Studierende* die wesentlichen Bestandteile und Funktionsweisen von eingebetteten Prozessoren skizzieren,* die Vor- und Nachteile verschiedener Prozessorarchitekturen differenzieren,* wichtige Entwicklungswerkzeuge für eingebettete Prozessoren anwenden,* existierenden Programmcode auf Funktionalität und Effizienz untersuchen,* effizienten Programmcode für spezifische Anwendungen entwickeln,* aktuelle Forschungsarbeiten zu eingebetteten Systemen einschätzen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeErfolgreiche Teilnahme an der Veranstaltung „Rechnerorganisation“ oder vergleichbare Qualifikationen







8 Literatur

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-1004-iv Beherrschen Moderner Prozessoren für Eingebettete Systeme


anstaltung3


2.3 Wahlkatalog SWE: Software-Engineering

ModulnameFortgeschrittener Compilerbau



1 Lerninhalt- Compilierung und Laufzeitumgebung für objektorientierte Programmiersprachen- Kontrollflussgraphen als Zwischendarstellung- Statische Datenflußanalyse- Static Single Assignment Form- Eliminierung totaler und partieller Redundanz- Skalare Optimierung- Registerallokation- Ablaufplanung- Schleifenoptimerung- Aufbau realer Compiler (z.B. Phasen, Zwischendarstellung, Compilefluß)

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStudierende verstehen nach erfolgreichem Besuch Techniken für die Übersetzung und Ausführung vonobjektorientierten Programmen auf Maschinenebene. Sie können die statische Datenflussanalyse auf Kon-trollflussgraphen anwenden und sind geübt im praktischen Umgang mit deren SSA-Darstellung. Sie be-herrschen Optimierungsverfahren für eine Reihe von Aufgaben sowie fundamentale Verfahren für die Re-gisterallokation. Sie kennen die interne Struktur von realen Compilern für den Produktivbetrieb.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeErfolgreicher Besuch der Veranstaltung “Einführung in den Compilerbau”







8 Literatur

2.3 Wahlkatalog SWE: Software-Engineering 156

Literaturempfehlungen werden kontinuierlich aktualisiert, Beispiele für verwendete Literatur könnten sein:Cooper/Torczon: Engineering a CompilerMuchnick: Advanced Compiler Design and ImplementationAho/Lam/Sethi/Ullman: Compilers - Principles, Techniques, and Tools

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0701-vl Fortgeschrittener Compilerbau

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Andreas Koch Vorlesung 3


ModulnamePraktikum Optimierende Compiler


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr.-Ing. Andreas Koch

1 Lerninhalt- Compiler-Implementierung in Java - Modifikation eines bestehenden Compilers - erweiterte Zwischendar-stellung - skalare Optimierungsverfahren darauf

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseSammeln praktischer Erfahrung bei der Erweiterung eines Compilers um weitere Zwischendarstellungensowie der Realisierung und Erprobung von Optimierungsverfahren darauf.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeParalleler Besuch der Vorlesung Optimierende Compiler







8 Literatur

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0498-pr Praktikum Optimierende Compiler



ModulnameSeminar Softwaresystemtechnologie

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-su-2080 4 CP 120 h 90 h 1 SoSe


1 LerninhaltIn diesem Seminar werden von den Studenten wissenschaftliche Ausarbeitungen aus wechselnden Themen-bereichen angefertigt. Dies umfasst die Einarbeitung in ein aktuelles Thema der IT-Systementwicklung mitschriftlicher Präsentation in Form einer Ausarbeitung und mündlicher Präsentation in Form eines Vortrages.Die Themen des aktuellen Semesters sind der Webseite der Lehrveranstaltung zu entnehmen www.es.tu-darmstadt.de/lehre/sst.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach erfolgreicher Absolvierung des Seminars sind die Studenten in der Lage sich in ein unbekanntesThemengebiet einzuarbeiten und dieses nach wissenschaftlichen Aspekten aufzuarbeiten. Die Studentenerlernen die Bearbeitung eines Themas durch Literaturrecherche zu unterstützen und kritisch zu hinter-fragen. Weiterhin wird die Fähigkeit erworben, ein klar umrissenes Thema in Form einer schriftlichenAusarbeitung und in Form eines mündlichen Vortrags unter Anwendung von Präsentationstechniken zupräsentieren.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundkenntnisse der Softwaretechnik sowie Programmiersprachenkenntnisse





6 Verwendbarkeit des ModulsBSc iST, BSc Informatik, MSc ETiT


8 Literaturwww.es.tu-darmstadt.de/lehre/sst

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-su-2080-se Seminar Softwaresystemtechnologie

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. rer. nat. Andreas Schürr Seminar 2


http://www.es.tu-darmstadt.de/lehre/sst



ModulnameC/C++ Programmierpraktikum



1 LerninhaltDie sechs Praktikumstage werden in zwei Abschnitte unterteilt.In den ersten vier Tagen des Praktikums werden durch praktische Aufgaben und Vorträge die Grundkonzep-te der Programmiersprachen C und C++ vermittelt. Sämtliche Aspekte werden durch ausgedehnte prak-tische Arbeiten unter Aufsicht am Rechner vertieft. Aufbauend auf den grundlegenden Sprachkonstruktenwerden manuelle Speicherverwaltung und dynamische Datenstrukturen, sowohl unter prozeduralen alsauch unter objektorientierten Aspekten, behandelt. Der objektorientierte Ansatz wird ausgedehnt behan-delt durch Mehrfachvererbung, Polymorphie und parametrische Polymorphie.In den letzten beiden Tagen des Praktikums geht es um die Programmierung eines Microcontrollers in derProgrammiersprache C inklusive der Möglichkeit zur Programmierung einer verteilten Anwendung (viaCAN-Bus).

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studenten erwerben während des Praktikums Kenntnisse der grundlegenden Sprachkonstrukte von Cund C++. Dabei wird sowohl der prozedurale als auch der objektorientierte Programmierstil betont sowiebesonderer Wert auf das Erlernen von Konzepten der hardwarenahe Programmierung gelegt. Es wird einGespür für die Gefahren im Umgang mit der Sprache insbesondere bei der Entwicklung eingebetteterSystemsoftware vermittelt und es werden geeignete Lösungen zu ihrer Vermeidung verinnerlicht.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeJava-Kenntnisse





6 Verwendbarkeit des ModulsBSc ETiT, BSc MEC, BSc iST, BSc Wi-ETiT


8 Literaturhttp://www.es.tu-darmstadt.de/lehre/aktuelle-veranstaltungen/c-und-c-p

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-su-1030-pr C/C++ Programmierpraktikum

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. rer. nat. Andreas Schürr Praktikum 3


http://www.es.tu-darmstadt.de/lehre/aktuelle-veranstaltungen/c-und-c-p

ModulnameEchtzeitsysteme



1 LerninhaltDie Vorlesung Echtzeitsysteme befasst sich mit einem Softwareentwicklungsprozess, der speziell auf dieSpezifika von Echtzeitsystemen zugeschnitten ist. Dieser Softwareentwicklungsprozess wird im weiterenVerlauf während der Übungen in Ausschnitten durchlebt und vertieft. Der Schwerpunkt liegt dabei aufdem Einsatz objektorientierter Techniken. In diesem Zusammenhang wird ein echtzeitspezifisches State-of-the-Art CASE-Tool vorgestellt und eingesetzt. Des weiteren werden grundlegende Charakteristika vonEchtzeitsystemen und Systemarchitekturen eingeführt. Auf Basis der Einführung von Schedulingalgorith-men werden Einblicke in Echtzeitbetriebssysteme gewährt. Die Veranstaltung wird durch eine Gegenüber-stellung der Programmiersprache Java und deren Erweiterung für Echtzeitsysteme (RT-Java) abgerundet.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStudenten, die erfolgreich an dieser Veranstaltung teilgenommen haben, sollen in der Lage sein, modellba-sierte (objektorientierte) Techniken zur Entwicklung eingebetteter Echtzeitsysteme zu verwenden und zubewerten. Dazu gehören folgende Fähigkeiten:

• Systemarchitekturen zu bewerten und Echtzeitsysteme zu klassifizieren• selbständig ausführbare Modelle zu erstellen und zu analysieren• Prozesseinplanungen anhand üblicher Schedulingalgorithmen durchzuführen• Echtzeitprogrammiersprachen und -Betriebssysteme zu unterscheiden, zu bewerten und einzusetzen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundkennntisse des Software-Engineerings sowie Kenntnisse einer objektorientierten Programmierspra-che





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT, BSc iST, MSc Wi-ETiT, BSc Informatik


8 Literaturwww.es.tu-darmstadt.de/lehre/es/

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-su-2020-vl Echtzeitsysteme

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. rer. nat. Andreas Schürr Vorlesung 3

Kurs-Nr. Kursname18-su-2020-ue Echtzeitsysteme

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. rer. nat. Andreas Schürr Übung 1


http://www.es.tu-darmstadt.de/lehre/es/

ModulnameFormale Grundlagen der Informatik III



1 Lerninhalt- Modellierung nebenläufiger Software mit der Sprache ProMeLa- Formalisierung von Sicherheits- und Lebendigkeitseigenschaften mit temporaler Aussagenlogik- theoretische Grundlagen von Modellprüfungsverfahren- Verifikation von ProMeLa Programmen mittels des Modellprüfers SPIN- Syntax, Semantik und Sequenzenkalkül für typisierte Logik erster Stufe- Grundlagen der kontraktbasierten Softwarespezifikationssprache JML- Dynamische Logik als eine Programmlogik erster Stufe- Formale Programmverifikation durch symbolische Ausführung und Invariantenschließen- Werkzeugunterstützte Verifikation von Java-Programen mit der KeY System

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseGrundlegende Kompetenz im Umgang mit theoretischen Konzepten der Informatik und damit verbunde-nen mathematischen Techniken, speziell im Zusammenhang mit der Themenauswahl für FGdI III.Die Vorlesung gibt eine Einführung in die formale Spezifikation und Verifikation von Software. Dabei wer-den die zwei wichtigsten Paradigmen vorgestellt: Modellprüfung gegen in temporaler Aussagenlogik spe-zifierte Eigenschaften sowie deduktive Verifikation von Methodenkontrakten. Der erste Ansatz arbeitet aufModellen wirklicher Programme und ist weitgehend automatisch. Der zweite Ansatz verifiziert ausführbareJava-Programme und erfordert im Allgemeinen Interaktion.Die Vorlesung versucht nicht, alle theoretischen Grundlagen der Verifikation erschöpfend zu behandeln,sondern beschränkt sich auf das für die effektive Benutzung von Verifikationswerkzeugen notwendige Wis-sen. Praktische Übungen sind ein zentraler Teil der Vorlesung.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeProgrammierkenntnisse in Java und Vertrautheit mit Aussagenlogik wird erwartet. Ansonsten reicht einegrundlegende mathematische Reife.







8 Literatur

Enthaltene Kurse


Kurs-Nr. Kursname20-00-0901-iv Formale Methoden im Softwareentwurf


anstaltung3


ModulnameKonzepte der Programmiersprachen


Sprache Modulverantwortliche PersonEnglisch Prof. Dr.-Ing. Ermira Mezini

1 LerninhaltDie wesentlichen Konzepte von Programmiesprachen. Insbesondere werden dazu Programmiersprachen inihre Basiskonzepte aufgespalten und diese detailliert betrachtet:- Die Rolle von Syntax- Funktionen- Meta-Interpreter- Rekursion- Verzögerte Auswertung- Zustand und Seiteneffekte- Continuations- Statische Typsysteme- Domain-spezifische Sprachen und Makros- Objektorientierte Programmierung

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach dem erfolgreichen Abschluss der Veranstaltung verfügen die Studierenden über die folgenden Fähig-keiten:- sie können die entscheidenden Merkmale von Programmiersprachen benennen und im konkreten Fallidentifizieren;- die Studierenden sind mit den wesentlichen theoretischen Konzepten von Programmiersprachen vertraut;- sie können verschiedene Vorgehensweisen bei der Implementierung von Programmiersprachen benennenund einfache Programmiersprachen umsetzen;- die Studierenden verstehen, wie Programmiersprachen den Lösungsraum von Problemen beeinflussen;sie können die Auswirkung der Wahl einer Programmiersprache auf die Softwareentwicklung abschätzen;- die Studierenden sind in der Lage stereotypische Kategorisierungen von Programmiersprachen zu über-winden.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeFunktionale und Objektorientierte Programmierkonzepte









8 Literatur- S. Krishnamurthi: Programming Languages - Application and Interpretation- M. Scott: Programming Language Pragmatics, Morgan Kaufmann- D. Friedman et al.: Programming Language Essentials, MIT Press

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0072-iv Konzepte der Programmiersprachen


4


ModulnamePraktikum Compilerbau


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch und Englisch Prof. Dr.-Ing. Ermira Mezini

1 LerninhaltEigenständiges Implementieren eines Compilers bzw. von wesentlichen Teilen davon (z.B. einzelne Opti-mierungspasses oder Back-Ends).

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach erfolgreichem Absolvieren der Veranstaltung können die Studierenden wesentliche Teile von mo-dernen Compilern selbständig implementieren und ggf. in existierende Compiler-Frameworks integrieren.Dabei können sie ihre Kenntnisse sowohl von compiler-spezifischem Wissen (beispielsweise über verschie-dene Zwischendarstellungen) als auch allgemeinen Programmiertechnik (z.B. Design Patterns) anwendenund vertiefen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeEmpfohlen: Erfolgreicher Besuch der Vorlesungen „Rechnerorganisation“, „Einführung in den Compiler-bau“ und „Fortgeschrittener Compilerbau“ bzw. entsprechende Kenntnisse aus anderen Studiengängen





6 Verwendbarkeit des ModulsB.Sc. InformatikM.Sc. InformatikB.Sc. Computational EngineeringM.Sc. Computational EngineeringM.Sc. WirtschaftsinformatikB.Sc. Psychologie in ITJoint B.A. InformatikB.Sc. Sportwissenschaft und InformatikM.Sc. Sportwissenschaft und InformatikM.Sc. InformationssystemtechnikKann im Rahmen fachübergreifender Angebote auch in anderen Studiengängen verwendet werden.


8 LiteraturWird jeweils passend für die aktuelle Aufgabenstellung bekanntgegeben (z.B. wissenschaftliche Arbeitenzu Optimierungsverfahren, Beschreibung eines Zielprozessors)

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0911-pr Praktikum Compilerbau

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Ermira Mezini Praktikum 4


ModulnameProgrammierung paralleler Rechnerarchitekturen



1 Lerninhalt- Grundlagen der parallelen Programmierung- Parallele Architekturen, z.B. Mehr- und Vielkernsysteme mit gemeinsamem und verteilten Speicher- Message-Passing Interface (MPI), OpenMP, OpenCL Programmierstandards- Bausteine für paralleles Rechnen- Kriterien für das Design paralleler Algorithmen

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStudierende können nach erfolgreichem Besuch der Veranstaltung parallele Programme für die aktuel-len parallelen Sprachstandards entwerfen. Sie verstehen die Grundlagen paralleler Programmierung sowiegrundlegende Bausteine des parallelen Programmierens. Sie können die Eignung von Algorithmen für par-allele Architekturen einschätzen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundlegende Programmierkenntnisse (C/C++, Fortran, Java, oder ähnlich).







8 Literatur- Using OpenMP: Portable Shared Memory Parallel Programming, Volume 10„“, Barbara Chapman, GabrieleJost and Ruud Van Der Pas, MIT Press, 2007- Parallel programming in C with MPI and OpenMP, Michael J. Quinn, McGraw-Hill, 2004- Parallele Programmierung, T. Rauber and G. Rünger, Springer, 2007- Intel Xeon Phi Coprocessor High-Performance Programming, J Jeffers und J. Reinders, Morgan Kaufman,2013- Heterogeneous Computing With OpenCL, B. R. Gaster, Elsevier, 2011- Programming Massively Parallel Processors: A Hands-On Approach, D. B. Kirk, W. W. Hwu, Morgan Kauf-mann, 2012


Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0626-iv Programmierung paralleler Rechnerarchitekturen


4


ModulnameProjektseminar Autonomes Fahren I

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-su-2070 6 CP 180 h 135 h 1 WiSe


1 Lerninhalt• Praktische Programmiererfahrung mit C++ bei der Entwicklung eingebetteter Systemsoftware aus

dem Bereich des autonomen Fahrens anhand eines Modellautos• Anwenden von Regelungs- und Steuerungsmethoden aus dem Bereich des autonomen Fahrens• Einsatz von Software-Engineering-Techniken (Design, Dokumentation, Test, . . . ) eines nicht trivialen

eingebetteten Software-Systems mit harten Echtzeit-Anforderungen und beschränkten Ressourcen(Speicher, . . . )

• Nutzung eines vorgegebenen Software-Rahmenwerks und Anwendung von weiteren Bibliothekeninklusive eines modular aufgebauten (Echtzeit-)Betriebssystems

• Einsatz von Source-Code-Management-Systemen, Zeiterfassungswerkzeugen und sonstigenProjektmanagement-Tools

• Präsentation von Projektergebnissen im Rahmen von Vorträgen

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStudierende sammeln im Rahmen dieses Projektseminars praktische Erfahrung in der Software-Entwicklung für eingebettete Systeme aus dem Bereich des autonomen Fahrens anhand eines Modellautos.Dabei lernen sie in Teamarbeit eine umfangreiche Aufgabe zu bewältigen. Zur Lösung dieser Aufgabe wirdgeübt, dass in der Gruppe vorhandene theoretische Wissen (aus anderen Lehrveranstaltungen wie Echt-zeitsysteme, Software-Engineering - Einführung, C++ Praktikum, Digitale Regelungssysteme) gezielt zurLösung der praktischen Aufgabe einzusetzen.Studierende, die an diesem Projektseminar erfolgreich teilgenommen haben, sind in der Lage, zu einer vor-gegebenen Problemstellung ein größeres Softwareprojekt in einem interdisziplinären Team eigenständig zuorganisieren und auszuführen. Die Teilnehmer erwerben folgende Fähigkeiten im Detail:

• Eigenständiges Einarbeiten in ein vorgegebenes Rahmenwerk und vorgefertigten Bibliotheken• Umsetzung von theoretischem Wissen in ein Softwaresystem• Umfangreicher Einsatz von Werkzeugen zur Versions-, Konfiguration- und Änderungsverwaltung• Realistische Zeitplanung und Ressourceneinteilung (Projektmanagement)• Entwicklung von Hardware-/Software-Systemen mit C++ unter Berücksichtigung wichtiger Ein-

schränkungen eingebetteter Systeme• Planung und Durchführung umfangreicherer Qualitätssicherungsmaßnahmen• Zusammenarbeit und Kommunikation in und zwischen mehreren Teams

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeEmpfohlene Voraussetzungen sind:

• ETiT, WI-ETiT (DT), iST, Informatik: Grundlegende Softwaretechnik-Kenntnisse sowie vertiefteKenntnisse objektorientierter Programmiersprachen (insbesondere: C++)

Zusätzlich erwünscht:• Grundlagen der Entwicklung von Echtzeitsystemen oder der Bildverarbeitung• ETiT, WI-ETiT (AUT), MEC: Grundlagen der Regelungstechnik, Reglerentwurf im Zustandsraum,

ggf. Grundlagen der digitalen Regelung






6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT, BSc iST


8 Literaturhttps://www.es.tu-darmstadt.de/lehre/aktuelle-veranstaltungen/ps-af-i/ und Moodle

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-su-2070-pj Projektseminar Autonomes Fahren I

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. rer. nat. Andreas Schürr Projektseminar 3


https://www.es.tu-darmstadt.de/lehre/aktuelle-veranstaltungen/ps-af-i/

ModulnameProjektseminar Softwaresysteme

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-su-1060 9 CP 270 h 210 h 1 WiSe/SoSe


1 LerninhaltDer Kurs bearbeitet aktuelle Entwicklungsthemen aus dem Bereich der modellbasierten bzw. objekt-orientierten Softwareentwicklung. Neben einem generellen Überblick wird ein tiefgehender Einblick inein spezielles Entwicklungsgebiet vermittelt. Die Themen bestimmen sich aus den spezifischen Arbeitsge-bieten der Mitarbeiter und vermitteln technische und einleitende wissenschaftliche Kompetenzen in einemoder mehreren der folgenden Gebiete:

• Modellierung und Modellsynchronisierung• Modelltransformation• Objekt-orientierte Refaktorisierung• Programmvariabilität (Software Product Lines)• Analyse von Feature-Modellen

Zusätzliche Informationen und Themenbeschreibung für das aktuelle Semester: http://www.es.tu-darmstadt.de/lehre/aktuelle-veranstaltungen/projektseminar-softwaresysteme/

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDer Studierende soll praktische Erfahrung in der (Weiter-)Entwicklung eines komplexeren Softwaresystemssammeln. Dabei lernt er in Teamarbeit eine umfangreiche Aufgabe zu bewältigen. Darüber hinaus wird ge-übt, in der Gruppe vorhandenes theoretisches Wissen (aus anderen Lehrveranstaltungen wie insbesondereSoftware-Engineering – Einführung) gezielt zur Lösung der praktischen Aufgabe einzusetzen.Studenten, die an diesem Projektseminar erfolgreich teilgenommen haben, sind in der Lage zu einer vor-gegebenen Problemstellung ein größeres Softwareprojekt eigenständig zu organisieren und auszuführen.Die Teilnehmer erwerben folgende Fähigkeiten im Detail:

• Realistische Zeitplanung und Resourceneinteilung (Projektmanagement)• Umfangreicherer Einsatz von Werkzeugen zur Versions-, Konfiguration- und Änderungsverwaltung• Einsatz von „CASE-Tools“ für die modellbasierte Entwicklung• Planung und Durchführung von Qualtitätssicherungsmaßnahmen

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeVerpflichtend: Grundlegende Softwaretechnik-Kenntnisse sowie vertiefte Kenntnisse objektorientierter Pro-grammiersprachen





6 Verwendbarkeit des ModulsBSc ETiT, MSc ETiT, BSc iST


8 LiteraturDie Literatur besteht aus einer Auswahl an Fachartikeln zu den einzelnen Themen.

Enthaltene Kurse


http://www.es.tu-darmstadt.de/lehre/aktuelle-veranstaltungen/projektseminar-softwaresysteme/

http://www.es.tu-darmstadt.de/lehre/aktuelle-veranstaltungen/projektseminar-softwaresysteme/

Kurs-Nr. Kursname18-su-1060-pj Projektseminar Softwaresysteme

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. rer. nat. Andreas Schürr Projektseminar 4


ModulnameSoftware Engineering - Projektmanagement


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr.-Ing. Ermira Mezini

1 Lerninhalt• Projekt eine Methode zur Problembehandlung• Die Projektmanagement-Prozesse

– Initiating, Planning, Executing, Controlling, Closing• Project Knowledge Areas in Anlehnung an das PMBOK

(u.a. Scope/Time/Cost/Qualitiy Management)• Überblick über mögliche Tools und Templates• Projektorganisation• Führen in Projekten

– Aufgaben, Rollen und Verantwortung des Projektmanagers– Führungsgrundsätze– Kommunikation– Kultur und Vertrauen– Entscheiden in Projekten– Dynamik und Komplexität in Projekten– Krisen und Havarien– Grenzen der Planung sowie des Methoden- und Werkzeug-Einsatzes– Selbstmanagement

• Ausblick: Moderne Projektmanagement-Ansätze• Ausblick: Multi-Projektmanagement• Überblick: Prozess- und Vorgehensmodelle im Software Engineering

2 Qualifikationsziele / Lernergebnisse• Kenntnisse über die Grundlagen des Projektmanagements und der Projektorganisation• Kenntnisse der Projektmanagement-Prozesse und der Project Knowledge Areas• Tools für den Einsatz in Projekten Verständnis über den situativen Einsatz von Methoden und Instru-

menten im Projektmanagement• Verständnis von und über Projektmanagement als People Business und Führungsaufgabe• Verständnis des Zusammenhangs von Projektmanagement und Prozess- und Vorgehensmodellen im

Software Engineering

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundlagen der Softwaretechnik (durch Grundstudium, praktische Erfahrung o.ä.)







8 Literatur

Enthaltene Kurse


Kurs-Nr. Kursname20-00-0178-vl Software Engineering - Projektmanagement



ModulnameSoftware Engineering in der industriellen Praxis


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr.-Ing. Ermira Mezini

1 LerninhaltDie Vorlesung ist aus der industriellen Softwarepraxis motiviert. Anhandvon Praxisbeispielen wird die typische Struktur von großenbetrieblichen Informationssystemen gezeigt. Weiterhin werden wichtigeAspekte ihrer Gestaltung und Erstellung vorgestellt. Oft spielt einsolches System die Rolle des Nervenzentrums eines Unternehmens, esenthält wesentliches Geschäftswissen und ist Schlüssel für denwirtschaftlichen Erfolg des Unternehmens. Ein betrieblichesInformationssystem mit dieser Bedeutung sollte entsprechend alsInvestitionsgut betrachtet werden. Sowohl für die Erstellung, als auchfür den Betrieb und Weiterentwicklung während der Lebensdauer sindnüchterne Kosten-Nutzen-Rechnungen (u. a. ROI) erforderlich. Einedurchdachte Software-Architektur verbessert in der Regel die Ergebnissedieser Rechnungen. Die Veranstaltung wird durch eingeladene Vorträge vonExperten aus der Praxis ergänzt.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseTeilnehmer verfügen über einen wissenschaftlich fundierten, ganzheitlichen Überblick über die Rolle be-trieblicher Informationssysteme im Unternehmen. Sie sind mit den entsprechenden Berufsbildern des In-formatikers und Wirtschaftsinformatikers im Unternehmen vertraut. Sie kennen relevante aktuelle Heraus-forderungen und Entwicklungen der Praxis.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeProgrammiererfahrung (Sprache unerheblich) und Software Engineering







8 Literatur

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0317-vl Software Engineering in der industriellen Praxis



ModulnameSoftware-Kompositions-Paradigmen


Sprache Modulverantwortliche PersonEnglisch Dr.-Ing. Michael Eichberg

1 LerninhaltEin Software-Kompositions-Paradigma leitet die Zerlegung und Strukturierung eines Programmierproblemsin kleinere Einheiten. Eine Programmiersprache folgt einem oder mehreren Kompositions-Paradigmen undstellt Abstraktionen zur Verfügung die geeignet sind um Programmierprobleme abzubilden und Ihre Lösun-gen zu implementieren.Dieser Kurs behandelt zuerst die Objekt-Orientierte Methode. Wir untersuchen die grundlegenden Konzep-te und identifizieren Stärken und Schwächen. Darüber hinaus untersuchen wir zusätzliche und alternativeKompositionsmethoden, darunter Mixins, Traits, Aspekte, Features und Deltas. Wir diskutieren deren Vor-und Nachteile, Mechanismen wie man verschiedene Kompositionsmethoden miteinander verbinden kannund schauen uns an wie konkrete Programmiersprachen diese Konzepte in der Praxis umsetzen.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDas Hauptziel des Kurses is die Erlangung eins Überblicks über etablierte Software-Kompositions-Methodensowie neuere Entwicklungen auf diesem Gebiet. Darüber hinaus wird der Kursteilnehmer seine Fähigkei-ten zur optimalen Strukturierung eines Programmierproblems und zum Entwurf einer effizienten Lösungtrainieren.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeVertrautheit mit der objekt-orientierten Programmiermethode auf Niveau eines Informatik-Bachelor Ab-schlusses.





6 Verwendbarkeit des ModulsB.Sc. InformatikM.Sc. InformatikM.Sc. WirtschaftsinformatikB.Sc. Psychologie in ITM.Sc. Psychologie in ITJoint B.A. InformatikB.Sc. Sportwissenschaft und InformatikM.Sc. Sportwissenschaft und InformatikKann im Rahmen fachübergreifender Angebote auch in anderen Studiengängen verwendet werden.


8 Literatur

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0808-vl Software-Kompositions-Paradigmen

Dozent Lehrform SWSDr.-Ing. Michael Eichberg Vorlesung 2


ModulnameModellierung, Spezifikation und Semantik



1 Lerninhalt- Einführung in die Modellierung mit logischen und algebraischen Konzepten- Interpretation und Adäquatheit formaler Modelle- strukturiertes Vorgehen bei der Modellierung und Umgang mit Entwurfsentscheidungen- Abstraktion, Verfeinerung, Komposition und Zerlegen von Modellen- Syntax und operationale Semantik von Programmiersprachen- elementare Beweistechniken und deren Verwendung- Einführung in Spezifikationssprachen- Syntax und denotationale Semantik von Spezifikationssprachen- Modellierung von Kommunikation und Koordination in nebenläufigen Systemen- Klassifikation von Systemeigenschaften

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach erfolgreicher Teilnahme an der Veranstaltung kennen Studierende grundlegende Konzepte aus denBereichen Modellierung, Spezifikation und Semantik. Sie können Prädikatenlogik und algebraische Kon-zepte zur Formalisierung von informell gegebenen Sachverhalten verwenden. Sie können formale Modelleschrittweise erstellen, mit den dabei notwendigen Entwurfsentscheidungen umgehen und während derModellierung als Hilfestellung auch informelle Notationen und Graphiken sinnvoll einsetzen. Sie kenneneine Auswahl relevanter, formaler Spezifikationssprachen und können mindestens eine solche Sprache ein-setzen. Sie verstehen die Trennung zwischen Syntax und Semantik formaler Sprachen und können sowohlAussagen über Ausdrücke in formalen Sprachen als auch einfache Metaaussagen über Programmier- undSpezifikationssprachen beweisen. Sie können Systemanforderungen als Prädikate formalisieren und dieAngemessenheit solcher Formalisierungen beurteilen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeEmpfohlen: Fähigkeit mit formalen Sprachen und Kalkülen umzugehen und grundlegende Logikkenntnisse,z.B. durch Besuch der Pflichtveranstaltungen “Automaten, formale Sprachen und Entscheidbarkeit” und“Aussagen- und Prädikatenlogik”





6 Verwendbarkeit des ModulsB.Sc. InformatikB.Sc. WirtschaftsinformatikB.Sc. Psychologie in ITJoint B.A. InformatikB.Sc. Sportwissenschaft und InformatikKann im Rahmen fachübergreifender Angebote auch in anderen Studiengängen verwendet werden.


8 Literatur


U. Kastens, H. Kleine Büning: Modellierung - Grundlagen und formale Methoden, HanserG. Winskel: The Formal Semantics of Programming Languages, MIT PressC. A. R. Hoare: Communicating Sequential Processes, Prentice-HallDie Literaturempfehlungen werden kontinuierlich aktualisiert.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0013-iv Modellierung, Spezifikation und Semantik


3


ModulnameEinführung in den Compilerbau



1 Lerninhalt- Aufbau von Compilern- Kontextfreie Grammatiken zur Beschreibungen der Syntax von Programmiersprachen- Lexing- und Parsingverfahren- Zwischendarstellungen- Semantische Analyse- Laufzeitorganisation- Code-Erzeugung- Software-Werkzeuge für den Compilerbau- Implementierungstechniken für Compiler

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStudierende kennen nach erfolgreichem Besuch der Veranstaltung den Aufbau von Compilern. Sie verste-hen formale Konzepte zur Beschreibung von Syntax und Semantik von Programmiersprachen. Sie könnendiese Konzepte mit algorithmischen Verfahren kombinieren, um selbständig zu einer spezifizierten Pro-grammiersprache einen passenden Compiler zu implementieren, der die Sprache auf die gewünschte Ziel-maschine abbildet. Sie kennen Software-Werkzeuge zur Unterstützung des Compilerbaus und können diesezusammen mit manuellen Techniken bei der Implementierung von Compilern einsetzen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeEmpfohlen: Erfolgreicher Besuch der Vorlesungen “Algorithmen und Datenstrukturen”, “Funktionale undobjektorientierte Programmierung” sowie “Rechnerorganisation”, bzw. entsprechende Kenntnisse aus an-deren Studiengängen


• [20-00-0904-iv] (Studienleistung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, Standard BWS)


• [20-00-0904-iv] (Studienleistung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, Gewichtung: 100 %)



8 LiteraturLiteraturempfehlungen werden kontinuierlich aktualisiert, ein Beispiel für verwendete Literatur könntesein:Watt/Brown: Programming Language Processors in Java

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0904-iv Einführung in den Compilerbau


anstaltung3


ModulnameReliable Software and Operating Systems


Sprache Modulverantwortliche PersonEnglisch Prof. Dr. techn. Stefan Katzenbeisser

1 LerninhaltGrundlegende und fortgeschrittene Konzepte verlässlicher, vertrauenswürdiger und fehlertoleranter Soft-waresysteme mit Relevanz für Betriebssysteme und verteilte Systeme- Grundlagen von Software-Verlässlichkeit- Robuste Programmierung- Software Aging und Rejuvenation, Micro-Reboots- Recovery Blocks, N-Version Programming, Design & Data Diversity- Test-Techniken mit Anwendung auf Treiber/Betriebssysteme- Fault Injection und Betriebssystem Hardening- Verifikation- Fehlertolerante verteilte Systeme

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach erfolgreichem Besuch der Veranstaltung haben Studierende einen Überblick über Konzepte und Tech-niken zum Entwurf, zur Analyse und zur Validierung vertrauenswürdiger und verlässlicher Software undBetriebssysteme.Studierende verfügen über praktisch anwendbare Grundkenntnisse zur Konstruktion und Bewertung feh-lertoleranter Systeme.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeVeranstaltungen „Algorithmen und Datenstrukturen“, "Betriebssystemeöder vergleichbare







8 Literatur

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0990-iv Reliable Software and Operating Systems

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. techn. Stefan Katzenbeisser Integrierte Ver-

anstaltung4


ModulnameStatische und dynamische Programmanalyse


Sprache Modulverantwortliche PersonEnglisch Prof. Dr.-Ing. Heiko Mantel

1 Lerninhalt- operationelle Semantiken für sequentielle und parallele Programme- Übersicht über Techniken zur statischen und dynamischen Programmanalyse- Abstrakte Interpretation- Datenflussanalysen- Slicing-Techniken- typbasierte Programmanalysen- Konzepte der Laufzeitüberwachung- Implementierungstechniken zur Laufzeitüberwachung- Sprachbasierte Sicherheit- Korrektheit und Präzision von Programmanalysen

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach erfolgreicher Teilnahme an der Veranstaltung kennen Studierende ein Spektrum von unterschiedli-chen Programmanalysen. Sie verstehen die Funktionsweise der einzelnen Analysetechniken und verstehendie Unterschiede zwischen diesen. Sie können beurteilen, welche Analysetechnik für welche Problemstel-lung in Frage kommt und haben die Fähigkeit, die ausgewählte Analysetechnik einzusetzen. Sie könnenProgrammanalysen bezüglich ihrer Präzision und Korrektheit beurteilen. Sie können Programmanalysenauch implementieren und Varianten von bekannten Programmanalysen definieren.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeInformatik- und Mathematikkenntnisse entsprechend den ersten 4 Semestern des Bachelorstudiengangs In-formatik, insbesondere grundlegende Logikkenntnisse und Fähigkeit, mit formalen Sprachen und Kalkülenumzugehen







8 Literatur

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0580-iv Statische und dynamische Programmanalyse

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Heiko Mantel Integrierte Ver-

anstaltung4


3 Anwendungen

3.1 Wahlkatalog AIS-AS: Automotive Systems

ModulnameFahrdynamik und Fahrkomfort


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr. rer. nat. Hermann Winner

1 LerninhaltLängs- und Querdynamik; Reifeneinfluss auf die Kraftfahrzeugdynamik; Fahrdynamikregelung; Radaufhän-gung und Achskinematik; Schwingungen und Akustik; Fahrdynamiktests und Fahrverhalten Modellbildungvon Reifen, Rad, viertel Fahrzeug sowie Fahrzeug Längs- und Querdynamik.


• Die Längsdynamik (Beschleunigungs- und Verzögerungsvermögen und maximale Fahrgeschwindig-keit) eines Kraftfahrzeugs abhängig von Fahr- und Reibwertbedingungen und der konstruktiven Aus-legung der Bremse und des Antriebsstrang abzuleiten.

• Die Grundgleichungen der Querdynamik mit den wesentlichen Bewegungs- und Kraftgrößen desEinspurmodells anzuwenden und das Verhalten bei stationärer Kreisfahrt und bei Lastwechsel in derKurve qualitativ zu beschreiben und zu bewerten.

• Eine fachlich kompetente Diskussion über Maßnahmen zur Beeinflussung des Eigenlenkverhaltenszu führen.

• Die Übertragung von Seitenkräften zwischen Reifen und Fahrbahn zu erläutern und das Zusammen-spiel von Längs- und Seitenkraft zu diskutieren.

• Die Bedeutung des Reifens für die Fahrzeug-Vertikaldynamik zu veranschaulichen.• Die im ESP angewandten grundlegenden Schätz- und Regelverfahren zu begründen und deren Be-

deutung in der Fahrdynamikregelung zu erläutern.• Die Auswirkungen der Kinematik der Radaufhängung auf das Fahrverhalten zu erläutern, die Achski-

nematik zu beschreiben, die Position von Wank- und Nickzentrum zu bestimmen und die Aufteilungder Kraftabstützung zu skizzieren.

• Die im Fahrzeug auftretenden Schwingungen, die Ursachen für deren Erzeugung und die Bedeutungder Lage der einzelnen Eigenfrequenzen zu erläutern.

• Die Komfortgrößen und ihre Beurteilungsmaßstäbe zu nennen.• Stationäre und instationäre Fahrversuche zur Beurteilung des Fahrverhaltens zu nennen und Rück-

schlüsse aus den Ergebnissen von Fahrversuchen auf das Fahrverhalten zu ziehen.• Die Theorie von Reifen, Rad, Viertelfahrzeug sowie Längs- als auch Querdynamik des Fahrzeugs als

Modell darzustellen und die Ergebnisse der Simulation fachlich kompetent zu diskutieren.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeKraftfahrzeugtechnisches Grundlagenwissen, Grundkenntnisse dynamischer (schwingungsfähiger) Syste-me


• Modulprüfung (Fachprüfung, fakultativ, Standard BWS)Schriftliche Prüfung 90 min oder mündliche Prüfung 50 min

182



6 Verwendbarkeit des ModulsWPB Master MPE II (Kernlehrveranstaltungen aus dem Maschinenbau)WPB Master PST III (Fächer aus Natur- und Ingenieurwissenschaft für Papiertechnik)WI/MB, MSc Traffic&Transport, (Vertiefungsmodul FB16, ggf. Auflage), Master Mechatronik, MSc. Infor-matik (Anwendungsfach Fahrzeugtechnik, Spezialisierung)


8 LiteraturSkriptum zur Vorlesung, e-Learning Angebot bei Moodle

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname16-27-5020-vl Fahrdynamik und Fahrkomfort


Kurs-Nr. Kursname16-27-5020-ue Fahrdynamik und Fahrkomfort

Dozent Lehrform SWSÜbung 2

3.1 Wahlkatalog AIS-AS: Automotive Systems 183

ModulnameMechatronik und Assistenzsysteme im Automobil



1 LerninhaltElektrische Energieversorgung, Hybrid- und Wasserstoffantriebe; Mechatronischer Triebstrang; Mechatro-nische Brems- und Lenksysteme; Fahrer- und Fahrerassistenzmodelle; Messverfahren der Sensorik; Fahrdy-namiksensoren; Umgebungssensoren; infrastrukturabhängige Sensoren; Aktorik Motor, Bremse und Len-kung; Längsführungsassistenz; Querführungsassistenz; Informations- und Warnsysteme; Aktive Kollisions-schutzsysteme; Aktive und passive Sicherheit; Navigation und Telematik; Zukunft der Fahrerassistenzsys-teme


• Die Anforderungen an die elektrische Energieversorgung eines Fahrzeugs zu nennen und den Aufbauund die Wirkprinzipien der Hauptkomponente zu erklären.

• Die Prinzipien verschiedener Arten von Hybridantrieben sowie die prinzipielle Funktionsweise einerBrennstoffzelle zu erklären.

• Qualifiziert über die zukünftigen Antriebe und die Energiebereitstellung zu diskutieren.• Wirkungsprinzipien aktiver und mechatronischer Radaufhängungselemente sowie mechatronischer

Triebstrang-, Brems- und Lenksysteme zu erläutern.• Fahrerassistenzsysteme hinsichtlich der Klasse und Wirkungsweise einzuordnen.• Die besonderen Schwierigkeiten der Umfelderfassung anzugeben und deren Folgen für die Nutzung

zu erläutern.• Die Wirkkette der Sensoren von Detektion über Wahrnehmung bis Umweltrepräsentation für Ultra-

schall, Radar, Lidar und Video aufzuzeigen.• Die Grundfunktionen und die Funktionsgrenzen für automatisch agierende FAS und Kollisionsschutz-

systeme zu erläutern.• Nutzen und Wirkungsweise von Kraftfahrzeug-Sicherheitssystemen zu veranschaulichen, den Her-

gang eines Unfalls zu beschreiben und die Grundzüge eines Crashtests aufzuzeigen.• Die Grundfunktion der für die Navigation im Fahrzeug notwendigen Module zu veranschaulichen

und eine Diskussion zum Stand und der Aussicht von Verkehrstelematiksystemen und Assistenzsys-temen qualifiziert zu führen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeKraftfahrzeugtechnisches Grundlagenwissen


• Modulprüfung (Fachprüfung, Fachprüfung, Standard BWS)Schriftliche Prüfung 90 min oder mündliche Prüfung 45 min



6 Verwendbarkeit des ModulsWPB Master MPE II (Kernlehrveranstaltungen aus dem Maschinenbau)WPB Master PST III (Fächer aus Natur- und Ingenieurwissenschaft für Papiertechnik)WI/MB, MSc Traffic&Transport, (Vertiefungsmodul FB16, ggf. Auflage), Master Mechatronik, MSc. Infor-matik (Anwendungsfach Fahrzeugtechnik, Spezialisierung)


8 Literatur


Skriptum zur Vorlesung, e-Learning Angebot bei Moodle

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname16-27-5040-vl Mechatronik und Assistenzsysteme im Automobil


Kurs-Nr. Kursname16-27-5040-ue Mechatronik und Assistenzsysteme im Automobil



ModulnameSystemdynamik und Regelungstechnik I

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-ko-1010 6 CP 180 h 120 h 1 WiSe

Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr.-Ing. Ulrich Konigorski

1 LerninhaltBeschreibung und Klassifikation dynamischer Systeme; Linearisierung um einen stationären Zustand; Sta-bilität dynamischer Systeme; Frequenzgang linearer zeitinvarianter Systeme; Lineare zeitinvariante Rege-lungen; Reglerentwurf; Strukturelle Maßnahmen zur Verbesserung des Regelverhaltens

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studierenden werden in der Lage sein, dynamische Systeme aus den unterschiedlichsten Gebietenzu beschreiben und zu klassifizieren. Sie werden die Fähigkeit besitzen, das dynamische Verhalten einesSystems im Zeit- und Frequenzbereich zu analysieren. Sie werden die klassischen Reglerentwurfsverfahrenfür lineare zeitinvariante Systeme kennen und anwenden können.






6 Verwendbarkeit des ModulsBSc ETiT, BSc MEC, MSc Informatik


8 LiteraturSkript Konigorski: „Systemdynamik und Regelungstechnik I“, Aufgabensammlung zur Vorlesung,Lunze: "Regelungstechnik 1: Systemtheoretische Grundlagen, Analyse und Entwurf einschleifiger Regelun-gen",Föllinger: "Regelungstechnik: Einführung in die Methoden und ihre Anwendungen",Unbehauen: "Regelungstechnik I:Klassische Verfahren zur Analyse und Synthese linearer kontinuierlicherRegelsysteme, Fuzzy-Regelsysteme", Föllinger: "Laplace-, Fourier- und z-Transformation",Jörgl: "Repetitorium Regelungstechnik",Merz, Jaschke: "Grundkurs der Regelungstechnik: Einführung in die praktischen und theoretischen Metho-den",Horn, Dourdoumas: "Rechnergestützter Entwurf zeitkontinuierlicher und zeitdiskreter Regelkreise",Schneider: "Regelungstechnik für Maschinenbauer",Weinmann: "Regelungen. Analyse und technischer Entwurf: Band 1: Systemtechnik linearer und lineari-sierter Regelungen auf anwendungsnaher Grundlage"

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-ko-1010-vl Systemdynamik und Regelungstechnik I

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Ulrich Konigorski Vorlesung 3


Kurs-Nr. Kursname18-ko-1010-tt Systemdynamik und Regelungstechnik I - Vorrechenübung

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Ulrich Konigorski Tutorium 1


ModulnameTechnische Thermodynamik I


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr.-Ing. Peter Christian Stephan

1 LerninhaltGrundbegriffe der Thermodynamik; thermodynamisches Gleichgewicht und Temperatur; Energieformen(innere Energie, Wärme, Arbeit, Enthalpie); Zustandsgrößen und Zustandsgleichungen für Gase und in-kompressible Medien; erster Hauptsatz der Thermodynamik und Energiebilanzen für technische Systeme;zweiter Hauptsatz der Thermodynamik und Entropiebilanzen für technische Systeme; Exergieanalysen;thermodynamisches Verhalten bei Phasenwechsel; rechts- und linksläufiger Carnotscher Kreisprozess; Wir-kungsgrade und Leistungszahlen; Kreisprozesse für Gasturbinen, Verbrennungsmotoren, Dampfkraftwerke,Kältemaschinen und Wärmepumpen.


• Die Beziehungen zwischen thermischen und kalorischen Zustandsgrößen und Systemzuständen zuerläutern und im Rahmen von Berechnungen thermischer Systeme anzuwenden.

• Die verschiedenen Energieformen (z.B. Arbeit, Wärme, innere Energie, Enthalpie) zu unterscheidenund zu definieren.

• Technische Systeme und Prozesse mittels Energiebilanzen und Zustandsgleichungen zu analysieren.• Energieumwandlungsprozesse anhand von Entropiebilanzen und Exergiebetrachtungen zu beurtei-

len.• Das thermische Verhalten von Gasen, Flüssigkeiten und Festkörpern sowie entsprechende Phasen-

wechselvorgänge zu charakterisieren.• Diese Grundlagen (1.-5.) zur Untersuchung und Beschreibung von Maschinen (Turbinen, Pumpen

etc.) und Energieumwandlungsprozessen (Verbrennungsmotoren, Dampfkraftwerken, Kältemaschi-nen, Wärmepumpen) einzusetzen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeKeine


• Modulprüfung (Fachprüfung, Fachprüfung, Standard BWS)Klausur 150 min



6 Verwendbarkeit des ModulsBachelor MPE PflichtBachelor WI-MBMaster ETiT MFT, Bachelor Mechatronik


8 LiteraturP. Stephan; K. Schaber; K. Stephan; F. Mayinger: Thermodynamik, Band 1: Einstoffsysteme, Springer Verlag.Weitere Unterlagen (Folien, Aufgabensammlung, Formelsammlung etc.) sind im Moodle-System der TUDarmstadt abrufbar.

Enthaltene Kurse


Kurs-Nr. Kursname16-14-5010-vl Technische Thermodynamik I


Kurs-Nr. Kursname16-14-5010-hü Technische Thermodynamik I - Hörsaalübung

Dozent Lehrform SWSHörsaalübung 1

Kurs-Nr. Kursname16-14-5010-gü Technische Thermodynamik I - Gruppenübung

Dozent Lehrform SWSGruppenübung 1


ModulnameTrends der Kraftfahrzeugentwicklung

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus16-27-5030 4 CP 120 h 90 h 1 Jedes Sem.

Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch und Englisch Prof. Dr. rer. nat. Hermann Winner

1 LerninhaltGlobale Mobilität; Entwicklungstendenzen; Aktuelle Forschungsthemen des Fachgebiets: System und Funk-tionsentwicklung in der Fahrerassistenz; Fahrdynamikregelung; Motorradforschung, Testanforderungenund Funktionale Sicherheit; Bremsenforschung; Fahrsimulatoren


• Aktuelle Forschungsprojekte und zukunftsweisende Technologien in den Bereichen Fahrwerk undFahrwerkskomponenten, Fahrerassistenzsysteme, Motorräder, Funktionale Sicherheit, Bremsenfor-schung sowie Fahrsimulatoren fachlich qualifiziert zu diskutieren.

• Die aktuellen Entwicklungen in diesen Bereichen zu benennen.• Die Grenzen und Möglichkeiten verschiedener Ansätze einzuschätzen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeErweitertes kraftfahrzeugtechnisches Grundlagenwissen, erworben durch die Teilnahme an „Fahrdynamikund Fahrkomfort“ oder "Mechatronik und Assistenzsysteme im Automobil"


• Modulprüfung (Fachprüfung, Fachprüfung, Standard BWS)Schriftliche Prüfung (90 min) oder mündliche Prüfung 30 min



6 Verwendbarkeit des ModulsWPB Master MPE III (Wahlfächer aus Natur- und Ingenieurwissenschaft)WPB Master PST III (Fächer aus Natur- und Ingenieurwissenschaft für Papiertechnik)Master Mechatronik, MSc. Informatik (Anwendungsfach Fahrzeugtechnik, Spezialisierung), MSc Traf-fic&Transport, (Vertiefungsmodul FB16, ggf. Auflage)


8 LiteraturSkriptum zur Vorlesung, e-Learning Angebot bei Moodle

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname16-27-5030-vl Trends der Kraftfahrzeugentwicklung



ModulnameADP (4 CP) Verbrennungskraftmaschinen und Fahrzeugantriebe

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus16-03-a041 4 CP 120 h 120 h 1 Jedes Sem.

Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr. techn. Christian Beidl

1 LerninhaltAktuelle Aufgbenstellungen aus dem Fokus der anbietenden Fachgebiete

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studenten sind in der Lage, im Team komplexe Probleme zu erkennen und zu benennen sowie mög-liche Lösungen zu finden und zu bewerten. Sie beherrschen die Grundzüge der genauen Arbeits- undZeitplanung bei komplexen Aufgaben und übernehmen Leitungsaufgaben eines Teams. Sie erwerben dieFertigkeiten, zwischen divergierenden Standpunkten zu vermitteln und erkennen die Notwendigkeit vonKompromissen sowohl in zwischenmenschlichen Beziehungen als auch beim Lösen ingenieurtypischer Pro-bleme.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeMögliche Voraussetzungen werden vom anbietenden Fachgebiet bei der Aufgabenstellung angegeben.







8 Literaturabhängig vom Projekt; wird vom Fachgebiet bekannt gegeben

Enthaltene Kurse


ModulnameADP (6 CP) Fahrzeugtechnik

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus16-27-a061 6 CP 180 h 180 h 1 Jedes Sem.


1 LerninhaltAktuelle Aufgbenstellungen aus dem Fokus der anbietenden Fachgebiete

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studenten sind in der Lage, im Team komplexe Probleme zu erkennen und zu benennen sowie mög-liche Lösungen zu finden und zu bewerten. Sie beherrschen die Grundzüge der genauen Arbeits- undZeitplanung bei komplexen Aufgaben und übernehmen Leitungsaufgaben eines Teams. Sie erwerben dieFertigkeiten, zwischen divergierenden Standpunkten zu vermitteln und erkennen die Notwendigkeit vonKompromissen sowohl in zwischenmenschlichen Beziehungen als auch beim Lösen ingenieurtypischer Pro-bleme.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeMögliche Voraussetzungen werden vom anbietenden Fachgebiet bei der Aufgabenstellung angegeben.







8 Literaturabhängig vom Projekt; wird vom Fachgebiet bekannt gegeben

Enthaltene Kurse


ModulnameTutorium Fahrzeugtechnik



1 LerninhaltDas Fahrzeugtechnische Tutorium dient dazu, ausgewählte Inhalte aus den Vorlesungen KraftfahrzeugeI+II anhand praktischer Versuche zu vertiefen. Dabei richtet sich die Auswahl der Versuche, die überwie-gend auf einem abgesperrten Versuchsgelände durchgeführt werden, unter Anderem nach der Verfügbar-keit von Versuchsfahrzeugen oder nach aktuellen Fragestellungen.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseAnhand einer gegebenen kraftfahrzeugtechnischen Problemstellung sind die Studierenden in der Lage,selbstständig ein Versuchs- bzw. Prüfablauf mit der entsprechenden Messtechnik festzulegen und durchzu-führen. Dabei werden Prüfparameter festgelegt und variiert, um so eine Bearbeitung der Problemstellungzu ermöglichen. Das in der Vorlesung vermittelte theoretische Verständnis wird für die Lösung der prakti-schen Problemstellung angewendet.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeKraftfahrzeugtechnisches Grundlagenwissen







8 LiteraturUnterlagen zu den Versuchen werden den Teilnehmern ausgehändigt

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname16-27-5080-tt Tutorium Fahrzeugtechnik

Dozent Lehrform SWSTutorium 4


ModulnameForschungsseminar Fahrzeugtechnik



1 LerninhaltAktuelle Aufgabenstellungen aus dem Fokus der anbietenden Fachgebiete und deren Randgebiete

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDer Student beherrscht die Grundlagen der wissenschaftlichen Arbeitsweise. Er kann sich selbstständigZugang zu einem für ihn neuen Thema verschaffen und notwendige Informationen aus Datenbanken,Bibliotheken und von Dritten beschaffen. Der Student ist in der Lage, die ihm gestellte Aufgabe zu struk-turieren und zeitlich zu organisieren. Neben der fachlichen Qualifikation in dem von ihm erarbeitetemThema ist er in der Lage, die Ergebnisse in schriftlicher und mündlicher Form wissenschaftlich korrekt zupräsentieren sowie Themenbeiträge anderer Teilnehmer fachlich kritisch zu debattieren.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeSpezifische Voraussetzungen werden vom anbietenden Fachgebiet bei der Aufgabenstellung angegeben







8 Literaturabhängig vom Themengebiet; wird vom Fachgebiet bekannt gegeben

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname16-27-5100-fs Forschungsseminar Fahrzeugtechnik

Dozent Lehrform SWSForschungsseminar0


ModulnameOptische Technologien im KFZ-Bereich

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-kh-2041 4 CP 120 h 75 h 1 SoSe

Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr.-Ing. Khanh Quoc Tran

1 LerninhaltGeschichte und Normung der Kfz-Lichttechnik. Vewendete Lichtquellen und Funktion dieser(Abblendlicht,Fernlicht, Kurvenlicht, Bremslicht, Tagfahrlicht . . . ), Prozesse der Wahrnehmung, Blendung, Detektion, In-frastruktur im Verkehrsraum, Verkehrsraumelemente, Innenraumbeleuchtung, Fahrassistenzsysteme (GPS,Radar, Lidar. . . ), Methoden der Psychophysik, lichttechnische Anwendungskonzepte in zukünftigen auto-matisieren Fahrzeugen.Frewillige Exkursion zu Automobilhersteller geplant

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Grundlagen und vertiefende Kenntnisse der Kfz-Lichttechnik beschreiben, Lichtverteilungen vonScheinwerfern und Heckleuchten verstehen, grundlegenden Normen erlernen, Blendung und Detektionmanifestieren, Verkehrsraum und –elemente kennen, sowie die Fahrassistenzsysteme kennen lernen

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeLichttechnik 1(Wünschenswert)





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT, MSc WI-ETiT, MSc iST, MSc MEC, MSc MPE, MSc Physik


8 LiteraturVorlesungsfolien, Automotive Lighting and Human Vision, Handbuch Fahrassistenzsysteme

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-kh-2041-vl Optische Technologien im KFZ-Bereich

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Khanh Quoc Tran Vorlesung 2

Kurs-Nr. Kursname18-kh-2041-pr Optische Technologien im KFZ-Bereich

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Khanh Quoc Tran Praktikum 1


ModulnameSichere Avioniksysteme


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr.-Ing. Uwe Klingauf

1 LerninhaltOperationelle Anforderungen an Flugführungssysteme, Aufbau von Flugführungssystemen, Architekturenund Auslegungsmethoden für zuverlässige Systeme, Pilotenassistenzsysteme im Cockpit, Human Factors.


• Die Grundlagen der automatisierten Flugdurchführung und der Mensch-Maschine Schnittstellen inmodernen Flugzeugcockpits zu beschreiben.

• Die grundlegenden Aspekte und Methoden bei der Auslegung sicherheitskritischer Systeme in derFlugführung zu erklären.

• Die verschiedenen Systemarchitekturen zu unterscheiden.• Das komplexe Zusammenspiel von technischen Systemen, operationellen Abläufen und dem Men-

schen anhand des Beispiels Avioniksysteme zu beschreiben und zu diskutieren.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeKeine; Empfohlen: Flugmechanik I, Grundlagen der Navigation I, Flugverkehrsmanagement und Flugsiche-rung, Systemzuverlässigkeit im Maschinenbau


• Modulprüfung (Fachprüfung, Fachprüfung, Standard BWS)Mündliche Prüfung 20 min



6 Verwendbarkeit des ModulsWPB Master MPE II (Kernlehrveranstaltungen aus dem Maschinenbau)WPB Master PST III (Fächer aus Natur- und Ingenieurwissenschaft für Papiertechnik)


8 LiteraturC.C. Rodriges, S.K. Cusick: Commercial Aviation Safety, McGraw Hill 2011Messerschmidt, Bölkow, Blohm (Hrsg.): Technische Zuverlässigkeit, Springer VerlagA. Meyna, G. Pauli: Zuverlässigkeitstechnik: Quantitative Bewertungsverfahren, Hanser 2. Auflage 2010

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname16-23-5110-vl Sichere Avioniksysteme



ModulnameVerbrennungskraftmaschinen I


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr. techn. Christian Beidl

1 LerninhaltAllgemeines: geschichtlicher Rückblick, wirtschaftliche und ökologische Bedeutung, Einteilung der Ver-brennungsmotoren.Grundlagen des motorischen Arbeitsprozesses: Carnot-Prozess, Gleichraumprozess, Gleichdruckprozess,Seiliger-Prozess.Konstruktive Grundlagen: Kurbelwelle, Pleuel, Lagerung, Kolben, Kolbenringe, Kolbenbolzen, Laufbuchse,Zylinderkopfdichtung, Zylinderkopf, Ladungswechsel.Kenngrößen: Mitteldruck, Leistung, Drehmoment, Kraftstoffverbrauch, Wirkungsgrad, Zylinderfüllung,Luftverhältnis, Kinematik des Kurbeltriebs, Verdichtungsverhältnis, Kennfelder, Hauptabmessungen.Kraftstoffe: Chemischer Aufbau, Eigenschaften, Heizwert, Zündverhalten, Herstellung, alternative Kraft-stoffe.Allgemeine Grundlagen der Gemischbildung: Ottomotor, Dieselmotor, Verteilung, Aufbereitung.Gemischbildung beim Ottomotor: Vergaser, elektronische Einspritzung, HCCI (Homogeneous Charge Com-pression Ignition).Zündung beim Ottomotor: Anforderungen, Zündkerze, Zündanlagen, Magnetzündung, Klopfregelung.Gemischbildung beim Dieselmotor: Grundlagen, verschiedene Verfahren, Gemischaufbereitung, Einspritz-systeme.


• Die Funktionsweise und den Aufbau von Verbrennungsmotoren (angefangen vom kleinenModellbau-Zweitakter bis zum Schiffsdieselmotor) zu erklären.

• Die physikalischen Grundlagen von Verbrennungsmotoren zu erklären.• Die notwendigen Kenngrößen zu entwickeln und zur Charakterisierung von Motoren anzuwenden.• Die wirtschaftliche und ökologische Bedeutung von Verbrennungsmaschinen zu erklären.• Die thermodynamischen Grundlagen von Verbrennungsmaschinen bei der Entwicklung neuer An-

triebskonzepte anzuwenden.• Die Grundlagen der Konstruktion von Verbrennungsmaschinen zu beschreiben.• Die Wechselwirkung von Kraftstoff, Gemischbildung und Verbrennung zu analysieren und zu bewer-

ten.• Die Unterschiede in der Gemischbildung und Entflammung bei Ottomotoren und bei Dieselmotoren

zu erklären.• Die Zündung beim Ottomotor zu erklären.



• Modulprüfung (Fachprüfung, Fachprüfung, Standard BWS)Schriftliche oder mündliche Prüfung (wahlweise) [schriftlich: 1 h 30 min; mündlich: 1 h 30 min (pro4er-Gruppe)]



6 Verwendbarkeit des ModulsWP Bachelor MPEBachelor Mechatronik



8 LiteraturVKM I - Skriptum, erhältlich im Sekretariat

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname16-03-5010-vl Verbrennungskraftmaschinen I



ModulnameTechnische Mechanik für Elektrotechniker


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr.-Ing. Tobias Melz

1 LerninhaltStatik: Kraft, Moment, Schnittprinzip, Gleichgewicht, Schwerpunkt, Fachwerk, Balken, Haftung und Rei-bung.Elastomechanik: Spannung und Verformung, Zug, Torsion, Biegung.Kinematik: Punkt- und Starrkörperbewegung.Kinetik: Kräfte- und Momentensatz, Energie und Arbeit, Lineare Schwinger, Impuls- und Drallsatz, Stoß.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseIn dieser Veranstaltung lernen die Studierenden die Grundbegriffe der Technischen Mechanik kennen. Siesollen in der Lage sein, einfache statisch bestimmte ebene Systeme der Statik zu analysieren, elementareElastomechanik-Berechnungen von statisch bestimmten und statisch unbestimmten Strukturen durchzu-führen, Bewegungsvorgänge zu beschreiben und zu analysieren und mit den Gesetzen der Kinetik ebeneBewegungsprobleme, Schwingungs- und Stoßphänomene zu lösen.



• Modulprüfung (Fachprüfung, Klausur, Standard BWS)





8 LiteraturMarkert, Norrick: Einführung in die Technische Mechanik, ISBN 978-3-8440-3228-4Die Übungsaufgaben sind in diesem Buch enthalten.Weiterführende Literatur:Markert: Statik – Aufgaben, Übungs- und Prüfungsaufgaben mit Lösungen, ISBN 978-3-8440-3279-6Markert: Elastomechanik – Aufgaben, Übungs- und Prüfungsaufgaben mit Lösungen, ISBN 978-3-8440-3280-2Markert: Dynamik – Aufgaben, Übungs- und Prüfungsaufgaben mit Lösungen, ISBN 978-3-8440-2200-1Gross, Hauger, Schröder, Wall: Technische Mechanik 1 - 3. Springer-Verlag Berlin (2012-2014).Hagedorn: Technische Mechanik, Band 1 - 3. Verlag Harri Deutsch Frankfurt.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname16-26-6400-vl Technische Mechanik für Elektrotechniker


Kurs-Nr. Kursname16-26-6400-ue Technische Mechanik für Elektrotechniker



ModulnameKraftfahrzeugtechnik



1 LerninhaltAufbau und Funktion von Fahrzeugbaugruppen (Motor, Getriebe, Antrieb, Reifen); Fahrleistungen; Len-kung und Lenksysteme; Bremsen, Bremssysteme; Federn und Dämpfer; Achskonstruktionen.


• Die Einflussfaktoren auf den streckenbezogenen Kraftstoffverbrauch zu benennen und den Verbrauchüberschlägig zu berechnen.

• Konstruktive Maßnahmen zur Reduktion den streckenbezogenen Kraftstoffverbrauch anzugeben undVorschläge für verbrauchsminimale Fahrweise zu geben.

• Die Grundanforderungen, Funktionsprinzipien und der Grundaufbau der Baugruppen Reifen,Triebstrang, Bremsen, Lenkung anschaulich zu erklären und zu begründen.

• Die verschiedenen Ausführungen von Feder-Dämpfer Systemen zu benennen und deren prinzipiellenAufbau zu erklären.

• Die prinzipielle Funktionsweise und die wesentlichen Eigenschaften verschiedener Achskonzepte zudiskutieren.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundkenntnisse der technischen Mechanik (Kräftediagramm, Bewegungsgleichungen) und Grundkennt-nisse der Thermodynamik


• Modulprüfung (Fachprüfung, fakultativ, Standard BWS)Klausur 90 min oder mündliche Prüfung 45 min



6 Verwendbarkeit des ModulsWP Bachelor MPEBachelor MechatronikMSc. Informatik (Anwendungsfach Fahrzeugtechnik, Spezialisierung)


8 LiteraturSkriptum zur Vorlesung, CD-ROM (im Sekretariat des Fachgebiets erhältlich), Download im Internet

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname16-27-5010-vl Kraftfahrzeugtechnik


Kurs-Nr. Kursname16-27-5010-ue Kraftfahrzeugtechnik



ModulnamePraktikum Regelungstechnik I

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-ko-1020 4 CP 120 h 60 h 1 SoSe


1 Lerninhalt• Regelung eines 2-Tank Systems.• Regelung pneumatischer und hydraulischer Servoantriebe.• Regelung eines 3-Massenschwingers.• Lageregelung eines Magnetschwebekörpers.• Steuerung eines diskreten Transport-Prozesses mit elektropneumatischen Komponenten.• Regelung einer elektrischen Drosselklappe mit einem Mikrocontroller.• Identifikation eines Drei-Massen-Schwingers.• Prozessteuerung mittels Speicherprogrammierbarer Steuerung.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studenten werden nach diesem Praktikum in der Lage sein, die in der Vorlesung „Systemdynamikund Regelungstechnik I“ gelernten Modellierungs- und Entwurfstechniken für unterschiedliche dynamischeSysteme praktisch umzusetzen und an realen Versuchsaufbauten zu erproben.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeSystemdynamik und Regelungstechnik I







8 LiteraturVersuchsunterlagen werden ausgeteilt

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-ko-1020-pr Praktikum Regelungstechnik I

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Ulrich Konigorski Praktikum 4


ModulnamePraktikum Matlab/Simulink I

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-ko-1030 3 CP 90 h 45 h 1 WiSe/SoSe


1 LerninhaltIn diesem Praktikum wird eine Einführung in das Programmpaket Matlab/Simulink gegeben. Das Prak-tikum ist dabei in die zwei Teile Matlab und Regelungstechnik I aufgeteilt. Im ersten Teil werden dieGrundkonzepte der Programmierung mit Matlab vorgestellt und deren Einsatzmöglichkeiten an Beispielenaus verschiedenen Gebieten geübt. Zusätzlich wird eine Einführung in die Control System Toolbox gegeben.Im zweiten Abschnitt wird dieses Wissen dann genutzt, um selbsständig eine regelungstechnische Aufgaberechnergestützt zu bearbeiten.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseGrundlagen im Umgang mit Matlab/Simulink in der Anwendung auf regelungstechnische Aufgabenstel-lungen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeDas Praktikum sollte parallel oder nach der Veranstaltung „Systemdynamik und Regelungstechnik I“ be-sucht werden





6 Verwendbarkeit des ModulsBSc ETiT; BSc MEC


8 LiteraturSkript zum Praktikum im FG-Sekretariat erhältlichLunze; Regelungstechnik IDorp, Bishop: Moderne RegelungssystemeMoler: Numerical Computing with MATLAB

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-ko-1030-pr Praktikum Matlab/Simulink I



ModulnameProjektseminar Lichttechnische Anwendungen

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-kh-2051 5 CP 150 h 105 h 1 WiSe/SoSe

Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch und Englisch Prof. Dr.-Ing. Khanh Quoc Tran

1 LerninhaltDas Projektseminar beschäftigt sich mit den folgenden Themenbereichen: KFZ-Lichttechnik, Innenraum-und Außenbeleuchtung; Erzeugung, Wahrnehmung und Kognition des visuellen Reizes (Leuchten, Dis-plays, Projektion); LED-/OLED-Technologie; physikalische und psychophysikalische Lichtmesstechnik; Be-leuchtungstechnologie, Farbwahrnehmung.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseZiel dieses Projektseminars ist die praxisbezogene Umsetzung des im Studium angeeigneten Stoffes in Formeiner Projektarbeit. Durch die Vermittlung der interdisziplinären Denkweise des lichttechnischen Ingenieurssollen die Studierenden eine selbständige Projektarbeit allein oder im Team durchführen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeLichttechnik I-II (wünschenswert)





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT, MSc iST, MSc WI-ETiT, MSc MEC, MSc MPE, MSc Phys


8 LiteraturSkript Lichttechnik I (Khanh); Vorlesungsfolien des FGLT; Buch „LED Lighting: Technology and Percepti-on“ (Khanh et al., Wiley); Buch „Farbwiedergabe“ (Khanh et al., Pflaum-Verlag) sowie themenbezogeneFachliteratur und Publikationen.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-kh-2051-pj Projektseminar Lichttechnische Anwendungen

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Khanh Quoc Tran Projektseminar 3


ModulnameGrundlagen der Navigation I


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr.-Ing. Jürgen Beyer

1 LerninhaltNavigationsarten, Erdmodelle, Koordinatensyteme, Radionavigation, Grundlagen und Instrumente (ADF,VOR, DME, ILS), Koppelnavigation, Funktionsprinzip und Fehleranalyse, Satellitennavigation, Einfüh-rung in GPS, Signalaufbau und Messprinzip, Verminderung der Präzession (Dilution of Precision, DoP),Differential-GPS, Augmentation Systeme (RAIM, GIC, WAAS, LAAS, EGNOS).


• Die Physik der Navigation auf der Erde zu erklären.• Die verwendeten Koordinatensysteme und möglichen Kartenprojektionen einzuordnen.• Die Verfahren der Radio-, Koppel- und Satellitennavigation hinsichtlich ihrer Performance und

Einsatzmöglichkeiten zu beurteilen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeEmpfohlen: Systemtheorie und Regelungstechnik


• Modulprüfung (Fachprüfung, mündliche Prüfung, Dauer: 60 min, Standard BWS)Mündliche Prüfung (in 3er-Gruppen) 60 min



6 Verwendbarkeit des ModulsWPB Master MPE III (Wahlfächer aus Natur- und Ingenieurwissenschaft)WPB Master PST III (Fächer aus Natur- und Ingenieurwissenschaft für Papiertechnik)Master Mechatronik


8 LiteraturVorlesungsskript verfügbar.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname16-23-5050-vl Grundlagen der Navigation I


Kurs-Nr. Kursname16-23-5050-ue Grundlagen der Navigation I



ModulnameRaumfahrtrückstände – Risiken, Überwachung und Vermeidung


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch

1 LerninhaltDie Vorlesung vermittelt die wissenschaftlich-technischen und betrieblichen Aspekte zu den Ursachen,Überwachung und Vermeidung von Raumfahrtrückständen.Sie umfasst die Berechnung von Risiken: Quell- und Senk-Therme, Partikelfluss-Modelle, Wiedereintritts-Aerodynamik/Aerothermik und entsprechende Risiko-Modelle;die Grundlagen der Weltraumüberwachung: Terrestrische Radar- und Teleskop-Anlagen, Bahnbestim-mungsmethoden (Batch Least Square, Levenberg-Marquardt, Kalman Filter), Residuen, Kovarianzen, Kol-lisionsvermeidung im Betrieb;sowie auch die Vermeidung von Raumfahrtrückständen: Langzeit Modellprognosen, Internationale Richtli-nien, Passivierungsmassnahmen, Schutz durch Abschirmung, Technologie zur Entsorgung und Verifizierungder Maßnahmen;

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNachdem die Studierenden die Lerneinheit erfolgreich abgeschlossen haben, sollten sie in der Lage sein:1.Die Ursachen für Raumfahrtrückstände zu beschreiben und die Partikelumgebung sowie die Auswirkun-gen von Partikeleinschlägen zu bewerten2.Das Risiko für eine Raumfahrtmission durch die natürliche und vom Menschen erzeugte Partikelumge-bung zu analysieren, zu quantifizieren und durch geeignete Maßnahmen zu begrenzen3.Das Risiko am Boden durch den atmosphärischen Wiedereintritt eines Raumfahrtobjektes zu berechnen4.Eine Raumfahrtmission nach den gültigen Richtlinien zur Vermeidung von Raumfahrtrückständen selb-ständig technisch auszulegen und nach internationalen Standards und Methoden zu verifizieren5.Die mittels der Flugdynamik im Betrieb zu meisternden Aufgaben (Bahnbestimmung und Manöverpla-nung) nachzuvollziehen, und die betrieblichen Abläufe der Kollisionsvermeidung zu erklären.6.Die Grundlagen der Weltraumüberwachung darzustellen, entsprechende Sensor-Systeme auszulegen unddie bezogenen rechnerischen Methoden anzuwenden;

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeKenntnisse aus “Raumfahrtmechanik” (Modul Nr. 16-25-5130) sind vorteilhaft, aber keine Voraussetzung







8 LiteraturKlinkrad: Space Debris – Models and Risk Analysis, Springer Springer Praxis Books Astronautical Enginee-ring, 2006, ISBN 978-3-540-37674-3

Enthaltene Kurse


Kurs-Nr. Kursname16-23-3164-vl Raumfahrtrückstände - Risiken, Überwachung und Vermeidung



ModulnameTutorium Fortgeschrittene Cax Methoden


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr. Reiner Anderl

1 LerninhaltWährend des Tutoriums erlernen die Studierenden anhand aktueller Beispiele der industriellen Anwendungfortgeschrittene CA Methoden. Die Veranstaltung baut auf den Grundlagen der Vorlesung „Einführung indas rechnerunterstützte Konstruieren (CAD)“ und vertieft und erweitert dort erlerntes Wissen.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studierenden besitzen Kenntnisse in der Anwendung fortgeschrittener CA Methoden. Sie sind in derLage die generische Vorgehensweise von CA Prozessketten zu erkennen, anzuwenden und zu planen. Fernersind sie befähigt das exemplarisch erlernte Wissen in der industrielle Praxis umzusetzen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeEinführung in das rechnergestützte Konstruieren (CAD)Virtuelle Produktentwicklung A, B, C







8 Literatur

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname16-07-5100-tt Tutorium Fortgeschrittene CAx Methoden



3.2 Wahlkatalog AIS-IA: Intelligente Systeme und Algorithmik

ModulnameNatural Language Processing and the Web


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch und Englisch Prof. Dr. techn. Johannes Fürnkranz

1 LerninhaltDas Web beinhaltet mehr als 10 Milliarden indexierbare Webseiten, die mittels Stichwortsuche zugänglichsind. Die Vorlesung behandelt Methoden der automatischen Sprachverarbeitung bzw. des Natural Langua-ge Processing (NLP) zur Verarbeitung großer Mengen unstrukturierter Texte im Web und zur Analyse vonOnline-Inhalten als wertvolle Ressource für andere sprachtechnologische Anwendungen im Web.Zentrale Inhalte:- Verarbeitung unstrukturierter Texte im Web- NLP-Grundlagen: Tokenisierung, Wortartenerkennung, Stemming, Lemmatisierung, Chunking- UIMA: Grundlagen und Anwendungen- Web-Inhalte und ihre Charakteristika, u.a. verschiedene Genres, z.B. persönliche Seiten, Nachrichtenpor-tale, Blogs, Foren, Wikis- Das Web als Korpus, insb. innovative Verwendung des Webs als sehr großes, verteiltes, verlinktes, wach-sendes und multilinguales Korpus- NLP-Anwendungen für das Web- Einführung in das Information Retrieval- Web-Suche und natürlichsprachliche Suchschnittstellen- Web-basierte Beantwortung von natürlichsprachlichen Fragen- Web-Mining im Web 2.0, z.B. Wikipedia, Wiktionary- Qualitätsbewertung von Web-Inhalten- Multilingualität- Internet-of-Services: Service Retrieval- Sentimentanalyse und Community Mining- Paraphrasen, Synonyme, semantische Verwandtschaft und das Web

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNachdem Studierende die Veranstaltung besucht haben, können sie- Methoden und Ansätze zur Verarbeitung unstrukturierter Texte verstehen und differenzieren,- die Arbeitsweise von Web-Suchmaschinen nachvollziehen und erläutern,- exemplarische Anwendungen der Sprachverarbeitung im Web selbständig aufbauen und analysieren,- das Potenzial von Web-Inhalten für die Verbesserung von sprachtechnologischen Anwendungen analysie-ren und einschätzen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundlegende Algorithmen und Datenstrukturen sowie Programmierkenntnisse in Java werden erwartet.






3.2 Wahlkatalog AIS-IA: Intelligente Systeme und Algorithmik 208



8 Literatur- Kai-Uwe Carstensen, Christian Ebert, Cornelia Endriss, Susanne Jekat, Ralf Klabunde: Computerlinguis-tik und Sprachtechnologie. Eine Einführung. 3. Auflage. Heidelberg: Spektrum, 2009. ISBN: 978-3-8274-20123-7.- http://www.linguistics.rub.de/CLBuch/- T. Götz, O. Suhre: Design and implementation of the UIMA Common Analysis System, IBM Systems Jour-nal 43(3): 476–489, 2004.- Adam Kilgarriff, Gregory Grefenstette: Introduction to the Special Issue on the Web as Corpus, Computa-tional Linguistics 29(3): 333–347, 2003.- Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan, Hinrich Schütze: Introduction to Information Retrieval,Cambridge: Cambridge University Press, 2008. ISBN: 978-0-521-86571-5. http://nlp.stanford.edu/IR-book/

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0433-iv Natural Language Processing and the Web


4


http://nlp.stanford.edu/IR-book/

http://nlp.stanford.edu/IR-book/

ModulnameWeb Mining



1 Lerninhalt


Das World-Wide Web verschafft jedem Internet-User Zugang zu einer stetig wachsenden Informationsfülle,die ohne entsprechende Unterstützung nicht mehr zu überschauen ist. Web Mining ist eine Forschungs-richtung, die versucht, das Problem mit Hilfe von Techniken des Maschinellen Lernens und Data Miningsin den Griff zu bekommen. In dieser Vorlesung werden sowohl Grundlagen von Information Retrieval undText Classification vermittelt, als auch auf die Ausnutzung der Besonderheiten von Web-Dokumenten (d.h.,ihre Strukturierung und ihre Vernetzung) eingegangen.- Introduction- Web Mining Overview- The Web, HTTP, HTML, DOM, XPath- Data Mining Overview- Structured, Semi-Structured and Unstructured Data- Sample Web Mining Tasks- Information Retrieval on the Web- search engines & web crawlers- document indexing- the vector space model- inverted index- performance measures (recall & precision)- relevance feedback- estimating the size of the web- Text Mining- text classification- document representation- induction of classifiers (k-NN, Naive Bayes, SVMs, Rule Learners)- Overfitting Avoidance- Evaluation of Classifiers- Multi-Label Classification- feature engineering- stop words- feature subset selection- n-grams- stemming- phrases- latent semantic indexing- semi- and unsupervised learning- clustering (k-means, bottom-up agglomerative)- semi-supervised learning (active learning, self-training, co-training)- Structure mining- the Web as a graph- hyperlink-based relevance ranking (hubs and authorities, page rank)- hypertext classification (Naive Method, HyperClass, hyperlink ensembles)- Information Extraction & Wrapper Induction- conventional information extraction (AutoSlog)- structured text (LR-Wrappers)- semi-structured text (SoftMealy, WHISK, SRV, RAPIER)- Web Usage Mining- recommender systems- memory-based collaborative filtering- model-based collaborative filtering- web log mining



Nachdem Studierende die Veranstaltung besucht haben, können sie- grundlegende Techniken des Information Retrieval und Web Mining verstehen und erklären- praktische Information Retrieval und Web Mining Systeme selbständig einsetzen und deren Stärken undSchwächen verstehen- neue Entwicklungen uaf diesem Gebiet kritisch beurteilen








8 Literatur- Soumen Chakrabarti: Mining the Web - Discovering Knowledge from Hypertext Data. Morgan KaufmannPublishers, 2003.- Christopher D. Manning, P. Raghavan and H. Schütze, Introduction to Information Retrieval, CambridgeUniversity Press. 2008.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0101-iv Web Mining


4


ModulnamePraktikum Algorithmen


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr.-Ing. Heiko Mantel

1 LerninhaltLösung eines algorithmischen Problems aus der Praxis und Umsetzung der Lösung in Software.Konkrete Themenstellung nach Absprache in der Vorbesprechung.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseIn dieser Veranstaltung erwerben Studierende die Kompetenz zur Lösung algorithmischer Problemstellun-gen aus der Praxis und die Fähigkeit, Algorithmen in praktisch effiziente Implementationen umzusetzen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die Teilnahme- Kenntnis einer geeigneten Programmiersprache (z.B. Java / C++)- Vorwissen über grundlegende Algorithmen und Datenstrukturen








Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0189-pr Praktikum Algorithmen



ModulnamePraktikum aus Künstliche Intelligenz



1 LerninhaltStudierende müssen alleine oder in Gruppen ein konkretes praktisches Problem aus dem Bereich der Künst-lichen Intelligenz bearbeiten und mit Hilfe von selbst zu entwickelnden oder dem Einsatz von bestehendenSoftware-Werkzeugen lösen.Beachten Sie bitte die Informationen auf der Homepage des Fachgebiets (http://www.ke.informatik.tu-darmstadt.de/lehre/)!In Semestern, in denen die Veranstaltung nicht auf diesen Seiten angekündigt wird, besteht oftmals den-noch die Möglichkeit zur Bearbeitung individueller Themen (auf Nachfrage).

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach Bearbeitung dieses Praktikums sollten die Studierenden in der Lage sein- Einsatzmöglichkeiten von Werkzeugen der künstlichen Intelligenz zu erkennen- für gegebene Aufgaben passende Werkzeuge auszuwählen und selbständig einzusetzen- den Erfolg des Einsatzes solcher Techniken evaluieren und messen zu können

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundlegendes Wissen in Künstlicher Intelligenz







8 Literatur

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0412-pr Praktikum aus Künstlicher Intelligenz



ModulnameData Mining und Maschinelles Lernen



1 LerninhaltDurch die rasante Entwicklung der Informationstechnologie sind immer größere Datenmengen verfüg-bar. Diese enthalten oft implizites Wissen, das, wenn es bekannt wäre, große wirtschaftliche oder wissen-schaftliche Bedeutung hätte. Data Mining ist ein Forschungsgebiet, das sich mit der Suche nach potentiellnützlichem Wissen in großen Datenmengen beschäftigt, und Maschinelles Lernverfahren gehören zu denSchlüsseltechnologien innerhalb dieses Gebiets.Die Vorlesung bietet eine Einführung in das Gebiet des Maschinellen Lernens unter dem besonderen Aspektdes Data Minings. Es werden Verfahren aus verschiedenen Paradigmen des Maschinellen Lernens mit ex-emplarischen Anwendungen vorgestellt. Um das Wissen zu operationalisieren, werden in den Übungenpraktische Erfahrungen mit Lernalgorithmen gesammelt.- Einführung (Grundbegriffe, Lernprobleme, Konzepte, Beispiele, Repräsentation)- Regel-Lernen- Lernen einzelner Regeln (Generalisierung und Spezialisierung, Strukturierte Hypothesenräume, VersionSpaces)- Lernen von Regel-Mengen (Covering Strategie, Evaluierungsmaße für Regeln, Pruning, Mehr-Klassenprobleme)- Evaluierung und kosten-sensitives Lernen (Accuracy,X-Val,ROC-Kurven,Cost-Sensitive Learning)- Instanzenbasiertes Lernen (kNN,IBL,NEAR,RISE)- Entscheidungsbaum-Lernen (ID3, C4.5, etc.)- Ensemble-Methoden (Bias/Variance, Bagging, Randomization, Boosting, Stacking, ECOCs)- Pre-Processing (Feature Subset Selection, Diskretisierung, Sampling, Data Cleaning)- Clustering und Lernen von Assoziationsregeln (Apriori)

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach der erfolgreichen Absolvierung dieser Lehrveranstaltung sind die Studenten in der Lage- grundlegende Techniken des Data Mining und Maschinellen Lernens zu verstehen und erklären- praktische Data Mining Systeme selbständig einsetzen und deren Stärken und Schwächen verstehen- neue Entwicklungen auf diesem Gebiet kritisch beurteilen






6 Verwendbarkeit des ModulsB.Sc. InformatikM.Sc. InformatikM.Sc. WirtschaftsinformatikB.Sc. Psychologie in ITJoint B.A. InformatikB.Sc. Sportwissenschaft und InformatikM.Sc. Sportwissenschaft und InformatikKann im Rahmen fachübergreifender Angebote auch in anderenStudiengängen verwendet werden.



8 Literatur- Mitchell: Machine Learning, McGraw-Hill, 1997- Ian H. Witten and Eibe Frank: Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques with JavaImplementations, Morgan-Kaufmann, 1999

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0052-iv Data Mining und Maschinelles Lernen


4


ModulnameSeminar aus Data Mining und Maschinellem Lernen



1 LerninhaltDieses Seminar dient zur Aufarbeitung neuerer Forschungsarbeiten im Bereich des Data Mining und desMaschinellen Lernens. Für jeden Seminar-Termin wird ein Teilnehmer ein Papier vortragen, welches dannvon allen Teilnehmern diskutiert wird. Benotet werden die Vorbereitung und die Präsentation der Arbeit,sowie die Teilnahme an der Diskussion; evtl. auch eine schriftliche Ausarbeitung.Ausgewählt werden neuere Publikationen aus den relevanten Journalen des Gebiets, insbesondere ausden Journalen “Data Mining and Knowledge Discovery”, „“Machine Learning, sowie Journal of MachineLearning Research. Es können aber (nach Rücksprache) auch eigene Themenvorschläge ausgearbeitetwerden.Bitte beachten Sie unbedingt aktuelle Ankündigungen zu dieser Lehrveranstaltung unterhttp://www.ke.informatik.tu-darmstadt.de/lehre.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach diesem Seminar sollten Studierende in der Lage sein- einen unbekannten Text im Bereich des maschinellen Lernens selbständig aufzuarbeiten- eine Präsentation für ein Fachpublikum in diesem Gebiet zu entwickeln- an einer Fachdiskussion über ein Thema aus dem Gebiet des maschinellen Lernens sinnvoll teilzunehmen

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundwissen in Machine Learning und Data Mining







8 Literatur

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0102-se Seminar aus Data Mining und Maschinellem Lernen



http://www.ke.informatik.tu-darmstadt.de/lehre

ModulnameKnowledge Engineering und Lernen in Spielen



1 LerninhaltIm Rahmen dieses Seminars werden wir wissensbasierte Ansätze für intelligente Computer-Spielerbetrachten. Schwerpunkt wird dabei auf den Lern-Ansätzen sein, jedoch werden typischerweise auchandere Themen zur Auswahl stehen. Der Schwerpunkt der Themen wird sich regelmäßig ändern.Bitte beachten Sie unbedingt aktuelle Ankündigungen zu dieser Lehrveranstaltung unterhttp://www.ke.informatik.tu-darmstadt.de/lehre.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach diesem Seminar sollten Studierende in der Lage sein- einen unbekannten Text im Bereich des Game Playing selbständig aufzuarbeiten- eine Präsentation für ein Fachpublikum in diesem Gebiet zu entwickeln- an einer Fachdiskussion über ein Thema aus dem Gebiet sinnvoll teilzunehmen

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeBasic knowledge in artificial intelligence







8 Literatur

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0228-se Knowledge Engineering und Lernen in Spielen



http://www.ke.informatik.tu-darmstadt.de/lehre

ModulnameStatistisches Maschinelles Lernen


Sprache Modulverantwortliche PersonEnglisch Prof. Dr. Bernt Schiele

1 Lerninhalt- Statistische Methodik für das Maschinelle Lernen- Auffrischung zu Statistik, Optimierung und Linearer Algebra- Bayes’sche Entscheidungstheorie- Wahrscheinlichkeitsdichtenschätzung- Nichtparametrische Modelle- Mixtur Modelle und der EM-Algorithmus- Lineare Modele zur Klassifikation und Regression- Statistische Lerntheorie- Kernel Methoden zur Klassification und Regression

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Lehrveranstaltung ist eine systematische Einführung in die Grundlagen und Methodik des statisti-schen maschinellen Lernens. Nach erfolgreichen Abschluss der Lehrveranstaltung, verstehen Studierendedie wichtigsten Methoden und Ansätze des Statischen Maschinellen Lernens. Sie können maschinelle Lern-verfahren anwenden, um eine Vielzahl neuer Probleme zu lösen.








8 Literatur


1. C.M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning (2006), Springer2. K.P. Murphy, Machine Learning: a Probabilistic Perspective (expected 2012), MIT Press3. D. Barber, Bayesian Reasoning and Machine Learning (2012), Cambridge University Press4. T. Hastie, R. Tibshirani, and J. Friedman (2003), The Elements of Statistical Learning, Springer Verlag5. D. MacKay, Information Theory, Inference, and Learning Algorithms (2003), Cambridge University Press6. R.O. Duda, P.E. Hart, and D.G. Stork, Pattern Classification (2nd ed. 2001), Willey-Interscience7. T.M. Mitchell, Machine Learning (1997), McGraw-Hill

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0358-iv Statistisches Maschinelles Lernen


4


ModulnameDeep Learning für Natural Language Processing


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr. phil. Iryna Gurevych

1 LerninhaltDie Veranstaltung bietet eine Einführung in die grundlegenden Konzepte des Deep Learning und ihren Ein-satz für Problemstellungen im Bereich Natural Language Processing (NLP).Zentrale Inhalte:- grundlegende Konzepte des Deep Learning (e.g. Feed-Forward Netze, Hidden Layers, Backpropagation,Aktivierungs- und Loss-Funktionen)- Word Embeddings: Theorie, unterschiedliche Ansätze und Modelle, Verwendung in maschinellen Lern-verfahren- neuronale Netzwerkarchitekturen (e.g. recurrent NN, recursive NN, convolutional NN) für verschiedeneGruppen von NLP-Problemen wie die Klassifikation von Dokumenten (z.B. Spamerkennung), die Bestim-mung von Sequenzen (z.B. POS-Tagging, Named Entity Recognition) und komplexeren Strukturen (z.B.Chunking, Parsing, Semantic Role Labeling)Die Veranstaltung strebt eine enge Verzahnung zwischen theoretischen Konzepten und ihrer praktischenVerwendung zur Lösung typischer Problemstellungen bei Datenanalyse auf freien Texten mit Hilfe vonexistierenden Programm-Bibliotheken in Python an.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNachdem Studierende die Veranstaltung abgeschlossen haben, können siedie grundlegenden Konzepte von neuronalen Netzen und Deep Learning erklären.- Word Embeddings erklären, trainieren und für die Lösung von NLP-Problemen einsetzen.- neuronale Netzwerkarchitekturen für NLP-Probleme wie die Klassifizierung von Dokumenten und dasBestimmen linguistischer Sequenzen (z.B. POS-Tagging) und Strukturen (z.B. Chunking) verstehen undbeschreiben.- neuronale Netzwerke für NLP-Probleme mit Hilfe existierender Bibliotheken in Python implementieren.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundlegende Mathematik- und Programmierkenntnisse







8 Literatur

Enthaltene Kurse


Kurs-Nr. Kursname20-00-0947-iv Deep Learning für Natural Language Processing

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. phil. Iryna Gurevych Integrierte Ver-

anstaltung4


ModulnameProjektpraktikum Deep Learning in der Computer Vision


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch und Englisch Prof. Dr.-Ing. Michael Gösele

1 LerninhaltIm Rahmen des Projektpraktikums werden ausgewählte Themen aus dem Bereich des Deep Learning (tiefeneuronale Netze) für Fragestellungen in der Computer Vision in Gruppen bearbeitet. Dazu gehört diepraktische Umsetzung mit modernen Deep Learning Frameworks. Die Ergebnisse werden am Ende in einemVortrag vorgestellt. Die konkreten Themen orientieren sich am aktuellen Stand der Forschung und wechselnvon Semester zu Semester.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDurch erfolgreiche Teilnahme erwerben Studierende vertiefte Kenntnisse in tiefen neuronalen Netzen undderen Anwendungen in der Computer Vision. Sie können aktuelle Techniken in diesem Bereich analysieren,modifizieren und anwenden. Sie trainieren weiterhin Präsentationsfähigkeiten und die Arbeit in einemTeam.

3 Empfohlene Voraussetzung für die Teilnahme* Gute Programmierkenntnisse in C/C++ oder Python oder Lua* Voherige oder parallele Belegung von „Computer Vision I“







8 Literatur

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0980-pp Projektpraktikum Deep Learning in der Computer Vision

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Michael Gösele Praktikum 6


ModulnameLernen und Bildungstechnologien



1 LerninhaltDigitale Anwendungen und das Internet verändern die Art und Weise wie wir lernen. Geeignet gestaltetedigitale Lehr- und Lernanwendungen bieten dabei vielfältige Potenziale. Studierende erwerben in dieserLehrveranstaltung Wissen über Technologien und Aspekte des Systemdesigns für moderne, web-basierteund mobile Lernanwendungen. Wichtige Grundlage für die Gestaltung von Lernanwendungen sind Lern-theorien, die im Rahmen des Moduls knapp vermittelt werden. Schwerpunkt des Moduls ist die Vorstellungvon Methoden zur Realisierung adaptiver Lernanwendungen, wozu häufig Verfahren des Natural LanguageProcessing und der Künstlichen Intelligenz verwendet werden. Hierzu werden aktuelle Forschungsarbeitenbetrachtet. Gegenstand des Moduls ist weiterhin die Gestaltung von Lernanwendungen für individuellesund kooperatives Lernen in verschiedenen Anwendungsfeldern (z.B. Schule, Hochschule, beruflichen Bil-dung und Lebenslanges Lernen). Dabei werden jeweils Beispiele aus aktuellen Forschungsprojekten aberauch aus der Lehr-/Lernpraxis herangezogen. Zusätzlich werden Methoden zur Evaluation von Lernanwen-dungen betrachtet.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach erfolgreichem Abschluss des Moduls sind die Studierenden in der Lage, moderne Anwendungen fürden Wissenserwerb und das Lernen zu analysieren und selbst zu entwerfen. Basierend auf etablierten Ent-wurfsmustern und Technologien für Lern- und Web-Systeme können die Teilnehmenden die Informations-Repräsentation (Datenschicht), das Design und die Funktionalität (Anwendungsschicht), sowie die dazu-gehörigen Algorithmen auswählen und parametrisieren um Anwender/innen gezielt im Lernprozess zuunterstützen. Die Studierenden können dazu informatische Lösungen zur Adaption der Anwendung andie Bedürfnisse Lernender einsetzen und kennen passende Evaluationsmethoden, um die Qualität unddie Effekte der Lernanwendungen und der in Lernanwendungen integrierten informatischen Verfahren zubewerten.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeWünschenswert, aber nicht Voraussetzung, sind Basiskenntnisse in Machine Learning und Natural Lan-guage Processing. Für Studierende, die über keine Erfahrungen in diesen Bereichen verfügen, bieten wirknappe Lernmodule an, die ein Verständnis der anwendungsspezifischen Verfahren erlauben.







8 Literatur

Enthaltene Kurse


Kurs-Nr. Kursname20-00-0773-iv Lernen und Bildungstechnologien

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. rer. nat. Eberhard Max Mühlhäuser Integrierte Ver-

anstaltung4


ModulnameAlgorithmische Modellierung / Grundlagen des Operations Research



1 Lerninhalt- Algorithmische Optimierungssprachen wie OPL und Eclipse- Modellierung innerhalb eines restriktiven Modellierungsrahmens (zum Beispiel lineare Optimierung oderganzzahlige lineare Optimierung)- Modellierung als kombinatorische Optimierungsprobleme (z.B. Netzwerkflussprobleme, Färbungsproble-me, Wegeprobleme)- Komplexe Fallbeispiele aus der Praxis, z.B. Anwendungen in Logistik, deterministisches und stochastichesScheduling

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNachdem Studierende erfolgreich diese Veranstaltung besucht haben,- kennen sie Modellierungsstrategien für Entscheidungs-, Konstruktions- und Optimierungsprobleme- können sie zwei algorithmische Modellierungssprachen anwenden- können sie komplexe Probleme adäquat modellieren

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundzüge III der Informatik oder vergleichbar (Einführung in Foundations of Computing wäre ebenfallswünschenswert).








Enthaltene Kurse


Kurs-Nr. Kursname20-00-0113-iv Algorithmische Modellierung / Grundlagen des Operations Research


4


ModulnameEffiziente Graphenalgorithmen



1 Lerninhalt- Effiziente Algorithmen für Graphendurchlauf und Zusammenhangsprobleme in Graphen- Optimale Bäume und Branchings- Netzwerk-Flussprobleme- Matching- und Zuweisungsprobleme- Planare Graphen- Theorie, generische Ansätze, Verbesessrungen durch Beschleunigungstechniken und Datenstrukturen

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNachdem Studierende erfolgreich diese Veranstaltung besucht haben,- kennen sie grundlegende Algorithmen- kennen sie Verfahren zur Effizienzsteigerung- können sie Graphenalgorithmen analysieren- beherrschen sie Methoden, um spezielle Eigenschaften (Planarität, Dünnbesetztheit) auszunutzen- können sie die Effizienz von Verfahren in der Praxis beurteilen








8 LiteraturWird in der Veranstaltung bekannt gegeben

Enthaltene Kurse


Kurs-Nr. Kursname20-00-0110-iv Effiziente Graphenalgorithmen


4


ModulnameNatural Language Processing and eLearning


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr. techn. Johannes Fürnkranz

1 LerninhaltDie Veranstaltung behandelt die Prinzipien der automatischen Sprachverarbeitung bzw. des Natural Lan-guage Processing (NLP) und betrachtet das eLearning als exemplarisches Anwendungsfeld.Zentrale Inhalte:- Grundlegende Prinzipien der automatischen Sprachverarbeitung- Morphologische Wortanalyse- Erkennung von Wortarten- Syntaktisches Parsen- Semantische Analyse auf Wort- und Textebene- Pragmatische Diskursanalyse- Bildungsbezogene Sprachverarbeitung- Automatische Generierung und Bewertung von Aufgaben- Automatische Bewertung von Essays- Plagiarismuserkennung- NLP-Anwendungen für das eLearning- Tutoring-Systeme- Unterstützung beim Lesen und Schreiben- Visuelle Analyse und eLearning

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNachdem Studierende die Veranstaltung besucht haben, können siedie Grundlagen der automatischen Sprachverarbeitung und des eLearning benennen und erklären,- Methoden und Ressourcen benennen, erläutern und auf konkrete Anwendungsszenarien beziehen,- sprachtechnologische Algorithmen des eLearning auswählen, beschreiben und implementieren,- bildungsbezogene NLP-Anwendungen kritisch bewerten und selbständig konzipieren.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundlegende Algorithmen und Datenstrukturen sowie Programmierkenntnisse in Java werden erwartet







8 Literatur


- Daniel Jurafsky, James H. Martin: Speech and Language Processing. An Introduction to Natural LanguageProcessing, Computational Linguistics, and Speech Recognition. Second Edition. Upper Saddle River: Pren-tice Hall, 2009. ISBN: 978-0-13-187321-6. http://www.cs.colorado.edu/~martin/slp.html- Kai-Uwe Carstensen, Christian Ebert, Cornelia Endriss, Susanne Jekat, Ralf Klabunde: Computerlinguis-tik und Sprachtechnologie. Eine Einführung. 3. Auflage. Heidelberg: Spektrum, 2009. ISBN: 978-3-8274-20123-7.- http://www.linguistics.rub.de/CLBuch/

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0409-iv Natural Language Processing and eLearning


4


ModulnamePraktikum Algorithmen II (Vertiefung)



1 LerninhaltLösung eines fortgeschrittenen algorithmischen Problems aus der Praxis und Umsetzung der Lösung inSoftware.Konkrete Themenstellung nach Absprache in der Vorbesprechung.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseIn dieser Veranstaltung vertiefen Studierende die Kompetenz zur Lösung algorithmischer Problemstellun-gen aus der Praxis und die Fähigkeit, Algorithmen in praktisch effiziente Implementationen umzusetzen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeBaut auf Praktikum Algorithmen auf








Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0276-pr Praktikum Algorithmen II (Vertiefung)



ModulnameFuzzy-Logik, Neuronale Netze und Evolutionäre Algorithmen

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-ad-2020 4 CP 120 h 75 h 1 WiSe

Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr.-Ing. Jürgen Adamy

1 LerninhaltFuzzy-Systeme: Grundlagen, regelbasierte Fuzzy-Logik, Entwurfsverfahren, Entscheidungsfindung, Fuzzy-Regelung, Mustererkennung, Diagnose; Neuronale Netze: Grundlagen, Multilayer-Perzeptrons, Radiale-Basisfunktionen-Netze, Mustererkennung, Identifikation, Regelung, Interpolation und Approximation;Neuro-Fuzzy: Optimierung von Fuzzy-Systemen, datengetriebene Regelgenerierung; Evolutionäre Algo-rithmen: Optimierungsaufgaben, Evolutionsstrategien und deren Anwendung, Genetische Algorithmen undderen Anwendung

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseEin Student kann nach Besuch der Veranstaltung:

• die Elemente und Standardstruktur von Fuzzy- Logik-Systemen, Neuronalen Netzen und Evolutio-nären Algorithmen nennen,

• die Vor- und Nachteile der einzelnen Operatoren, die in diesen Systemen der Computational Intelli-gence vorkommen, in Bezug auf eine Problemlösung benennen,

• erkennen, wann sich die Hilfsmittel der Computational Intelligence zur Problemlösung heranziehenlassen,

• die gelernten Algorithmen in Computerprogramme umsetzen,• die gelernten Standartmethoden erweitern, um neue Probleme zu lösen.






6 Verwendbarkeit des ModulsBSc iST, MSc ETiT, MSc MEC, MSc WI-ETiT, MSc iCE, MSc EPE, MSc CE, MSc Informatik


8 LiteraturAdamy : Fuzzy Logik, Neuronale Netze und Evolutionäre Algorithmen, Shaker Verlag (erhältlich im FG-Sekretariat)www.rtr.tu-darmstadt.de (optionales Material)

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-ad-2020-vl Fuzzy-Logik, Neuronale Netze und Evolutionäre Algorithmen

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Jürgen Adamy Vorlesung 2

Kurs-Nr. Kursname18-ad-2020-ue Fuzzy-Logik, Neuronale Netze und Evolutionäre Algorithmen

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Jürgen Adamy Übung 1


http://www.rtr.tu-darmstadt.de/

ModulnameConcepts and Technologies for Distributed Systems and Big Data Processing


Sprache Modulverantwortliche PersonEnglisch Dr.-Ing. Michael Eichberg

1 LerninhaltThe course provides an overview of recent advances in distributedsystems for Big Data processing. The course starts presentingcomputational models for high throughput batch processing likeMapReduce. Next, we will introduce software engineering techniques fordistributed systems such as REST and component-based architectures. We will then cover low latency realtime stream processing and complexevent processing. Finally, we will present advanced topics indistributed data-intensive systems, such as geodistribution andsecurity.The course focuses both on the fundamental concepts as wellas on the concrete technologies and applications of the aforementionedtechniques to real-world case studies.

2 Qualifikationsziele / Lernergebnisse- The students are familiar with basic concepts and technologies ondistributed systems and big data and are able to implement basic cloudbased/distributed applications.- The students are familiar with the fundamental computational modelsbehind recent advances in distributed systems, such as models forbatch processing of massive data amounts, stream processing andcomplex event processing.- The students are familiar with selected advanced topics on big data,including security and geolocalization.- The students know about real-world case studies that apply theconcepts and the technologies presented during the course.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeThis course is targeted at master students.





6 Verwendbarkeit des ModulsM.Sc. InformatikKann in anderen Studiengängen verwendet werden.


8 Literatur

Enthaltene Kurse


Kurs-Nr. Kursname20-00-0951-iv Concepts and Technologies for Distributed Systems and Big Data Processing

Dozent Lehrform SWSDr.-Ing. Michael Eichberg Integrierte Ver-

anstaltung2


ModulnameFoundations of Language Technology


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr. techn. Johannes Fürnkranz

1 LerninhaltDie Vorlesung bietet eine Einführung in die zentralen Sichtweisen, Probleme, Methoden und Techniken derautomatischen Sprachtechnologie am Beispiel der Programmiersprache Python.Zentrale Inhalte:- Sprachtechnologie/Natural language processing (NLP)- Tokenisierung- Segmentierung- Wortartenerkennung- Korpora- Statistische Analyse- Maschinelles Lernen- Kategorisierung und Klassifikation- Informationsextraktion- Einführung in Python- Datenstrukturen- Strukturierte Programmierung- Arbeiten mit Dateien- Einsatz von Bibliotheken- Programmbibliothek NLTKDie Veranstaltung basiert auf der Klassenbibliothek NLTK für Python. Diese bietet einen mächtigen Werk-zeugkasten, um die theoretischen Methoden explorativ und problemlösend einzusetzen, ohne umfangrei-che Programmierkenntnisse vorauszusetzen.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNachdem Studierende die Veranstaltung besucht haben, können siedie grundlegende Terminologie der automatischen Sprachtechnologie definieren,- wesentliche Fragestellungen dieses Gebietes benennen und erläutern,- einfache Pythonprogramme erklären und selbst implementieren,- die gelernten Methoden und Techniken auf konkrete Anwendungsszenarien des Textverstehens übertra-gen sowie- deren Möglichkeiten und Grenzen kritisch beurteilen.










8 LiteraturSteven Bird, Ewan Klein, Edward Loper: Natural Language Processing with Python, O’Reilly, 2009. ISBN:978-0596516499. http://www.nltk.org/book/

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0546-iv Foundations of Language Technology

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. phil. Iryna Gurevych Integrierte Ver-

anstaltung4


ModulnameBioinformatik BB 36 VL+Ü



1 Lerninhalt




• Modulprüfung (Fachprüfung, mündliche Prüfung, Standard BWS)





8 Literatur

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname10-01-0036-vl Bioinformatik-Vorlesung


Kurs-Nr. Kursname10-01-0036-se Bioinformatik-Übung



ModulnameOptimierungsalgorithmen


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr. rer. nat. Karsten Weihe

1 LerninhaltAlgorithmische Standardansätze für komplexe diskrete Optimierungsprobleme, bspw. Evolutionsstrategien,dynamische Programmierung, Branch-and-Bound u.ä.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseIn der Veranstaltung erwerben Studierende systematische Kenntnis generischer algorithmischer Ansätzein der diskreten Optimierung sowie die Fähigkeit, komplexe diskrete Optimierungsprobleme Ziel führendalgorithmisch anzugehen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeFunktionale und objektorientierte Programmierkonzepte, Algorithmen und Datenstrukturen oder ver-gleichbar.








Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0667-iv Optimierungsalgorithmen

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. rer. nat. Karsten Weihe Integrierte Ver-

anstaltung4


ModulnameInformationsmanagement



1 LerninhaltGrundkonzepte des Informationsmanagement:Konzepte von InformationssystemenInformationsspeicherung/abfrage, Suchen, Durchstöbern, deklarativer Zugriff undZugriff über explizite NavigationQualitätsmerkmale:Konsistenz, Skalierbarkeit, Verfügbarkeit, ZuverlässigkeitDatenmodellierung:Konzeptuelle Datenmodelle (ER / UML Strukturdiagramme)Konzeptueller EntwurfOperationale Modelle (relationales Modell)Abbildung vom konzeptuellen auf das operationale ModellRelationales Modell:OperatorenRelationale AlgebraRelationale KalküleAuswirkungen auf Abfragesprachen basierend auf relationaler Algebra und relationalen KalkülenEntwurfstheorie und NormalisierungAbfragesprachen:SQL (im Detail)QBE, Xpath (übersichtsartig)Speichermedien:RAID, SSDZwischenspeicherung und CachingImplementierung relationaler Operatoren:ImplementierungsalgorithmenKostenfunktionenAbfrageoptimierung:Heuristische AbfrageoptimierungKostenbasierte AbfrageoptimierungTransaktionsverarbeitung:Flache TransaktionenNebenläufigkeitssteuerung und Korrektheitskriterien:Serialisierbarkeit, Wiederherstellbarkeit, ACA, StriktheitIsolationsgradeLock-basierte Ablaufplanung, 2PLMultiversionen zur Kontrolle der NebenläufigkeitOptimistische AblaufplanungLoggingZwischenstände (Checkpointing)Wiederherstellung / NeustartAktuelle Trends im Bereich Informationsmanagement:HauptspeicherdatenbankenSpaltenbasierte DatenhaltungNoSQL



Studierende kennen nach erfolgreichem Besuch der Veranstaltung die Grundlagen des Informationsmana-gements. Sie verstehen Techniken zum Aufbau von Informationsmanagementsystemen und können dieseModelle, Algorithmen und Sprachen anwenden, um selbständig Informationsmanagementsysteme zu be-nutzen bzw. (Teile davon) zu erstellen. Sie können die Qualität der Systeme in verschiedenen Gütemaßenbewerten.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeEmpfohlen:Erfolgreicher Besuch der Vorlesungen „Funktionale und Objektorientierte Programmierkonzepte“ und „Al-gorithmen und Datenstrukturen“ bzw. entsprechende Kenntnisse aus anderen Studiengängen





6 Verwendbarkeit des ModulsB.Sc. InformatikB.Sc. WirtschaftsinformatikB.Sc. Psychologie in ITJoint B.A. InformatikB.Sc. Sportwissenschaft und InformatikM.Sc. Sportwissenschaft und InformatikKann im Rahmen fachübergreifender Angebote auch in anderen Studiengängen verwendet werden.


8 LiteraturWird jeweils aktuell bekanntgegeben, Beispiele sindHaerder, Rahm, „Datenbanksysteme - Konzepte und Techniken der Implementierung“, Springer 1999Elmasri, R., Navathe, S. B.: Fundamentals of Database Systems, 3rd. ed., Redwood City, CA: Benja-min/CummingsUllman, J. D.: Principles of Database and Knowledge-Base Systems, Vol. 1 Computer Science

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0015-iv Informationsmanagement


3


ModulnameAmbient Intelligence


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr. Bernt Schiele

1 LerninhaltDie Vorlesung führt in aktuelle Entwicklungen von Ambient Intelligence ein. Im Vordergrund der Vorlesungsteht die Mensch-Maschine-Interaktion (MMI) in intelligenten Umgebungen in einem allgegenwärtigen In-formationsraum, wie sie beispielsweise zunehmend durch eingebettete Systeme in alltägliche Gebrauchs-objekte gegeben ist. Spezieller Fokus wird auf den mobilen Aspekt eines allgegenwärtigen Informationszu-griffs und der Informationsaufbereitung und -darstellung in mobilen Endgeräten gelegt. Dabei soll einer-seits ein Einblick in die grundlegenden Technologien, Anwendungen und Experimente gegeben werden undanderseits (nicht im Schwerpunkt) auch die sozio-kulturellen Implikationen und Aspekte neuer AmbientIntelligence Lösungen diskutiert werden. Zusätzliche Themen der Vorlesung sind System-Architekturenfür verteilte Umgebungen, Kontext-Awareness und Kontext-Management, Benutzermodelle und deren Im-plikationen, Sensornetzwerke und Interaktionstechniken. Die Vorlesung wird Beispiele aktueller Projektediskutieren und die internationalen Forschungslinien von Ambient Intelligence beleuchten.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNachdem Studierende die Veranstaltung erfolgreich besucht haben, können sie Technologietrends und For-schungserkenntnisse im Bereich Ambient Intelligence beschreiben. Die wichtigsten Konzepte zur Realisie-rung „intelligenter Umgebungen“ - intelligente Netzwerke und Objekte, Techniken der erweiterten, mo-bilen Realität, ubiquitäre und allgegenwärtige Informationsräume, nomadische Kommunikationen, Echt-Zeit-Kommunikation und relevante Middleware, Eingebettete Systeme, Sensor Netzwerke und WearableComputing - können diskutiert und eingeordnet werden. Nach Abschluss der zugehörigen Übung kön-nen Studierende die Projektphasen der Entwicklung einer Ambient-Intelligence Anwendung eigenständigplanen und realisieren.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeEmpfohlen für Studenten mit abgeschlossenem Bachelor-Studium, empfehlenswerte Vorlesungen “VisualComputing“, Seminar „Multimodale Interaktion mit intelligenten Umgebungen“









8 LiteraturWird jeweils passend zu den aktuellen Themen bekanntgegeben

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0390-iv Ambient Intelligence


4


ModulnameData Science Praktikum



1 LerninhaltZiel des Praktikums ist das Sammeln von Erfahrung im Einsatz von Werkzeugen des Maschinellen Lernensund Data Minings an realistischen Problemen sowie ein besseres Verständnis ihrer Funktionsweise. DieStudierenden werden in Gruppen an einer End-to-End-Lösung für ein Data-Science-Problem aus der Indus-trie arbeiten. Der Kurs findet in Kooperation mit Fachgebieten der Wirtschaftsinformatik statt. Für aktuelleInformationen zum Kurs besuchen Sie bitte http://www.ke.tu-darmstadt.de/lehre.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach Absolvierung dieses Kurses können die Studierenden- Problemstellungen aus der Industrie und Geschäftswelt erkennen, die durch Verfahren des Data Miningsund Machine Learnings gelöst werden können- problem-spezifische Lösungen aus dem Data Mining und Maschinellen Lernen entwickeln und könnendiese umsetzen

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundkenntnisse in Machine Learning und Data Mining







8 Literatur

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-1005-pr Data Science Praktikum

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. techn. Johannes Fürnkranz Praktikum 4


ModulnameAutomaten, formale Sprachen und Entscheidbarkeit

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus04-10-0120/de 5 CP 150 h 105 h 1 Jedes 2. Sem.


1 LerninhaltEinführung: Transitionssysteme, Wörter, Sprachen; Mathematische Grundbegriffe und elementare Beweis-methoden; Endliche Automaten und reguläre Sprachen; Determinismus und Nichtdeterminismus, Ab-schlusseigenschaften und Automatenkonstruktionen;Sätze von Kleene, Myhill-Nerode, Pumping Lemma;Grammatiken und Chomsky-Hierarchie,kontextfreie Sprachen, Abschlusseigenschaften, Pumping Lemma, CYK Algorithmus;Berechnungsmodelle: Kellerautomaten, Turingmaschinen; Entscheidbarkeit und Aufzählbarkeit in derChomsky-Hierarchie

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studierenden lernen elementare Techniken und Methoden der diskreten Mathematik im Umfeld vonformalen Sprachen und Automaten kennen und anzuwenden; sie lernen, endliche Automaten als Beispieleines fundamentalen Berechnungsmodells operational und semantisch zu interpretieren und zu analysie-ren.Sie verfügen über die notwendigen Grundkenntnisse, Grammatiken und formale Sprachen im Rahmen derChomsky-Hierarchie und zugehöriger Berechnungsmodelle einzuordnen und zu analysieren.



• Modulprüfung (Fachprüfung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, Standard BWS)• Modulprüfung (Studienleistung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, b/nb BWS)


• Modulprüfung (Fachprüfung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, Gewichtung: 100 %)• Modulprüfung (Studienleistung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, Gewichtung: 0 %)

6 Verwendbarkeit des ModulsPflichtveranstaltung in Informatik-Studiengängen;Bestandteil des Moduls „Formale Grundlagen der Imformatik“ im BSc Mathematik


8 LiteraturSchöning: Theoretische Informatik – kurz gefasst

Hopcroft, Motwani, Ullman: Einführung in die Automatentheorie, formale Sprachen und Komplexi-tätstheorie

Wegener: Theoretische Informatik – eine algorithmenorientierte Einführung

Skript (elektronisch unter www.mathematik.tu-darmstadt.de/~otto)

Enthaltene Kurse


Kurs-Nr. Kursname04-00-0091-vu Automaten, formale Sprachen und Entscheidbarkeit

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. rer. nat. Martin Otto Vorlesung und

Übung3


ModulnameAussagenlogik und Prädikatenlogik

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus04-10-0121/de 5 CP 150 h 105 h 1 Jedes 2. Sem.


1 LerninhaltSyntax und Semantik der Aussagenlogik, funktionale Vollständigkeit und Normalformen, Kompaktheitssatzder Aussagenlogik, vollständige Beweiskalküle: Resolution und ein Sequenzenkalkül;

Syntax und Semantik der Logik erster Stufe, Strukturen und Belegungen, Normalformen und Sko-lemisierung, der Satz von Herbrand und der Kompaktheitsstaz der Logik erster Stufe, vollständigeBeweiskalküle: (Grundinstanzen-)Resolution und ein Sequenzenkalkül,Gödelscher Vollständigkeitssatz, Unentscheidbarkeit der Logik erster Stufe;

optional: Exkurse zu Ausdrucksstärke und model checking

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studierenden werden mit Inhalten und Methoden der mathematischen Logik und ihrer Rolle in derInformatik vertraut gemacht. Sie lernen die grundlegenden Begriffe und Resultate der Logik, insbesondereder Logik erster Stufe, kennen und anzuwenden. Sie beherrschen die grundsätzlichen mathematischenMethoden in der Behandlung von Syntax, Semantik und formalen Beweisen, sowie die Diskussion einfachermodelltheoretischer und algorithmischer Aspekte der behandelten logischen Systeme

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeAutomaten, formale Sprachen und Entscheidbarkeit


• Modulprüfung (Fachprüfung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, Standard BWS)• Modulprüfung (Studienleistung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, b/nb BWS)


• Modulprüfung (Fachprüfung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, Gewichtung: 100 %)• Modulprüfung (Studienleistung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, Gewichtung: 0 %)

6 Verwendbarkeit des ModulsPflichtveranstaltung in Informatik-Studiengängen,Bestandteil des Moduls „Formale Grundlagen der Informatik“ im BSc Mathematik


8 LiteraturBurris: Logic for Mathematics and Computer Science

Schöning: Logik für Informatiker

Boolos, Burgess, Jeffrey: Computability and Logic

Skript (2 Teile, elektronisch unter www.mathematik.tu-darmstadt.de/~otto)


Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname04-00-0090-vu Aussagenlogik und Prädikatenlogik

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. rer. nat. Martin Otto Vorlesung und

Übung3


ModulnameErweitertes Seminar - Systems and Machine Learning


Sprache Modulverantwortliche PersonEnglisch Prof. Dr. techn. Johannes Fürnkranz

1 LerninhaltDieses Seminar dient der Diskussion neuer Forschungspapiere im Zusammenhang von Hardware-/Softwaresystemen und maschinellem Lernen (ML). Das Seminar zielt auf die Verbindungen zwischendiesen Themenbereichen ab und diskutiert Fragestellungen, die auf praktisch anwendbares maschinellesLernen zugeschnitten sind wie z.B. Hardware-Beschleuniger für ML, verteilte skalierbare ML-Systeme, neu-er Programmierparadigmen für ML, Automatisiertes ML, sowie Anwendungen von ML für Systeme.Jeder Teilnehmer präsentiert ein Forschungspapier, das anschließend von allen Teilnehmern diskutiertwird. Darüber hinaus werden zusammenfassende Arbeiten in Gruppen verfasst und einem Peer-ReviewProzess unterzogen. Die vorzustellenden Arbeiten stellen in der Regel aktuelle Publikationen in relevantenKonferenzen und Zeitschriften dar.Das Seminar wird als Blockveranstaltung angeboten. Weitere Informationen unter: http://binnig.name

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach diesem Seminar sollten Studierende in der Lage sein:- einen unbekannten Text aus den Bereichen des Seminars selbständig aufzuarbeiten- eine Präsentation und eine schriftliche Zusammenfassung für ein Fachpublikum in diesem Gebiet zu ent-wickeln- an einer Fachdiskussion über ein Thema aus den Bereichen des Seminars sinnvoll teilzunehmen- die Meinung über eine wissenschaftliche Arbeit in der Form eines schriftlichen Peer-Reviews zu artikulie-ren

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundkenntnisse in maschinellem Lernen, skalierbares Datenmanagement und Hardware-/Softwaresystemen.







8 Literatur

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-1057-se Erweitertes Seminar - Systems and Machine Learning

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. techn. Johannes Fürnkranz Seminar 3


ModulnameDeep Learning: Architectures & Methods


Sprache Modulverantwortliche PersonEnglisch Prof. Dr. techn. Johannes Fürnkranz

1 Lerninhalt* Auffrischung des Hintergrundwissens* Deep Feedforward Netze* Regularisierung im Deep Learning* Optimierung zum Training tiefer Netze* Convolutional tiefe Netze* Modelierung von Sequenzen durch Rekordernte und Rekursive Netze* Lineare Faktor Modelle* Autoenkoder* Repräsentationslernen* Strukturierte Probabilistische Modelle zum Deep Learning* Monte Carlo Methoden* Approximative Inferenz* Tiefe generative Modelle* Deep Reinforcement Learning* Deep Learning in Vision* Deep Learning in NLP

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDieser Kurs richtet sich an Studierende mit fortgeschrittenem Erfahrung im maschinellen Lernen und ver-mittelt diesen Studierenden das notwendige Wissen, um eigenständig Forschungsprojekte im Bereich derDeep Learning durchzuführen, z.B. im Rahmen einer Bachelor- oder Masterarbeit. Dies betrifft sowohl eingrundlegendes Verständnis der algorithmischen Ansätze zum Deep Learning als auch die der Architekturender tiefen tiefen Netze.

3 Empfohlene Voraussetzung für die Teilnahme20-00-0358-iv Statistisches Maschinelles Lernen20-00-0052-iv Data Mining und Maschinelles Lernen







8 Literatur

Enthaltene Kurse


Kurs-Nr. Kursname20-00-1034-iv Deep Learning: Architectures & Methods

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. techn. Johannes Fürnkranz Integrierte Ver-

anstaltung4


ModulnameReinforcement Learning: Von Grundlagen zu den tiefen Ansätzen



1 Lerninhalt* Auffrischung des Hintergrundwissens* Black box Reinforcement Learning* Modellierung als Bandit, Markov Decision Processes und Partially Observable Markov Decision Processes* Optimale Steuerung und Regelung* Modellernen* Wertefunktionslernen* Policy Search* Tiefe Wertefunktion Methoden* Tiefe Policy Search Methoden* Exploration vs Exploitation* Hierarchisches Reinforcement Learning* Intrinsische Motivation

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDieser Kurs richtet sich an Studierende mit erster Erfahrung im maschinellen Lernen und vermittelt diesenStudierenden das notwendige Wissen, um eigenständig Forschungsprojekte im Bereich der ReinforcementLearning durchzuführen, z.B. im Rahmen einer Bachelor- oder Masterarbeit. Dies betrifft sowohl ein grund-legendes Verständnis der algorithmischen Ansätze zum Reinforcement Learning als auch Anwendungen vontiefen Netzen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGute Programmierkenntnisse in Python.Vorherige Belegung der Vorlesung Statistical Machine Learning ist hilfreich aber nicht zwingend erforder-lich







8 Literatur

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-1047-iv Reinforcement Learning: Von Grundlagen zu den tiefen Ansätzen

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. rer. nat. Oskar Stryk Integrierte Ver-

anstaltung4


ModulnameText Analytics


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch und Englisch Prof. Dr. phil. Iryna Gurevych

1 LerninhaltDie Seminarreihe beschäftigt sich mit aktuellen Themen in der automatischen Sprachverarbeitung. Es wer-den grundlegende Methoden und Technologien zur Analyse geschriebener, natürlicher Sprache vorgestellt,wobei der Schwerpunkt des Seminars in jedem Semester neu gesetzt wird.Weitere Informationen: https://www.ukp.tu-darmstadt.de/teaching/courses/regular-seminar/

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNachdem Studierende die Veranstaltung besucht haben, können sie- aktuelle Forschungsfragen zum Seminarthema benennen und erläutern,- wissenschaftliche Veröffentlichungen verstehen, kritisch beurteilen und untereinander diskutieren,- ein Forschungsthema eigenständig aufarbeiten und- dieses der Gruppe vorstellen und auf Rückfragen und Diskussionsbeiträge eingehen.









Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0596-se Text Analytics

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. phil. Iryna Gurevych Seminar 2


https://www.ukp.tu-darmstadt.de/teaching/courses/regular-seminar/

ModulnameMatrixanalyse und schnelle Algorithmen



1 LerninhaltIn dieser Vorlesung werden die Grundlagen der Matrixanalyse und der Matrizenrechnung vermit-telt, wel-che in vielfältigen technischen Bereichen wie z.B. dem Maschinellen Lernen, dem Ma-schinellen Sehen,der Regelungstechnik, der Signal- und Bildverarbeitung, der Kommunikations-technik, der Netzwerktech-nik und der Optimierungstheorie, von fundamentaler Bedeutung sind. Neben den grundlegenden theore-tischen Eigenschaften von Matrizen legt dieser Kurs besonderes Augenmerk auf schnelle Algorithmen zurBerechnungen von Matrizen. Darüber hinaus werden die Themen anhand von vielen Anwendungsbeispie-len aus den oben genannten Bereichen erör-tert. Dies beinhaltet die Analyse sozialer Netze, die Bildanalyseund Bildgebende Verfahren der Medizintechnik, die Analyse und Optimierung von Kommunikationsnetzenund das maschinelle Lesen.Themenübersicht: (i) Grundlegende Konzepte der Matrixanalyse, Unterräume, Normen, (ii) Lineare kleins-te Quadrate (iii) Eigenwertzerlegung, Singulärwertzerlegung, Positive Semidefinite Matrizen, (iv) LineareGleichungssysteme, LU Zerlegung, Cholesky Zerlegung (v) Pseudo-inverse Matrizen, QR Zerlegung (vi)(fortgeschrittene) Tensor Zerlegung, (fortgeschrittene) Matixanalyse, Compressive Sensing, StrukturierteMatrizenfaktorisierung

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studenten lernen fortgeschrittene Themen der Matrix Analyse und die damit verbunden Algorithmenauf fortgeschrittenem Niveau

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundkenntnisse in der linearen Algebra







8 Literatur*Gene H. Golub and Charles F. van Loan, Matrix Computations (Fourth Edition), John Hopkins UniversityPress, 2013.*Roger A. Horn and Charles R. Johnson, Matrix Analysis (Second Edition), Cambridge University Press,2012.*Jan R. Magnus and Heinz Neudecker, Matrix Differential Calculus with Applications in Statistics andEconometrics (Third Edition), John Wiley and Sons, New York, 2007.*Giuseppe Calaore and Laurent El Ghaoui, Optimization Models, Cambridge University Press, 2014.*ECE 712 Course Notes by Prof. Jim Reilly, McMaster University, Canada (friendly notes for engineers)http://www.ece.mcmaster.ca/faculty/reilly/ece712/course_notes.htm

Enthaltene Kurse


Kurs-Nr. Kursname18-pe-2070-vl Matrixanalyse und schnelle Algorithmen


Kurs-Nr. Kursname18-pe-2070-ue Matrixanalyse und schnelle Algorithmen



ModulnameAlgorithmische Modellierung zur Erstellung von Fahrplänen



1 Lerninhalt- Modellierung periodischer Fahrpläne insbesondere im Einsenbahnverkehr- Berücksichtigung von Infrastrukturbedingungen bei der Fahrplanerstellung- Stabilität von Fahrplänen- Fahrplanauskunftssysteme

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStudierende erwerben in dieser Veranstaltung umfassende Fähigkeiten in algorithmischer Modellierung imZusammenhang mit Problemstellungen aus dem Bereich Bahnverkehr

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeAlgorithmen und Datenstrukturen







8 LiteraturWird in der Veranstaltung angegeben.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0391-se Algorithmische Modellierung zur Erstellung von Fahrplänen



ModulnameMachine Learning und Deep Learning in der Automatisierungstechnik

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-ad-2100 3 CP 90 h 60 h 1 SoSe


1 Lerninhalt• Einführung• Lineare Verfahren• Support Vector Machines• Ensemble-Verfahren und Boosting• Training und Bewertung• Unüberwachtes Lernen• Neuronale Netze• Faltende Neuronale Netze (CNNs)• CNN-Architekturen und –Anwendungen• Rekurrente Neuronale Netze (RNNs)

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStudierende erhalten einen breiten und praxisnahen Überblick über das Gebiet des maschinellen Lernens.Es werden zunächst die wichtigsten Algorithmen-Klassen des überwachten und unüberwachten Lernensbesprochen. Danach befasst sich die Veranstaltung mit tiefen neuronalen Netzen, die viele aktuelle Anwen-dungen der Bild- und Signalverarbeitung ermöglichen. Die grundlegenden Eigenschaften aller Algorithmenwerden erarbeitet und anhand von Programmbeispielen demonstriert. Studierende sind danach in der La-ge, die Verfahren zu beurteilen und auf praktische Aufgabenstellungen anzuwenden.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundlegende Kenntnisse in linearer Algebra und StatistikWünschenswert: Vorlesung „Fuzzy-Logik, Neuronale Netze und Evolutionäre Algorithmen“





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc etit, MSc WI-etit, MSc MEC


8 Literatur• T. Hastie et al.: The Elements of Statistical Learning. 2. Aufl., Springer, 2008• I. Goodfellow et al.: Deep Learning. MIT Press, 2016• A. Géron: Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow. O’Reilly, 2017

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-ad-2100-vl Machine Learning und Deep Learning in der Automatisierungstechnik

Dozent Lehrform SWSDr.-Ing. Michael Vogt Vorlesung 2


3.3 Wahlkatalog AIS-IE: Informationsverarbeitung in der Energietechnik

ModulnameAdvanced Power Electronics

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-gt-2010 5 CP 150 h 90 h 1 WiSe

Sprache Modulverantwortliche PersonEnglisch Prof. Dr.-Ing. Gerd Griepentrog

1 LerninhaltReales Verhalten von Leistungshalbleitern:Halbleitergrundlagen; Verhalten von Diode, bipolarer Transistor, Thyristor, GTO, MOSFET und IGBTSchaltnetzteile (potentialtrennende GS-Wandler)Schaltungen zum verlustarmen Schalten realer Halbleiter:Löschschaltungen für Thyristoren, Entlastungsschaltungen und quasi-resonanten Schaltungen, ResonantesSchaltenTopologien und Ansteuerverfahren für MehrpunktumrichterThermische Auslegung und thermomechanische Alterung von leistungselektronischen Systemen

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach aktiver Mitarbeit in der Vorlesung sowie selbständigem Lösen aller Übungsaufgaben vor der jeweili-gen Übungsstunde sollen die Studierenden in der Lage sein:1.) den Aufbau und die prinzipielle Funktionsweise von Leistungshalbleitern (Diode, Thyristor, GTO, Mos-fet und IGBT) darzustellen und deren stationäre und dynamische Eigenschaften zu beschreiben.2.) die Grundschaltungen für potentialbrennende Gleichspannungswandler, insbesondere für Schaltnetz-teile darzustellen sowie die darin auftretenden Ströme und Spannungen unter idealisierenden Annahmenzu berechnen.3.) die wichtigsten Eigenschaften der Gate-Treiberschaltungen für IGBTs darstellen4.) die thermischen Beanspruchung und die Auslegung der Kühleinrichtung für spannungseinprägendeWechselrichter mit IGBTs zu berechnen5.) die Entlastungsschaltungen zur Reduktion der Schaltverluste darzustellen.6.) die Strom- und Spannungsverläufe in quasi-resonanten und resonanten Schaltungen der Leistungselek-tronik zu berechnen7.) Mehrpunktumrichter sowie deren Vor- und Nachteile zu erklären (3L-NPC und MMC)8.) Kühlkonzepte zu kennen und eine Kühlung auszulegen sowie die Einflüsse auf die Lebensdauer zukennen

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeBSc ETiT oder Gleichwertiges insbes. Leistungselektronik 1 und Halbleitergrundlagen





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT, MSc EPE, Wi-ETiT


8 Literatur

3.3 Wahlkatalog AIS-IE: Informationsverarbeitung in der Energietechnik 258

Skript verfügbar (als Download in Moodle)Literatur:

• Schröder, D.: “Leistungselektronische Schaltungen”, Springer-Verlag, 1997• Mohan, Undeland, Robbins: Power Electronics: Converters, Applications and Design; John Wiley

Verlag; New York; 2003• Luo, Ye: “Power Electronics, Advanced Conversion Technologies”, Taylor and Francis, 2010

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-gt-2010-vl Advanced Power Electronics


Kurs-Nr. Kursname18-gt-2010-ue Advanced Power Electronics



ModulnameEchtzeitanwendungen und Kommunikation mit Microcontrollern und programmierbaren Logikbausteinen

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-gt-2040 4 CP 120 h 75 h 1 WiSe/SoSe


1 LerninhaltMikrocontroller und FPGAs werden heute vielfältig zur Realisierung von Steuerungs- und Regelungsaufga-ben eingesetzt. Im Falle des Einsatzes in der Antriebstechnik und Leistungselektronik wird mit Hilfe dieserBausteine häufig die Ansteuerung von Wechselrichtern oder DC/DC Wandlern realisiert.In diesem Kontext sind zum einen praktisch immer Echtzeitanforderungen zu erfüllen und zum anderenviele verschiedene Kommunikationsschnittstellen zu bedienen. Das Modul vermittelt das Hintergrundwis-sen und die Kompetenzen, um in diesem Bereich erfolgreich Steuerungs- und Regelungsaufgaben zu reali-sieren.Im Einzelnen werden folgende Inhalte vermittelt:

• Architektur von Mikrocontrollern• Aufbau und Funktion von FPGAs, Werkzeuge und Sprachen zur Programmierung• Typische Peripheriekomponenten in Mikrocontrollern• Capture & Compare, PWM, A/D-Wandler• I2C, SPI, CAN, Ethernet• Programmierung von Mikrocontrollern in C• Peripheriekomponenten• Interruptbehandlung• Echtzeiteigenschaften der Software, Interrupts, Interruptlatenz• Regelung von induktiven Verbrauchern• Schaltungsgrundlagen, Power-MOSFETS, IGBTsNumerische Verfahren für die Berechnung

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStudierende können nach Abschluss des Moduls

• eine digitale Regelungsaufgabe in HW- und SW-Anteile separieren.• HW-Anteile in einer HW-Beschreibungssprache spezifizieren und mit Hilfe eines Mikrocontrollers die

SW-Anteile implementieren.• die Echtzeitfähigkeit ihres Programms bewerten und können obere Grenzen für Reaktionszeiten des

Systems ermitteln.• die entwickelte Lösung mit Hilfe einer Entwicklungsumgebung auf das Zielsystem übertragen und

dort debuggen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeKenntnisse in C-Programmierung (Syntax, Operatoren, Zeigerarithmetik)





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc MEC, MSc ETiT


8 Literatur


Skript, Übungsanleitung und ppt-Folien, alles sowohl als Hard-Copy oder als Download; User Manuals derverwendeten Bausteine und Entwicklungsumgebung

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-gt-2040-vl Echtzeitanwendungen und Kommunikation mit Microcontrollern und programmierba-

ren Logikbausteinen


Kurs-Nr. Kursname18-gt-2040-pr Echtzeitanwendungen und Kommunikation mit Microcontrollern und programmierba-

ren Logikbausteinen

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Gerd Griepentrog Praktikum 2


ModulnameElektrische Energieversorgung II

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-hs-2030 5 CP 150 h 90 h 1 WiSe


1 LerninhaltDie Lehrveranstaltung Elektrische Energieversorgung 2 vermittelt vertiefte Einblicke in Analyse und Be-trieb von elektrischen Energieversorgungsnetzen und ihren Komponenten. Die folgenden Themengebietewerden behandelt:

• Betriebsverhalten von Synchrongeneratoren (stationärer Betrieb, Betriebsdiagramm, stationäre undtransiente Stabilität, transientes Verhalten)

• Berechnung von Kurzschlussströmen (Dreipolige Kurzschlüsse und deren Abklingverhalten)• Sternpunktbehandlung von Mittel- und Hochspannungsnetzen (isolierter, geerdeter und kompen-

sierter Sternpunkt)• Einführung in den Netzschutz

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseAm Ende der Vorlesung verfügt der Student über ein tiefgreifendes Verständnis des Synchrongenerator-verhaltens am Netz sowie des Abklingverhaltens von Kurzschlussströmen und deren Berechnung. Eingrundlegendes Verständnis der Sternpunktbehandlung und des Netzschutzes ist ebenfalls vorhanden. Dieverschiedenen Typen der Stabilität elektrischer Energieversorgungsnetze sind bekannt.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeKenntnisse vergleichbar zu Energieversorgung I oder Basiswissen zu Betriebsmitteln elektrischer Netze undBerechnungen in symmetrischen Komponenten.





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT, MSc EPE, MSc Wi-ETiT


8 LiteraturEin Skript der Vorlesung, Vorlesungsfolien, Übungen und alte Klausuren sind über Moodle erhältlich.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-hs-2030-vl Elektrische Energieversorgung II


Kurs-Nr. Kursname18-hs-2030-ue Elektrische Energieversorgung II



ModulnameEnergy Converters - CAD and System Dynamics

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-bi-2010 7 CP 210 h 135 h 1 WiSe

Sprache Modulverantwortliche PersonEnglisch Prof. Dr. techn. Dr.h.c. Andreas Binder

1 LerninhaltEntwurf von Käfig- und Schleifringläufer-Asynchronmaschinen: Berechnung der Kräfte, Drehmomente, Ver-luste, Wirkungsgrad, Kühlung und Erwärmung. Dynamisches Betriebsverhalten von stromrichtergespeistenGleichstrommaschinen und netz- und umrichtergespeisten Drehfeldmaschinen. Anwendung der Raumzei-gertheorie auf Stosskurzschluss, Lastsprünge, Hochlauf. Beschreibung der E- Maschinen als Regelstreckenfür die Automatisierung. In den Übungen wird der analytische Entwurf von E-Maschinen vertieft und mitComputerprogrammen ergänzt. Die transiente Berechnung elektrischer Maschinen mit Hilfe der Laplace-Transformation und mit dem Programmpaket MATLAB/Simulink wird geübt.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach aktiver Mitarbeit in der Vorlesung, insbesondere durch Nachfragen bei den Vorlesungsteilen, die Sienicht vollständig verstanden haben, sowie selbständigem Lösen aller Übungsaufgaben vor der jeweiligenÜbungsstunde (also nicht erst bei der Prüfungsvorbereitung) sollten Sie in der Lage sein:

• den elektromagnetischen Entwurf von Asynchronmaschinen selbständig analytisch und mit einemAuslegungsprogramm durchführen und erläutern zu können,

• das thermische Betriebsverhalten elektrischer Antriebe zu verstehen und einfache Temperatur-Prognosen selbst durchführen zu können,

• das instationäre Betriebsverhalten von Gleichstrommaschinen zu verstehen und für fremderregteAntriebe vorausberechnen zu können

• den dynamischen Betrieb von Drehfeldmaschinen anhand des Raumzeigerkalküls vorhersagen undmit dem Programm MATLAB/Simulink berechnen zu können.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeBachelor-Abschluss Elektrotechnik, elektrische Energietechnik oder Vergleichbares





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT, MSc MEC, MSc EPE


8 LiteraturAusführliches Skript und Aufgabensammlung; PowerPoint-FolienLeonhard, W.: Control of electrical drives, Springer, 1996Fitzgerald, A.; Kingsley, C.: Kusko, A.: Electric machinery, McGraw-Hill, 1971McPherson, G.: An Introduction to Electrical Machines and Transformers, Wiley, 1980Say, M.: Alternating Current Machines, Wiley, 1983Say, M.; Taylor, E.: Direct Current Machines, Pitman, 1983Vas, P.: Vector control of ac machines, Oxford Univ. Press, 1990Novotny, D.; Lipo, T.: Vector control and dynamics of ac drives, Clarendon, 1996

Enthaltene Kurse


Kurs-Nr. Kursname18-bi-2010-vl Energy Converters - CAD and System Dynamics

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. techn. Dr.h.c. Andreas Binder Vorlesung 3

Kurs-Nr. Kursname18-bi-2010-ue Energy Converters - CAD and System Dynamics

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. techn. Dr.h.c. Andreas Binder Übung 2


ModulnameEnergietechnisches Praktikum I


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch und Englisch Prof. Dr. techn. Dr.h.c. Andreas Binder

1 LerninhaltSicherheitsbelehrung zu elektrischen Betriebsmitteln;Inhalt der Versuche:

• Elektrische Energiewandlung• Leistungselektronik• Hochspannungstechnik• Elektrische Energieversorgung• Regenerative Energien

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseSammeln von Erfahrungen im experimentellen Arbeiten in Kleingruppen mit unterschiedlichen Aufgaben-stellungen aus der Elektrischen Energietechnik.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeElektrische Energietechnik oder Vergleichbares





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT, MSc MEC, MSc WI-ETiT


8 LiteraturBinder, A. et al.: Skript zur Lehrveranstaltung mit Versuchsanleitungen; Hindmarsh, J.: Electrical Machinesand their Application, Pergamon Press, 1991Nasar, S.A.: Electric Power systems. Schaum‘s OutlinesMohan, N. et al: Power Electronics, Converters, Applications and Design, John Wiley & Sons, 1995Kind, D., Körner, H.: High-Voltage Insualtion Technology, Friedr. Vieweg & Sohn, Braunschweig Wiesbaden,1985, ISBN 3-528-08599-1

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-bi-2091-pr Energietechnisches Praktikum I

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. techn. Dr.h.c. Andreas Binder Praktikum 3

Kurs-Nr. Kursname18-bi-2090-tt Praktikumsvorbesprechung (für alle von EW angebotenen Praktika)

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. techn. Dr.h.c. Andreas Binder Tutorium 0


ModulnameEnergietechnisches Praktikum II

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-bi-2092 4 CP 120 h 75 h 1 SoSe


1 LerninhaltPraktische Übung über elektrische Energietechnik - Verteilung und Anwendung. Etwa 50% befassen sichmit Energieverteilung und Hochspannungstechnik; Etwa 50% handeln um Anwendung von Antriebs-systemen, insbesondere „feldorientierte Regelung“ von Antrieben mit variabler Geschwindigkeit, linearePermanentmagnet- und geschaltete Reluktanz-Maschine

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseSammeln von Erfahrungen im experimentellen Arbeiten in Kleingruppen mit unterschiedlichen Aufgaben-stellungen aus der Elektrischen Energietechnik.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeMaster-Programm: Energietechnisches Praktikum 1







8 LiteraturSkript mit ausführlichen Versuchsanleitungen

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-bi-2092-pr Energietechnisches Praktikum II





ModulnameAnwendungen, Simulation und Regelung leistungselektronischer Systeme

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-gt-2030 8 CP 240 h 180 h 1 WiSe/SoSe

Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch und Englisch Prof. Dr.-Ing. Gerd Griepentrog

1 LerninhaltBei einem Einführungstreffen werden Themen aus den Gebieten der Leistungselektronik und der An-triebsregelung an die Studierenden vergeben. Im Rahmen der Veranstaltung können Fragestellungen zufolgenden Themen bearbeitet werden:

• Simulation leistungselektronischer Systeme sowie Analyse und Bewertung der Modelle• Aufbau und Inbetriebnahme leistungselektronischer Systeme, Prüfstandentwicklung sowie Messung

charakteristischer Parameter• Modellbildung und Simulation im Bereich der Regelung elektrischer Antriebe• Aufbau und Inbetriebnahme von geregelten Antriebssystemen• Eigene Themenvorschläge können grundsätzliche berücksichtigt werden

Die Teilnehmer bearbeiten anschließend selbstständig die ausgewählte Fragestellung. Die Ergebnisse wer-den in einer schriftlichen Ausarbeitung dokumentiert und es muss am Ende eine Präsentation zum bear-beiteten Thema gehalten werden.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Lernziele sind:

• Selbstständiges Einarbeiten in eine vorgegebene Fragestellung• Auswahl und Bewertung geeigneter Entwicklungswerkzeuge• Kompetenzerwerb beim Umgang mit den verwendeten Entwicklungsumgebungen• Praktische Einblicke in die Leistungselektronik und Antriebsregelung• Logische Darstellung der Ergebnisse in einem Bericht• Präsentationstechniken

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeVorlesung „Leistungselektronik 1“ oder „Einführung Energietechnik“ und ggf. „Regelungstechnik I“







8 LiteraturThemenstellung der Projektaufgabe

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-gt-2030-se Anwendungen, Simulation und Regelung leistungselektronischer Systeme

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Gerd Griepentrog Seminar 4


ModulnameEnergiemanagement & Optimierung

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-st-2010 6 CP 180 h 120 h 1 SoSe


1 LerninhaltDie Vorlesung gibt einen Überblick über die verschiedenen Ebenen des Energiemanagements und fokus-siert dann auf die ökonomische Einsatzplanung. Zuerst werden die verschieden Anwendungs-formen wiezum Beispiel Eigenverbrauchsoptimierung, virtuelle Kraftwerke, Elektroauto-Lademanagement, Redispatchoder multimodale Quartiersenergieoptimierungen vorgestellt. Rele-vante Grundlagen der gesteuerten Kom-ponenten sowie der adressierten Märkte werden wiederholt.Im zweiten Teil werden die methodischen Grundlagen erlernt. Verschiedene mathematische Formu-lierungen der hinter der Einsatzplanung liegenden Optimierungsprobleme (LP, MILP, QP, stochasti-scheOptimierung) werden vorgestellt. Parallel vermittelt die Vorlesung einen praxisorientierten Einstieg in dieMethoden der numerische Optimierung (Abstiegsverfahren, Konvergenz, Konvexität, Beschreibungsspra-chen für Optimierungsprobleme). Zusätzlich werden auch einfache Verfahren zur Berechnung benötigterPrognosewerte (lineare Regression) diskutiert.Alle methodischen Schritte werden in Übungen / einem Praktikum mit den Softwaretools Mat-lab/Octaveund der Modellierungssprache GAMS/AMPL vertieft.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studierenden kennen die wesentlichen Aufgaben und Formulierungen der ökonomischen Ein-satzplanung. Sie haben ein Grundverständnis für die typisch benutzten Optimierungsmethoden und kön-nen die Qualität der erreichten Lösungen beurteilen. Außerdem sind die Studierenden in der Lage eigen-ständig (Energie-)Optimierungsprobleme zu formulieren und mit Hilfe des Tools GAMS/AMPL zu lösen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeKenntnisse in der linearen Algebra & multivariaten Analysis, Grundkenntnisse in der Nutzung von Mat-lab/Octave. Kenntnisse der Module „Kraftwerke & EE“ oder „Energiewirtschaft“ vorteilhaft aber nichtzwingend.





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT, MSc iST, MSc Wi-ETiT, MSc CE

7 Notenverbesserung nach §25 (2)Notenverbesserungen bis zu 0,4 nach APB §25(2) durch Bonus für regelmäßig besuchte Übungs-/Praktikumstermine

8 LiteraturBoyd, Vandenberghe: Convex Optimization, Cambridge University Press, 2004A GAMS Tutorial by RichardE. Rosenthal, https://www.gams.com/24.8/docs/userguides/userguide/_u_g__tutorial.html

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-st-2010-vl Energiemanagement & Optimierung



Kurs-Nr. Kursname18-st-2010-pr Praktikum Energiemanagement & Optimierung


Kurs-Nr. Kursname18-st-2010-ue Energiemanagement & Optimierung



ModulnameElektromagnetische Verträglichkeit

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-hi-2060 4 CP 120 h 75 h 1 WiSe

Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr.-Ing. Volker Hinrichsen

1 LerninhaltGrundbegriffe der Elektromagnetischen Verträglichkeit, Störquellen, Koppelmechanismen und Gegenmaß-nahmen, Entstörkomponenten, Elektromagnetische Schirme, EMV-Mess- und Prüftechnik, Exkursion zurVDE-Prüfstelle Offenbach

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studierenden wissen, dass von jedem elektromagnetischen System eine Beinflussung ausgeht und dassjedes elektromagnetische (und auch biologische) System davon beeinflusst werden kann; sie können un-terscheiden zwischen typischen Stör-Quellen und -Senken; sie kennen die typischen Kopplungspfade undkönnen diese identifizieren und mathematisch beschreiben; sie kennen die grundsätzlichen Maßnahmenzur Vermeidung von Störungen auf Seite der Quellen und können aus diesem grundsätzlichen Verständnisheraus eigene Maßnahmen ableiten; sie kennen die grundsätzlichen Abhilfemaßnahmen zur Vermeidungvon Beeinflussungen auf Seite der Senken und können ebenfalls weitere Maßnahmen daraus ableiten; siesind in der Lage, Kopplungspfade zu erkennen und gezielt zu beeinflussen bzw. sie völlig zu unterbrechen;sie kennen die Situation der EMV-Normung und wissen im Grundsatz, welche Anforderungen zu erfüllensind bzw. wie dabei vorzugehen ist (auch z.B. um einem Gerät ein CE-Kennzeichen zu geben); sie habendie wichtigsten EMV- Prüf- und Messverfahren theoretisch und auf der Exkursion auch praktisch kennengelernt.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeBSc





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT, MSc MEC, MSc Wi-ETiT


8 Literatur• Sämtliche VL-Folien (ca. 500 Stück) downloadbar• Adolf J. Schwab: Elektromagnetische Verträglichkeit, Springer-Verlag• Clayton R. Paul: Introduction to Electromagnetic Compatibility, Wiley & Sons

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-hi-2060-vl Elektromagnetische Verträglichkeit

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Volker Hinrichsen Vorlesung 2

Kurs-Nr. Kursname18-hi-2060-ue Elektromagnetische Verträglichkeit

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Volker Hinrichsen Übung 1


ModulnameEnergietechnik


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr. techn. Dr.h.c. Andreas Binder

1 LerninhaltEs sollen in Form einer Einführung in die Thematik technische Prozesse zur Nutzung der Energie für diemenschliche Zivilisation im Allgemeinen, und im Speziellen die grundlegenden Aufgaben und Herausfor-derungen der elektrischen Energienutzung den Studierenden nahe gebracht werden. Biochemische Ener-gieprozesse wie z. B. der menschliche Stoffwechsel sind daher nicht Thema der Lehrveranstaltung.Zunächst werden die physikalischen Grundlagen zum Begriff „Energie“ wiederholt, und die unterschied-lichen Energieformen mechanischer, thermischer, elektromagnetischer, chemischer und kernphysikalischerNatur für die technische Nutzung der Energie in Form von Wärme, mechanischer Bewegung und Elektrizi-tät erläutert. Danach wird ein Überblick über die Energieressourcen gegeben, ausgehend von der solarenEinstrahlung und ihre direkten und indirekten Auswirkung wie die solare Wärme und die Luftmassen-, Oberflächengewässer- und Meereswellenbewegung. Weiter werden die auf biochemischem Wege durchSonneneinstrahlung entstehende Energiequelle der Biomasse und die fossilen Energiequellen Erdöl, Erd-gas und Kohle und ihre Reichweite besprochen. Es werden die nuklearen Energiequellen der Kernspaltung(Uranvorkommen) und der Kernfusion (schweres Wasser) und die u. A. auf nuklearen Effekten im Erdin-neren beruhende Erdwärme erläutert, sowie die durch planetare Bewegung verursachten Gezeiteneffekteerwähnt. Anschließend wird auf den wachsenden Energiebedarf der rasch zunehmenden Weltbevölkerungeingegangen, und die geographische Verteilung der Energiequellen (Lagerstätten, Anbauflächen, solareEinstrahlung, Windkarten, Gezeitenströme, . . . ) besprochen. Die sich daraus ergebenden Energieströmeüber Transportwege wie Pipelines, Schiffsverkehr, . . . , werden kurz dargestellt. In einem weiteren Ab-schnitt werden Energiewandlungsprozesse behandelt, wobei direkte und indirekte Verfahren angespro-chen werden. Nach der Rangfolge ihrer technischen Bedeutung stehen großtechnische Prozesse wie z. B.die thermischen Kreisprozesse oder hydraulische Prozesse in Kraftwerken im Vordergrund, doch wird auchein Überblick über randständige Prozesse wie z. B. thermionische Konverter gegeben. Danach erfolgt ei-ne Spezialisierung auf die Thematik der elektrischen Energieversorgung mit Hinblick auf den steigendenAnteil der elektrischen Energieanwendung. Es wird die Kette vom elektrischen Erzeuger zum Verbrau-cher mit einem Überblick auf die erforderlichen Betriebsmittel gegeben, der sich einstellende elektrischeLastfluss und dessen Stabilität angesprochen. Die Speicherung der Energie und im speziellen der elektri-schen Energie durch Umwandlung in andere Energieformen wird thematisiert. Abschließend sollen Fragenzum zeitgemäßen Umgang mit den energetischen Ressourcen im Sinne einer nachhaltigen Energienutzungangeschnitten werden.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studierenden kennen die physikalisch basierten energetischen Grundbegriffe und haben einen Über-blick über die Energieressourcen unseres Planeten Erde.Sie verstehen die grundsätzlichen Energiewandlungsprozesse zur technischen Nutzung der Energie in Formvon Wärme sowie mechanischer und elektrischer Arbeit.Sie haben Grundlagenkenntnisse zur elektrischen Energietechnik in der Wirkungskette vom elektrischenEnergieerzeuger zum Verbraucher erworben und sind in der Lage, sich zu aktuelle Fragen der Energienut-zung und ihrer zukünftigen Entwicklung eine eigene Meinung zu bilden.Sie sind in der Lage, grundlegende Berechnungen zu Energieinhalten, zur Energiewandlung, zu Wirkungs-graden und Effizienzen, zur Speicherung und zu Wandlungs- und Transportverlusten durchzuführen.Siesind darauf vorbereitet, sich in weiterführenden Vorlesungen zu energietechnischen Komponenten undSystemen, zur Energiewirtschaft und zu künftigen Formen der Energieversorgung vertiefendes Wissen an-zueignen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundlagenkenntnisse aus Physik (Mechanik, Wärmelehre, Elektrotechnik, Aufbau der Materie) und Che-mie (Bindungsenergie) sind erwünscht und erleichtern das Verständnis der energetischen Prozesse.

4 Prüfungsform


Modulabschlussprüfung:• Modulprüfung (Fachprüfung, Klausur, Dauer: 120 min, Standard BWS)



6 Verwendbarkeit des ModulsBSc ETiT, BSc WI-ETiT, BSc MEC, BSc iST, BSc CE, MSc ESE


8 LiteraturVorlesungsunterlagen (Foliensätze, Umdrucke)Übungsunterlagen (Beispielangaben, Musterlösungen)Ergänzende und vertiefende Literatur:Grothe/Feldhusen: Dubbel-Taschenbuch für den Maschinenbau, Springer, Berlin, 2007, 22. Aufl.; beson-ders: Kapitel „Energietechnik und Wirtschaft“; Sterner/Stadler: Energiespeicher – Bedarf, Technologien,Integration, Springer-Vieweg, Berlin, 2011; Rummich: Energiespeicher, expert-verlag, Renningen, 2015,2. Aufl.; Strauß: Kraftwerkstechnik zur Nutzung fossiler, nuklearer und regenerativer Energiequellen,Springer, Berlin, 2006, 5. Aufl.; Hau: Windkraftanlagen –Grundlagen, Technik, Einsatz, Wirtschaftlichkeit,Springer-Vieweg, Berlin, 2014, 5. Aufl.; Heuck/Dettmann/Schulz: Elektrische Energieversorgung, Springer-Vieweg, Berlin, 2014, 9. Aufl.;Quaschning: Regenerative Energiesystem, Hanser, München, 2001, 7. Aufl.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-bi-1010-vl Energietechnik


Kurs-Nr. Kursname18-bi-1010-ue Energietechnik



ModulnameGroßgeneratoren und Hochleistungsantriebe



1 LerninhaltElektrische Großgeneratoren: Bemessung, Details der Auslegung: Kühlungsvarianten (Luft-, Wasserstoff-und Wasserkühlung, direkte Leiterkühlung) Einzelverlustberechnung (Wirbelströme in Nutenleitern, Maß-nahmen zur Minderung der Zusatzverluste), Auslegungsbeispiele großer Wasser-kraftgeneratoren bis ca.800 MVA und Turbogeneratoren in kalorischen Kraftwerken bis ca. 2000 MVA. Einsatz von Leistungselek-tronik bei großen Synchronmotorantrieben: Stromrichtermotor und Direktmotor. Begleitende Fachexkursi-on, zahlreiches Bildmaterial.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseAuslegung der Kühlsysteme, Bemessungsgrundlagen und Betriebseigenschaften von großen Generatorenund Antrieben werden erlernt.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmePhysik, Elektrische Maschinen und Antriebe, Energietechnik





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc EPE, MSc ETiT, MSc MEC, MSc WI-ETiT


8 LiteraturAusführliches Skript mit Übungsbeispielen;Bohn, T. (Hrsg.): Handbuchreihe Energie, Band 4: Elektrische Energietechnik, TÜV Rheinland, 1987Böning, W. (Hrsg.): Hütte Taschenbuch Elelektrische Energietechnik, Band 1: Maschinen, Springer, 1978

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-bi-2020-vl Großgeneratoren und Hochleistungsantriebe

Dozent Lehrform SWSDr. techn. Georg Traxler-Samek Vorlesung 2

Kurs-Nr. Kursname18-bi-2020-ue Großgeneratoren und Hochleistungsantriebe

Dozent Lehrform SWSDr. techn. Georg Traxler-Samek Übung 1


ModulnameMessverfahren der Hochspannungstechnik



1 Lerninhalt1. Messung hoher Gleichspannung1.1 Ohmsche Teiler1.2 Elektrostatische Spannungsmesser1.3 Spannungsmesser nach dem Generatorprinzip1.4 Stab-Stab-Funkenstrecke1.5 DKD-Kalibrierung eines 1500 kV-Messsystems2. Messung hoher Wechselspannung in Hochspannungsnetzen2.1 Induktive Spannungswandler mit Öl- und SF6-Isolation2.2 Kapazitive Spannungswandler2.3 Elektronische Spannungswandler2.4 Elektro-Optische Spannungswandler2.5 Kalibrierung von Spannungswandlern3. Messung hoher Wechselspannung im Labor3.1 Ohmsche Teiler3.2 Kapazitive Teiler3.3 Messkugelfunkenstrecke3.4 Elektronische Scheitelwertmessung3.5 DKD-Kalibrierung eines 1200 kV-AC-Messsystems4. Messung hoher Stoßspannungen4.1 Standard-Stoßspannungen im Zeit- und Frequenzbereich4.2 Bauformen von R-, C- und RC-Teilern4.3 Berechnung der Sprungantwort von Stoßspannungsteilern4.4 Analytische Berechnung der Antwortzeit des Teilers mit Zuleitung4.5 EMTP-Berechnung der Teilerausgangsspannung bei Keilstoß und Blitzstoß4.6 DKD-Kalibrierung eines 3 MV-LI-Messsystems4.7 DKD-Kalibrierung eines 2 MV-SI-Messsystems



Die Studenten lernen die Grundlagen, die Dimensionierung, die Anwendung und den Betrieb von Span-nungsteilern für Gleichspannung bis zu 1,5 MV, für Wechselspannung bis zu 1,2 MV, für Blitzstoßspannungbis zu 3,2 MV und für Schaltstoßspannung bis zu 2 MV. Sie lernen und verstehen, nach welchen internatio-nal anerkannten Verfahren zum Beispiel des Deutschen Kalibrierdienstes für Hochspannungsmesssystemebewiesen werden kann, dass die Messunsicherheit dieser Messsysteme kleiner ist als die für Messungenin einem Akkreditierten Hochspannungs-Prüflabor maximal zulässige Unsicherheit der Spannungsmessun-gen.Sie lernen und können begründen, wie die Wahl des Widerstandsmaterials und die Wahl der Isoliersystemedie Messunsicherheit, die Kosten und die erreichbare maximale Höhe der Dauergleichspannung bestim-men.Die Studenten lernen und verstehen, an Hand der Ersatzbilder für den netzfrequenten Betrieb der indukti-ven und kapazitiven Spannungswandler das Wandlerdiagramm zu entwickeln und daraus die Betrags- undWinkelfehler und deren Abhängikeit von der Dimensionierung zu bestimmen.Die Studenten lernen und verstehen, warum sich ein ohmscher Teiler im Gegensatz zu einem kapazitivenTeiler nicht zur Messung hoher Wechselspannung im Labor eignet und wie der Wandabstand den Messfeh-ler eines kapazitiven Wechselspannungsteilers mit Öl-Weichpapierisolation beeinflußt.Die Studenten können zeigen, warum ungedämpfte kapazitive Teiler sich nicht zur Messung von Blitzstoß-spannungen eignen und können die Vorteile und Nachteile der Doppelfunktion eines schwach gedämpftenStoßspannungsteilers als Teiler und als Betriebskapazität beschreiben. Sie wissen, warum bei Blitzstoßspan-nung immer nur die Anordnung Generator, Prüfling, Teiler zulässig ist. Die Studenten können erklären, wieman die Störungen auf das Unterspannungsmesskabel bei Abschnitt im Scheitelwert der Nennspannung desBlitzstoßspannungsteilers auf weniger als 1 % des Nutzsignals verringern kann.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeBSc ETiT, BSc Wi-ETiT





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT, MSc Wi-ETiT


8 Literatur• Breilmann, W.: Skriptum zur Vorlesung „ Messverfahren der Hochspannungstechnik“ im WS

2014/2015• Kuffel, E.; Zaengl, W.S.: High Voltage Engineering, Fundamentals ISBN-13:987-0750636346; Butter-

worth Heinemann; July 2000. 539 Seiten; 81,20 Euro.• VDE 0432: Hochspannungs-Prüftechnik: Teil 1: Allgemeine Begriffe und Prüfbedingungen; (2011-

10) : 78 Euro• VDE 0432: Hochspannungs-Prüftechnik: Teil 2: Messsysteme (2011-10) : 78 Euro• Schon, K.: Stoßspannungs- und Stoßstrommesstechnik ISBN 978-3-642-13117-2; Springer Heidel-

berg; September 2010, 285 Seiten; 88 Euro

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-hi-2050-vl Messverfahren der Hochspannungstechnik

Dozent Lehrform SWSDr. Ing. Wolfgang Breilmann Vorlesung 2


ModulnameÜberspannungsschutz und Isolationskoordination in Energieversorgungsnetzen


Sprache Modulverantwortliche PersonEnglisch Prof. Dr.-Ing. Volker Hinrichsen

1 Lerninhalt• Einleitung, Grundlagen und Überblick• Ermittlung der repräsentativen Überspannungen

– Herkunft und Klassifizierung von Überspannungen– Normalverteilung der Auftrittswahrscheinlichkeiten und daraus ableitbare Größen– Betriebsspannungen und temporäre Überspannungen– Langsam ansteigende Überspannungen– Schnell ansteigende Überspannungen– Eigenschaften von Überspannungsschutzgeräten– Wirkungsweise und Auslegung von Metalloxid-Ableitern– Wanderwellenvorgänge und Schutzbereich von Ableitern– Repräsentative Spannungen- und Überspannungen beim Einsatz von Ableitern

• Ermittlung der Koordinationsstehspannung– Isolationsfestigkeiten für unterschiedliche Spannungsformen und geometrische Anordnungen

(gap factors)– Nachweiskriterium– Vorgehensweise in der Isolationskoordination

• Ermittlung der erforderlichen Stehspannung– Allgemeines– Atmosphärische Korrektur– Sicherheitsfaktoren für innere und äußere Isolation

• Bemessungs-Stehspannungen und Prüfverfahren– Allgemeines– Prüfumrechnungsfaktoren– Bestimmung und Nachweis der Durchschlagfestigkeit durch geeignete Prüfverfahren– Tabellen für Prüfspannungswerte und erforderliche Schlagweiten

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studierenden haben die wichtigsten Verfahren der Isolationskoordination auf der Grundlage dereinschlägigen IEC-Vorschriften (und wichtige Unterschiede zur Vorgehensweise entsprechend den IEEE-Vorschriften) verstanden und sind damit in der Lage, die Betriebsmittel elektrischer Energieversorgungs-netze bezüglich ihrer Festigkeit gegen mögliche auftretende Überspannungen auszulegen. Dazu haben siedie Ursachen der verschiedenen Überspannungsarten kennengelernt sowie die jeweilige elektrische Festig-keit der Betriebsmittel gegenüber diesen Überspannungen. Die Wirkungsweise und Auslegung von Über-spannungsableitern als wichtiges Hilfsmittel der Isolationskoordination in Energieversorgungsnetzen sindverstanden worden. Das theoretische Wissen über die Vorgehensweise bei der Isolationskoordination istdurch praktische Fallbeispiele untermauert und vertieft worden. Damit sind die Studierenden grundsätz-lich in der Lage, eine Isolationskoordination in beliebigen Anwendungsfällen selbständig durchzuführen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeHochspannungstechnik I und II






6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT, MSc EPE, MSc Wi-ETiT


8 LiteraturDie IEC-Vorschriften können während der Vorlesungzeit ausgeliehen werden. Die Vorlesungsfolien so-wie weiteres unterstützendes Lehrmatterial können von der HST-Homepage heruntergeladen werden:www.hst.tu-darmstadt.de.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-hi-2030-vl Überspannungsschutz und Isolationskoordination in Energieversorgungsnetzen


Kurs-Nr. Kursname18-hi-2030-ue Überspannungsschutz und Isolationskoordination in Energieversorgungsnetzen



http://www.hst.tu-darmstadt.de

ModulnameElektrische Energieversorgung I

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-hs-1010 5 CP 150 h 90 h 1 SoSe


1 LerninhaltDrehstromnetz und symmetrische Komponenten; Freileitungen; Kabel; Transformatoren; Kurzschluss-stromberechnung; Schaltgeräte; Schaltanlagen

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Lernziele sind:

• Vorstellung der Betriebsmittel der Energieversorgung• Funktionale Erklärung der Betriebsmittel• Berechnungen zur Auslegung• Einfluss auf das elektrische System

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeStoff der Lehrveranstaltung Energietechnik





6 Verwendbarkeit des ModulsBSc ETiT, BSc/MSc WI-ET, BSc EPE, BSc/MSc CE, BSc/MSc iST, MSc Informatik


8 LiteraturSkript, Vorlesungsfolien, Leitfragen, Übungsaufgaben

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-hs-1010-vl Elektrische Energieversorgung I


Kurs-Nr. Kursname18-hs-1010-ue Elektrische Energieversorgung I



ModulnameElektrische Maschinen und Antriebe



1 LerninhaltAufbau und Wirkungsweise von Asynchronmaschinen, Synchronmaschinen, Gleichstrommaschinen. Ele-mentare Drehfeldtheorie, Drehstromwicklungen. Stationäres Betriebsverhalten der Maschinen im Motor-/Generatorbetrieb, Anwendung in der Antriebstechnik am starren Netz und bei Umrichterspeisung. Bedeu-tung für die elektrische Energieerzeugung im Netz- und Inselbetrieb.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach aktiver Mitarbeit in der Vorlesung, insbesondere durch Nachfragen bei den Vorlesungsteilen, die Sienicht vollständig verstanden haben, sowie selbständigem Lösen aller Übungsaufgaben vor der jeweiligenÜbungsstunde (also nicht erst bei der Prüfungsvorbereitung) sollten Sie in der Lage sein:

• das stationäre Betriebsverhalten der drei Grundtypen elektrischer Maschinen sowohl im Generator-als auch Motorbetrieb berechnen und erläutern zu können,

• die Anwendung elektrischer Maschinen in der Antriebstechnik zu verstehen und einfache Antriebeselbst zu projektieren,

• die einzelnen Bauteile elektrischer Maschinen in ihrer Funktion zu verstehen und deren Wirkungs-weise erläutern zu können,

• die Umsetzung der Grundbegriffe elektromagnetischer Felder und Kräfte in ihrer Anwendung aufelektrische Maschinen nachvollziehen und selbständig erklären zu können.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeMathematik I bis III, Elektrotechnik I und II, Physik, Mechanik





6 Verwendbarkeit des ModulsBSc ETiT, BSc/MSc Wi-ETiT, BEd


8 LiteraturAusführliches Skript und Aufgabensammlung; Kompletter Satz von PowerPoint-FolienR.Fischer: Elektrische Maschinen, C.Hanser-Verlag, 2004Th.Bödefeld-H.Sequenz: Elektrische Maschinen, Springer-Verlag, 1971H.-O.Seinsch: Grundlagen el. Maschinen u. Antriebe, Teubner-Verlag, 1993G.Müller: Ele.Maschinen: 1: Grundlagen, 2: Betriebsverhalten, VEB, 1970

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-bi-1020-vl Elektrische Maschinen und Antriebe



Kurs-Nr. Kursname18-bi-1020-ue Elektrische Maschinen und Antriebe



ModulnameLeistungselektronik I

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-gt-1010 5 CP 150 h 90 h 1 WiSe


1 LerninhaltDie Leistungselektronik formt die vom Netz bereitgestellte Energie in die vom jeweiligen Verbraucher benö-tigte Form um. Diese Energieumwandlung basiert auf “Schalten mit elektronischen Mitteln”, ist verschleiß-frei, schnell regelbar und hat einen sehr hohen Wirkungsgrad. In “Leistungselektronik I” werden die fürdie wichtigsten Energieumformungen benötigten Schaltungen vereinfachend (mit idealen Schaltern) be-handelt.Hauptkapitel bilden dieI.) Fremdgeführten Stromrichter einschließlich ihrer Steuerung insbesondere zum Verständnis leistungs-elektronische Schaltungen.II.) selbstgeführte Stromrichter (Ein- Zwei- und Vier-Quadranten-Steller, U-Umrichter)

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach aktiver Mitarbeit in der Vorlesung, sowie selbständigem Lösen aller Übungsaufgaben sollen die Stu-dierenden in der Lage sein:

• Das idealisierte Verhalten von Leistungshalbleitern zu verstehen• die Strom- und Spannungsverläufe netzgeführter Stromrichter unter verschiedenen Idealisierungs-

bedingungen bei zu berechnen und zu skizzieren sowie das Kommutierungsverhalten netzgeführterStromrichter sowohl in Mittelpunkts- als auch in Brückenschaltungen berechnen und darstellen.

• für selbstgeführte Stromrichter die Grundschaltungen der Ein-, Zwei- und Vier-Quadrantensteller(incl Strom- und Spannungsverläufe) anzugeben.

• die Arbeitsweise sowohl beim zweiphasigen als auch beim dreiphasigen spannungseinprägendenWechselrichter zu berechnen und darzustellen.

• Die Arbeitsweise und Konzepte on HGÜ-Anlagen zu verstehen

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeMathe I und II, ETiT I und II, Energietechnik





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT, MSc MEC, Wi-ETiT


8 LiteraturSkript und Übungsanleitung zum Download in MoodleProbst U.: „Leistungselektronik für Bachelors: Grundlagen und praktische Anwendungen“, Carl HanserVerlag GmbH & Co. KG, 2011Jäger, R.: „Leistungselektronik: Grundlagen und Anwendungen“, VDE-Verlag; Auflage 2011Heumann, K.: Grundlagen der Leistungselektronik; Teubner; Stuttgart; 1985Lappe, R.: Leistungselektronik; Springer-Verlag; 1988Mohan, Undeland, Robbins: Power Electronics: Converters, Applications and Design; John Wiley Verlag;New York; 2003


Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-gt-1010-vl Leistungselektronik I


Kurs-Nr. Kursname18-gt-1010-ue Leistungselektronik I



ModulnameHochspannungsschaltgeräte und -anlagen

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-hi-2020 3 CP 90 h 60 h 1 SoSe


1 LerninhaltDie Vorlesung behandelt den grundlegenden Aufbau von Hochspannungsschaltanlagen sowie Aufbau undFunktion von Hochspannungsschaltgeräten:

• Schaltvorgänge und –beanspruchungen, Schaltaufgaben• Lichtbogenverhalten in Luft, SF6 und Vakuum• Schaltgeräte: Erdungsschalter, Trennschalter, Leistungsschalter• Aufbau, Funktion und Schaltverhalten Trenn- und Erdungsschaltern in Freiluft und SF6• Aufbau, Funktion und Schaltverhalten von Leistungsschaltern: Vakuumschal-ter, Druckluft- und SF6-

Schalter (Blaskolbenschalter und Selbstblasschalter)• Beanspruchungen von Trenn- und Erdungsschaltern im Kurzschlußfall• Prüfungen von Schaltgeräten• Zuverlässigkeitsbetrachtungen von Hochspannungsschaltern• Zukünftige Entwicklungstendenzen: Intelligente Steuerung, Halbleiterschalter, Supraleitende Schal-

ter

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDer Student sollte die Aufgaben und Funktionen von Hochspannungsschaltgeräten sowie deren Einsatz inHochspannungsschaltanlagen verstehen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeBesuch der Vorlesungen Hochspannungstechnik I und II wird empfohlen





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT, BSc/MSc iST, MSc Wi-ETiT, MSc EPE


8 LiteraturEin Vorlesungsskript und Folien können heruntergeladen werden: http://www.hst.tu-darmstadt.de/index.php?id=30

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-hi-2020-vl Hochspannungsschaltgeräte und -anlagen

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. Claus Neumann Vorlesung 2


http://www.hst.tu-darmstadt.de/index.php?id=30

http://www.hst.tu-darmstadt.de/index.php?id=30

ModulnameHochspannungstechnik I



1 LerninhaltWahl der Spannungsebene, Erzeugung hoher Wechselspannung, Erzeugung hoher Gleichspannung, Erzeu-gung von Stoßspannungen, Messung hoher Spannungen (Wechsel-, Gleich-, Stoßspannungen), ElektrischeFelder, 2 Exkursionen zu Herstellern Energietechnischer Geräte

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studierenden wissen, warum elektrische Energieübertragung mit Hochspannung erfolgt und wie dieoptimale Spannungshöhe ermittelt wird; sie können die Prüfspannungsformen aus den im Netz auftreten-den Beanspruchungen ableiten; sie wissen, wie hohe Prüfspannungen im Labor erzeugt und gemessen wer-den; sie haben die Anforderungen der Normen verstanden (und warum Normen überhaupt wichtig sind)und können sie umsetzen; für die Erzeugung der Spannungsformen Wechselspannung, Gleichspannung,Stoßspannung haben sie typische Kreise kennen gelernt und können diese abwandeln und weiterentwi-ckeln; sie kennen die Probleme und Anforderungen der Messtechnik und können Hochspannungsmesssys-teme angepasst an die Problemstellung einsetzen und optimieren; sie sind damit insgesamt grundsätzlich inder Lage, ein Hochspannungslabor selber zu planen und zu errichten; sie können die elektrischen Feldver-hältnisse an einfachen Elektrodenanordnungen berechnen und bereits Optimierungen durch Formgebungder Elektroden vornehmen; sie können die Ausbreitung von Impulsen auf Leitungen abschätzen und wis-sen, wie sich dies auf die Stoßspannungsmesstechnik auswirkt.








8 Literatur• Eigenes Skript (ca. 200 Seiten)• Sämtliche VL-Folien (ca. 600 Stck.) zum Download• Küchler: Hochspannungstechnik, Springer-Verlag

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-hi-1020-vl Hochspannungstechnik I


Kurs-Nr. Kursname18-hi-1020-ue Hochspannungstechnik I



ModulnameHochspannungstechnik II

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-hi-2010 4 CP 120 h 75 h 1 SoSe


1 LerninhaltGeschichtete Dielektrika, Maßnahmen zur Feld- und Potentialsteuerung, Gasdurchschlag (Luft und SF6),Oberflächenentladungen, Blitzentladungen / Blitzschutz, Vakuumdurchschlag, Wanderwellenvorgänge aufLeitungen; Exkursion in eine Schaltanlage

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studierenden können Feldoptimierungen nun auch durch gezielte Auslegung des Dielektrikums, durchkapazitive, refraktive oder resistive Steuerbeläge und durch externe Steuerelektroden vornehmen; sie ha-ben damit verstanden, warum Geräte der elektrischen Energieversorgung so konstruiert sind wie sie sindund an welchen Stellen optimiert werden kann oder muss, wenn sich die Anforderungen ändern; sie habendie physikalischen Vorgänge beim Durchschlag von Gasen verstanden und wissen, welche Parameter derenelektrische Festigkeit beeinflussen; sie kennen die Auswirkungen stark inhomogener Elektrodenanordnun-gen und extrem großer Schlagweiten; sie kennen die zeitlichen Abhängigkeiten eines Gasdurchschlagsund deren Auswirkungen auf die elektrische Festigkeit bei Impulsspannungsbeanspruchung; sie sind inder Lage, Gleitanordnungen zu erkennen und wissen, welche Probleme unter Fremdschichtbeanspruchungauftreten und wie sie zu lösen sind; sie sind damit in der Lage, Vorhersagen zur elektrischen Festigkeit be-liebiger Elektroden- und Isolieranordnungen bei beliebigen Spannungsbeanspruchungen zu treffen, bzw.gezielt einem Gerät eine bestimmte elektrische Festigkeit zu geben; sie sind speziell in der Lage, die Pro-bleme künftiger UHV- Systeme zu erkennen und zu lösen; sie haben den Mechanismus von Gewitter undBlitzeinschlägen verstanden und können daraus abgeleitete Schutzmaßnahmen - z.B. Gebäudeschutz undBlitzschutz von Schaltanlagen und Freileitungen - nachvollziehen und weiterentwickeln; sie können sichermit Wanderwellenvorgängen auf Leitungen umgehen und damit entstehende Überspannungen berechnensowie gezielte Abhilfemaßnahmen ableiten.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeHochspannungstechnik I





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT, MSc Wi-ETiT


8 Literatur• Eigenes Skript (ca. 140 Seiten)• Sämtliche VL-Folien (ca. 460 Stck.) zum Download

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-hi-2010-vl Hochspannungstechnik II



Kurs-Nr. Kursname18-hi-2010-ue Hochspannungstechnik II



ModulnameNeue Technologien bei elektrischen Energiewandlern und Aktoren



1 LerninhaltZiel: Der Einsatz neuer Technologien, nämlich Supraleitung, magnetische Schwebetechniken und magneto-hydrodynamische Wandlerprinzipien, werden den Studentinnen und Studenten nahegebracht. Die prinzipi-elle physikalische Wirkungsweise, ausgeführte Prototypen und der aktuelle Stand der Entwicklung werdenausführlich erläutert. Inhalt:Anwendung der Supraleiter für elektrische Energiewandler:

• rotierende elektrische Maschinen (Motoren und Generatoren)• Magnetspulen für die Fusionsforschung,• Lokomotiv- und Bahntransformatoren,• magnetische Lagerung.

Aktive magnetische Lagerung („magnetisches Schweben“):• Grundlagen der magnetischen Schwebetechnik,• Lagerung von Hochdrehzahlantrieben im kW- bis MW-Bereich,• Einsatz für Hochgeschwindigkeitszüge mit Linearantrieben.

Magnetohydrodynamische Energiewandlung:• Physikalisches Wirkprinzip,• Stand der Technikund Perspektiven.

Fusionsforschung:• Magnetfeldanordnungen für den berührungslosenPlasmaeinschluß,• Stand der aktuellen Forschung.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseBasiskenntnisse zur energietechnischen Anwendung der Supraleitung und des magnetischen Schwebens,der magnetohydrodynamischen Energiewandlung und der Fusionstechnologie werden verstanden und ihreaktuellen Anwendungen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmePhysik, Eelektrische Maschinen und Antriebe, Energietechnik







8 Literatur


Ausführliches Skript; Komarek, P.: Hochstromanwendungen der Supraleitung, Teubner, Stuttgart, 1995Buckel, W.: Supraleitung, VHS-Wiley, Weinheim, 1994Schweitzer, G.; Traxler, A.; Bleuler, H.: Magnetlager, Springer, Berlin, 1993Schmidt, E.: Unkonventionelle Energiewandler, Elitera, 1975

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-bi-2040-vl Neue Technologien bei elektrischen Energiewandlern und Aktoren


Kurs-Nr. Kursname18-bi-2040-ue Neue Technologien bei elektrischen Energiewandlern und Aktoren



ModulnameNumerische Feldberechnung Elektrischer Maschinen und Aktoren



1 LerninhaltEinführung in Finite Element Method (FEM), einfache Beispiele für Auslegung von elektromagnetischenGeräten in 2D mit FEM, 2D elektro-magnetische Auslegung von Transformatoren, Drehstrommaschinen,Permanentmagnet-Maschinen; Wirbelstrom in Käfigläufermaschinen (Beispiel: Windgenerator); Kühlsyste-me und thermische Auslegung: Berechnung von Temperaturverteilung in Leistungsgeräten

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseAls Kompetenz wird der sichere Umgang mit dem Finite-Element-Programmpaket FEMAG und Grund-kenntnisse mit dem Programmpaket ANSYS erworben.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeDringend empfohlen der Besuch von Vorlesung und aktive Mitarbeit bei den Übungen „Energy Converters- CAD and System Dynamics“





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc EPE, MSc ETiT, MSc MEC


8 LiteraturAusführliches Skript; User Manual FEMAG und ANSYS. Müller, C. Groth: FEM für Praktiker – Band 1:Grundlagen, expert-Verlag, 5. Aufl., 2000

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-bi-2110-se Numerische Feldberechnung Elektrischer Maschinen und Aktoren

Dozent Lehrform SWSDr.-Ing. Bogdan Funieru Seminar 2


ModulnamePhysik und Technik von Beschleunigern



1 Lerninhalt




• Modulprüfung (Studienleistung, Studienleistung, b/nb BWS)Bausteinbegleitende Prüfung:

• [05-25-6302-pr] (Studienleistung, Studienleistung, BWS b/nb)


• Modulprüfung (Studienleistung, Studienleistung, Gewichtung: 100 %)Bausteinbegleitende Prüfung:

• [05-25-6302-pr] (Studienleistung, Studienleistung, Gewichtung: 0 %)



8 Literatur

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-bf-2010-vl Beschleunigerphysik

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. Oliver Boine-Frankenheim Vorlesung 2

Kurs-Nr. Kursname05-21-2502-ku Einführung in die Beschleunigerphysik (Experimentell)

Dozent Lehrform SWSKurs 2

Kurs-Nr. Kursname05-25-6302-pr Berufsbezogenes Praktikum Einführung in die Beschleunigerphysik



ModulnameMachine Learning & Energy

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-st-2020 6 CP 180 h 120 h 1 WiSe


1 LerninhaltAuch für Ingenieure wird die Analyse und Interpretation von Daten immer wichtiger. Unter den Schlagwor-ten Digitalisierung und Smart Grid entwickeln sich viele neue datenbasierter Dienste im Energiebereich.Das Modul stellt diese Entwicklung und die zugehörigen technischen Grundlagen des maschinellen Lernensdar.Zuerst werden die verschiedenen Problemstellungen des maschinellen Lernens strukturiert dargestellt(Klassifikation, Regression, Gruppierung, Dimensionsreduktion, Zeitserienmodelle, . . . ), und es wird ge-zeigt, wie jede Problemklasse in aktuellen Fragestellungen der Energietechnik ihre Anwendung findet(Vorhersage von Preisen, erneuerbaren Energien und Verbrauchsmustern in multimodalen Systemen, Feh-lererkennung und -prädiktion, Datenvisualisierung in komplexen Umgebungen, robuste Investitionsrech-nung, Kundenanalyse, probabilistische Netzrechnung, . . . ).Danach werden Grundlagen der Optimierung und Wahrscheinlichkeitsrechnung wiederholt sowie proba-bilistische graphische Modelle eingeführt. Auf dieser Basis werden dann für jede Problemklasse des ma-schinellen Lernens verschiedene Verfahren in Tiefe vorgestellt und anhand von Anwendungsbeispielen ausdem Energiebereich diskutiert. Es werden klassische Verfahren wie lineare Regression, k-Means, Haupt-komponentenanalyse ebenso wie moderne Verfahren (u.a. SVMs, Deep Learning, Collaborative filtering,. . . ) dargestellt. Alle methodischen Schritte werden in Übungen / einem Praktikum auf Basis von Matlabvertieft.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studierenden kennen wesentliche Aufgabenstellungen und Methoden des maschinellen Lernens undderen Einsatzmöglichkeiten im Energiebereich. Die Studierenden verstehen die Funktionswiese entspre-chender Algorithmen und sind in der Lage, diese eigenständig auf neue Probleme (nicht nur aus demEnergiebereich) anzuwenden und entsprechend anzupassen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die Teilnahme• Gute Kenntnisse der linearen Algebra und Grundlagen der numerischen Optimierung (z.B. aus dem

Kurs 18-st-2010 Energiemanagement & Optimierung)• Die aktive Nutzung von Matlab für die Übungen sollte kein Hindernis darstellen. Als Vorübung kann

der Kurzkurs 18-st-2030 Matlab Grundkurs besucht werden.





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc etit, MSc iST, MSc Wi-etit, MSc CE, MSc ESE

7 Notenverbesserung nach §25 (2)Notenverbesserungen bis zu 0,4 nach APB §25(2) durch Bonus für regelmäßig besuchte Übungs-/Praktikumstermine und mindestens einmaliges Vorrechnen in den Übungen

8 Literatur


• A Géron: Hands on Machine Learning with scikit-learn and Tensorflow, 2017• Friedman, Hastie, Tibshirani: The elements of statistical learning, 2001• Koller, Friedmann: Graphical Models, 2009

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-st-2020-vl Machine Learning & Energy

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. rer. nat. Florian Steinke Vorlesung 2

Kurs-Nr. Kursname18-st-2020-pr Praktikum Machine Learning & Energy

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. rer. nat. Florian Steinke Praktikum 1

Kurs-Nr. Kursname18-st-2020-ue Machine Learning & Energy

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. rer. nat. Florian Steinke Übung 1


ModulnameElektrische Bahnen



1 Lerninhalt• Traktionsmechanik• Elektrische Ausrüstung von Triebfahrzeugen• Traktionswechselrichter und Traktionsmaschine• Überwachungseinrichtungen• Bahnstromsysteme im Vergleich• Gleich- und Wechselstromsysteme für Fernbahnen und Nahverkehr• Problem der Erdung und Rückstromführung• Unterwerke, Umformer, Kraftwerke

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseVerständnis der Grundkonzepte elektrischer Triebfahrzeuge und elektrischer Bahnstromsysteme

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundkenntnisse in elektrischen Maschinen und Antrieben







8 LiteraturDetailliertes Vorlesungsskript. Bendel, H. u.a.: Die elektrische Lokomotive. Transpress, Berlin, 1994. Filipo-vic, Z: Elektrische Bahnen. Springer, Berlin, Heidelberg, 1995. Steimel, A.: Elektrische Triebfahrzeuge undihre Energieversorgung. Oldenburg Industrieverlag, 2006. Bäzold, D. u.a.: Elektrische Lokomotion deut-scher Eisenbahnen. Alba, Düsseldorf, 1993. Obermayer, H. J.: Internationaler Schnellverkehr. Franckh-Kosmos, Stuttgart, 1994; Guckow, A.; Kiessling, F.; Puschmann, R.: Fahrleitungen el. Bahnen. Teubner,Stuttgart, 1997. Schaefer, H.: Elektrotechnische Anlagen für Bahnstrom. Eisenbahn-Fachverlag, Heidel-berg, 1981

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-bi-2140-vl Elektrische Bahnen

Dozent Lehrform SWSProf. Harald Neudorfer Vorlesung 3


3.4 Wahlkatalog AIS-MT: Medizintechnik

ModulnameFuzzy-Logik, Neuronale Netze und Evolutionäre Algorithmen



1 LerninhaltFuzzy-Systeme: Grundlagen, regelbasierte Fuzzy-Logik, Entwurfsverfahren, Entscheidungsfindung, Fuzzy-Regelung, Mustererkennung, Diagnose; Neuronale Netze: Grundlagen, Multilayer-Perzeptrons, Radiale-Basisfunktionen-Netze, Mustererkennung, Identifikation, Regelung, Interpolation und Approximation;Neuro-Fuzzy: Optimierung von Fuzzy-Systemen, datengetriebene Regelgenerierung; Evolutionäre Algo-rithmen: Optimierungsaufgaben, Evolutionsstrategien und deren Anwendung, Genetische Algorithmen undderen Anwendung


• die Elemente und Standardstruktur von Fuzzy- Logik-Systemen, Neuronalen Netzen und Evolutio-nären Algorithmen nennen,

• die Vor- und Nachteile der einzelnen Operatoren, die in diesen Systemen der Computational Intelli-gence vorkommen, in Bezug auf eine Problemlösung benennen,

• erkennen, wann sich die Hilfsmittel der Computational Intelligence zur Problemlösung heranziehenlassen,

• die gelernten Algorithmen in Computerprogramme umsetzen,• die gelernten Standartmethoden erweitern, um neue Probleme zu lösen.






6 Verwendbarkeit des ModulsBSc iST, MSc ETiT, MSc MEC, MSc WI-ETiT, MSc iCE, MSc EPE, MSc CE, MSc Informatik


8 LiteraturAdamy : Fuzzy Logik, Neuronale Netze und Evolutionäre Algorithmen, Shaker Verlag (erhältlich im FG-Sekretariat)www.rtr.tu-darmstadt.de (optionales Material)

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-ad-2020-vl Fuzzy-Logik, Neuronale Netze und Evolutionäre Algorithmen


3.4 Wahlkatalog AIS-MT: Medizintechnik 294

http://www.rtr.tu-darmstadt.de/

Kurs-Nr. Kursname18-ad-2020-ue Fuzzy-Logik, Neuronale Netze und Evolutionäre Algorithmen



ModulnameMedizinische Visualisierung



1 LerninhaltMedizinische Bilddaten; Bildaufbereitung; Medizinische Visualisierung mit VTK; Indirekte Volumenvisuali-sierung; Direkte Volumenvisualisierung; Transfer-Funktionen; Interaktive Volumenvisualisierung; Illustrati-ves Rendering; Beispiel: Visualisierung von Tensor-Bilddaten; Beispiel: Visualisierung von Baumstrukturen;Beispiel: Virtuelle Endoskopie; Beispiel: Bildgestützte Chirurgie

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStudierende kennen nach erfolgreichem Besuch der Veranstaltung Techniken der Volumenvisualisierung.Sie verstehen die Notwendigkeit der Bildverbesserung für die Visualisierung. Sie können das "VisualizationToolkit“ (VTK) anwenden, um mit dessen Hilfe Anwendungen für die Visualisierung von medizinischenBilddaten für Diagnose, Planung und Therapie zu erstellen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeHilfreiche aber nicht notwendige Voraussetzungen: GDV I, (Medizinische) Bildverarbeitung







8 LiteraturPreim, Botha: Visual Computing for Medicine

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0467-iv Medizinische Visualisierung


4


ModulnameAktuelle Trends in Medical Computing



1 Lerninhalt- Selbstständiges Studium aktueller Conference und Journal Papers aus dem Bereich Medical Imaging zueinem ausgewählten Thema im Bereich grundlegender Methoden.- Kritische Auseinandersetzung mit dem behandelten Thema- Eigene weiterführende Literaturrecherchen- Erstellen eines Vortrags (schriftliche Ausarbeitung und Folienpräsentation) über die behandelte Thematik- Präsentation des Vortrags vor Publikum mit heterogenem Vorwissen- Fachliche Diskussion über die behandelte Thematik nach dem Vortrag- Medizinische Anwendungsfelder sind u.a. Onkologie, Orthopädie, navigierte ChirurgieBehandelte Methoden umfassen u.a.: Segmentierung, Registrierung, Visualisierung, Simulation, Navigationund Tracking.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach erfolgreicher Teilnahme an der Veranstaltung können die Studierenden sich eigenständig in ein The-ma anhand von wissenschaftlichen Veröffentlichungen einarbeiten.Sie lernen die wesentlichen Aspekte der untersuchten Arbeiten zu erkennen und auf verständliche Wei-se einem heterogenen Publikum vorzutragen. Dabei wenden sie verschiedene Präsentationstechniken an.Nach dem Vortrag können die Studierenden aktiv eine Fachdiskussion zu dem präsentierten Thema leitenund bestreiten.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeBachelor ab 4. Semester, Master ab 1. Semester.







8 LiteraturWird zu Beginn der Veranstaltung bekanntgegeben.

Enthaltene Kurse


Kurs-Nr. Kursname20-00-0468-se Aktuelle Trends im Medical Computing



ModulnameComputergestützte Planung und Navigation in der Medizin


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr. Georgios Sakas

1 Lerninhalt- Selbstständiges Studium aktueller Konferenz- und Journal-Papers aus dem Bereich Medical Imaging zueinem ausgewählten Thema im Bereich der Planung und chirurgischen Navigation.- Kritische Auseinandersetzung mit dem behandelten Thema- Eigene weiterführende Literaturrecherchen- Erstellen eines Vortrags (schriftliche Ausarbeitung und Folienpräsentation) über die behandelte Thematik- Präsentation des Vortrags vor Publikum mit heterogenem Vorwissen- Fachliche Diskussion über die behandelte Thematik nach dem VortragBehandelte Methoden, die in Zusammenhang mit der Operationsplanung und navigierten Chirurgie stehensind u.a.: Segmentierung, Registrierung, Visualisierung, Simulation, Navigation und Tracking.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach erfolgreicher Teilnahme an der Veranstaltung können die Studierenden sich eigenständig in ein The-ma anhand von wissenschaftlichen Veröffentlichungen einarbeiten.Sie lernen die wesentlichen Aspekte der untersuchten Arbeiten zu erkennen und auf verständliche Wei-se einem heterogenen Publikum vorzutragen. Dabei wenden sie verschiedene Präsentationstechniken an.Nach dem Vortrag können die Studierenden aktiv eine Fachdiskussion zu dem präsentierten Thema leitenund bestreiten.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeFür Bachelor ab 4. Semester und Master ab 1. Semester







8 LiteraturWird zu Beginn der Veranstaltung bekanntgegeben.

Enthaltene Kurse


Kurs-Nr. Kursname20-00-0677-se Computergestützte Planung und Navigation in der Medizin

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. Georgios Sakas Seminar 2















Enthaltene Kurse







ModulnameEvolutionäre Systeme - Von der Biologie zur Technik



1 LerninhaltTheorie der biologischen Evolution, Grundlagen Genetik, Populationsgenetik, Wachstumsmodelle, Evo-lutionäre Algorithmen, Anwendung, DNA computing, Artificial Life, Theorie evolutionärer Algorithmen,Optimierungsverfahren, multi-kriterielle Optimierung, Metamodelle, Co-evolution, genetische Codierung,Repräsentationen evol. Algorithmen, Entwicklungs- und Wachstumsprozesse, Selbstadaptation, Evolutionund Lernen

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseEin Student kann nach Besuch der Veranstaltung: 1. die Grundlagen biologischer Evolution auf systemi-scher Ebene verstehen, 2. die Grundlagen auf technische Problemlösungen (evolutionäre Algorithmen)übertragen, 3. die übertragenen Erkenntnisse zur Lösung schwieriger Optimierungsprobleme anwenden,4. Einblick in die Möglichkeiten und Schwierigkeiten interdisziplinärer Forschung (Natur- und Ingenieur-wissenschaften) gewinnen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundlagen der Mathematik. Umgang mit dem Computer.





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT, MSc MEC, MSc iST, MSc WI-ETiT, MSc iCE, MSc EPE, MSc CE, MSc Informatik, Biotechnik


8 LiteraturD.J. Futuyama: Evolutionary Biology. W. Henning, Genetik, Springer Verlag; D.B. Fogel: Evolutionary Com-putation, IEEE Press; I. Rechenberg: Evolutionsstrategie ‘94; H.-P. Schwefel: Evolution and Optimum See-king

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-ad-2050-vl Evolutionäre Systeme - Von der Biologie zur Technik

Dozent Lehrform SWSDr. rer. nat. Bernhard Sendhoff Vorlesung 2


ModulnameComputational Modeling for the IGEM Competition

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-kp-2100 4 CP 120 h 90 h 1 WiSe/SoSe


1 LerninhaltDer IGEM (International Genetically Engineered Machine) Wettbewerb ist ein jährlicher internationalerWettbewerb unter Studierenden im Bereich der synthetischen Biologie, der vom MIT (Massachusetts In-stitute of Technology), USA organisiert wird und seit 2004 existiert. In den letzten Jahren haben Teamsvon der TU Darmstadt am Wettbewerb teilgenommen und waren dabei auch sehr erfolgreich. Das Seminarbildet Studierende und zukünftige IGEM Teilnehmer im Bereich der computergestützten Modellierung vonbiomolekularen Schaltkreisen aus. Das Seminar ist ausgerichtet auf Studierende mit einer guten mathema-tischen Vorbildung – im Speziellen aus den Bereichen Elektrotechnik, Informatik, Physik und Mathematik.Seminarteilnehmer, die interessiert daran sind IGEM Teilnehmer zu werden, haben dann die Möglichkeitmit Studierenden aus den Bereichen Biologie und Biochemie am IGEM Projekt des Jahres 2017 der TUDarmstadt zusammen zu arbeiten und dabei für die computergestützte Modellierung im IGEM Projekt zu-ständig zu sein.Das Seminar wird grundlegende Modellierungstechniken vermitteln aber der Fokus wird darauf liegenaktuelle Forschungsarbeiten und vergangene IGEM Projekte im Bereich Modellierung zu diskutieren undgegenseitig vorzustellen.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStudierende, die das Seminar erfolgreich besucht haben, sollten fähig sein praktische Modellierung von bio-molekularen Schaltkreisen, die auf transkriptions- und translations-basierter Kontrolle von Genexpressionberuhen, durchzuführen. Die Fähigkeit beruht auf einem Verständnis der folgenden Themen:

• Differenzialgleichungsmodelle von biomolekularen Prozessen• Markovkettenmodelle von biomolekularen Prozessen• Handhabung von Software zur Zusammenschaltung von genetischen Elementen• Kalibrationsmethoden für Berechnungsmodelle basierend auf Messdaten• Handhabung von bioinformatischer Software zur Selektion von genetischen Elementen






6 Verwendbarkeit des ModulsBSc etit, MSc etit, MSc iST


8 Literatur

Enthaltene Kurse


Kurs-Nr. Kursname18-kp-2100-se Computational Modeling for the IGEM Competition

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. techn. Heinz Köppl Seminar 2


ModulnameMedizinische Bildverarbeitung



1 LerninhaltDie Vorlesung gliedert sich in zwei Teile. In der ersten Hälfte der Vorlesung wird die Funktionsweise vonGeräten, welche medizinische Bilder liefern (CT, MRI, PET, SPECT, Ultraschall), erklärt.In der zweiten Hälfte werden verschiedene Bildverarbeitungsmethoden erklärt, welche typischerweise fürdie Bearbeitung medizinischer Bilder eingesetzt werden.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNoch erfolgreichem Besuch der Veranstaltung haben die Studierenden einen Überblick über die Funktions-weise und die Möglichkeiten der modernen medizinischen Bildverarbeitung. Studierende sind dazu in derLage, einfache bis mittlere medizinische Bildverarbeitungsaufgaben selbständig zu lösen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeMathematische Grundlagen sind dringend empfehlenswert. Ferner wird empfohlen, die Vorlesung „Bild-verarbeitung“ vorher besucht zu haben.







8 Literatur1) Heinz Handels: Medizinische Bildverarbeitung2) 2) Gonzalez/Woods: Digital Image Processing (last edition)3) 3) Bernd Jähne: Digitale Bildverarbeitung. 6. überarbeitete und erweiterte Auflage. Springer, Berlin u.a. 2005, ISBN 3-540-24999-04) Kristian Bredies, Dirk Lorenz: Mathematische Bildverarbeitung. Einführung in Grundlagen und moderneTheorie. Vieweg+Teubner, Wiesbaden 2011, ISBN 978-3-8348-1037-3

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0379-vl Medizinische Bildverarbeitung



ModulnameSignal Detection and Parameter Estimation



1 LerninhaltSignaldetektion und Parameterschätzung sind fundamentale Aufgaben der Signalverarbeitung. Sie tretenin verschiedener Form in vielen allgemeinen Ingenieurtätigkeiten auf. In diesem Kurs wird die zugrundeliegende Theorie der Detektion und Schätzung behandelt, welches zu einem besseren Verständnis der Fra-gen, „warum (und wie)“ gute Detektions- und Schätzschemata entworfen werden, führt.Es wird behandelt: Grundlagen der Detektions- und Schätztheorie, Hypothesentests, Bayes-/IdealObserver-/ Neyman-Pearson-Tests, Receiver Operating Characteristics, Uniformly Most Powerful Tests,Matched Filter, Schätztheorie, Typen von Schätzern, Maximum-Likelihood-Schätzung, Genügsamkeit undFisher-Neyman- / Faktorisierungs-Kriterium, Erwartungstreue und minimale Varianz von Schätzern, Fisher-Information und CRB, Asymptotische Eigenschaften von MLE.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStudenten vertiefen ihre Kenntnisse in der Signalverarbeitung basierend auf den Grundlagen der Vorlesun-gen DSP und ETiT 4. Sie beschäftigen sich mit fortgeschrittenen Themen der statistischen Signalverarbei-tung im Bereich der Detektions- und Schätztheorie.In einer Reihe von 4 Vorlesungseinheiten werden die Grundlagen und wichtige Konzepte der Detektions-und Schätztheorie gelehrt. Diese werden dann von den Studenten in Form von MATLAB-Aufgaben vertieftund praktisch angewendet. Im Anschluss folgt eine eigentständige Literaturrecherche, in der die Studenteneine Originalarbeit im Bereich der Detektions- und Schätztheorie auswählen und in einer abschließendenPräsentation vorstellen.Dadurch erlangen Studenten die Fähigkeit, sich über eine Literaturstudie in eine Anwendung einzuarbeitenund Ihr Wissen adäquat zu präsentieren, so wie es auch im Rahmen weiterer Forschungsarbeiten und imspäteren Berufsleben erwartet wird.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeDSP, ein allgemeines Interesse an der Signalverarbeitung ist wünschenswert.





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT,MSc iST, MSc iCE, Wi-ETiT


8 Literatur


• Folien zur Vorlesung• Jerry D. Gibson and James L. Melsa. Introduction to Nonparametric Detection with Applications.

IEEE Press, 1996.• S. Kassam. Signal Detection in Non-Gaussian Noise. Springer Verlag, 1988.• S. Kay. Fundamentals of Statistical Signal Processing: Estimation Theory. Prentice Hall, 1993.• S. Kay. Fundamentals of Statistical Signal Processing: Detection Theory. Prentice Hall, 1998.• E. L. Lehmann. Testing Statistical Hypotheses. Springer Verlag, 2nd edition, 1997.• E. L. Lehmann and George Casella. Theory of Point Estimation. Springer Verlag, 2nd edition, 1999.• Leon- Garcia. Probability and Random Processes for Electrical Engineering. Addison Wesley, 2nd

edition, 1994.• P. Peebles. Probability, Random Variables, and Random Signal Principles. McGraw-Hill, 3rd edition,

1993.• H. Vincent Poor. An Introduction to Signal Detection and Estimation. Springer Verlag, 2nd edition,

1994.• Louis L. Scharf. Statistical Signal Processing: Detection, Estimation, and Time Series Analysis. Pear-

son Education POD, 2002.• Harry L. Van Trees. Detection, Estimation, and Modulation Theory, volume I,II,III,IV. John Wiley &

Sons, 2003.• A. M. Zoubir and D. R. Iskander. Bootstrap Techniques for Signal Processing. Cambridge University

Press, May 2004.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-zo-2050-se Signal Detection and Parameter Estimation

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Abdelhak Zoubir Seminar 4


ModulnameTechnologie der Mikrosystemtechnik

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-sl-2010 4 CP 120 h 75 h 1 SoSe

Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr.-Ing. Helmut Schlaak

1 LerninhaltKenntnisse über die vielfältigen Fertigungsverfahren in der Mikro- und Feinwerktechnik und ihren Einflussauf die Entwicklung von Geräten und Komponenten.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseBeschichtungsverfahren wie Pulverbeschichtung, elektrolytische Beschichtung, Vakuumbeschichtungsver-fahren, CVD beschreiben können. Beschreiben der Fertigung von Glasbauteilen wie Glasherstellung, op-tische Gläser, Glasfasern, Glaskeramik. Erläutern von mikrotechnischen Fertigungsverfahren wie Pho-tolithographie, Ätzverfahren, Diffusionsverfahren, Silizium-Mikromechanik, LIGA. Herstellung elektroni-scher Baugruppen wie Chip-Montage, Bump-Technologie, Schichtschaltungen, Surface-Mount-Technologie(SMT) beschreiben können.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeTechnologie der Mikro- und Feinwerktechnik (empfohlen)


• Modulprüfung (Fachprüfung, fakultativ, Dauer: 30 min, Standard BWS)





8 LiteraturSkript zur Vorlesung: Technologie der Mikrosystemtechnik

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-sl-2010-vl Technologie der Mikrosystemtechnik

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Helmut Schlaak Vorlesung 2

Kurs-Nr. Kursname18-sl-2010-ue Technologie der Mikrosystemtechnik

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Helmut Schlaak Übung 1


ModulnameSensorsignalverarbeitung

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-kn-2130 3 CP 90 h 60 h 1 SoSe


1 LerninhaltDas Modul vermittelt vertiefende Kenntnisse über die Auswertung und Verarbeitung von Sensorsignalen.Dabei werden im Bereich der Primärelektronik insbesondere Eigenschaften wie Fehler, Rauschen undintrinsische Kompensation von Messbrücken und Messverstärkerschaltungen (Trägerfrequenzverstärker,Chopper-Verstärker, Driftarme Verstärker) in Bezug auf Fehler und unter energetischen Gesichtspunktendiskutiert. Im Bereich der Sekundärelektronik wird auf den Aufbau von klassischen und Optimalfilterschal-tungen, moderne AD-Wandlungsprinzipien sowie die Themenfelder Redundanz und Fehlerkompensationeingegangen.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studierenden erwerben erweiterte Kenntnisse über den Aufbau von modernen Sensoren und diesensornahe Signalverarbeitung. Sie sind in der Lage, geeignete Grundstrukturen moderner Primär- undSekundärelektronik auszuwählen und unter Berücksichtigung von Fehlereigenschafen und sonstigen An-wendungsanforderungen auszulegen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeMesstechnik, Sensortechnik, Elektronik, Digitale Signalverarbeitung







8 Literatur• Foliensatz zur Vorlesung• Skript• Lehrbuch Tränkler „Sensortechnik“, Springer• Lehrbuch Tietze/Schenk „Halbleiterschaltungstechnik“, Springer

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-kn-2130-vl Sensorsignalverarbeitung



ModulnameMesstechnik



1 LerninhaltDas Modul beinhaltet die ausführliche theoretische Erörterung und praktische Anwendung der Messketteam Beispiel der elektrischen Größen (Strom, Spannung, Impedanz, Leistung) und ausgewählter nicht-elektrischer Größen (Frequenz und Zeit, Kraft, Druck und Beschleunigung).Thematisch werden in der Vorlesung die Kapitel Messsignale und Messmittel (Oszilloskop, Labormess-technik), statische Messfehler und Störgrößen (insbesondere Temperatur), grundlegende Messchaltun-gen, AD-Wandlungsprinzipien und Filterung, Messverfahren nicht-elektrischer Größen und die Statistikvon Messungen (Verteilungen, statistsiche Tests) behandelt.In der zum Modul gehörigen Übung werden die in der Vorlesung besprochenen Themen anhand von Bei-spielen analysiert und die Anwendung in Messszenarien geübt.Das zum Modul gehörige Praktikum besteht aus fünf Versuchen, die zeitlich eng auf die Vorlesung abge-stimmt sind:

• Messung von Signalen im Zeitbereich mit digitalen Speicheroszilloskopen, Triggerbedingungen• Messung von Signalen in Frequenzbereich mit digitalen Speicheroszilloskopen, Messfehler (Alia-

sing/Unterabtastung, Leackage) und Fenster-Funktionen• Messen mechanischer Größen mit geeigneten Primärsensoren, Sensorelektroni-

ken/Verstärkerschaltungen• rechnergestütztes Messen• Einlesen von Sensorsignalen, deren Verarbeitung und die daraus folgende automatisierte Ansteue-

rung eines Prozesses mittels einer speicherprogrammierbaren Steuerung (SPS)

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studierenden kennen den Aufbau der Messkette und die spezifischen Eigenschaften der dazugehöri-gen Elemente. Sie kennen die Struktur elektronischer Messgeräte und grundlegende Messschaltungen fürelektrische und ausgewählte nicht-elektrische Größen und können diese anwenden. Sie kennen die Grund-lagen der Erfassung, Bearbeitung, Übertragung und Speicherung von Messdaten und können Fehlerquellenbeschreiben und den Einfluss quantifizieren.Im Praktikum vertiefen die Teilnehmer anhand der Messungen mit dem Oszilloskop das Verständnis derZusammenhänge zwischen Zeit- und Frequenzbereich. Methodisch sind die Studierenden in der Lage, wäh-rend eines laufenden Laborbetriebes Messungen zu dokumentieren und im Anschluss auszuwerten.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundlagen der ETiT I-III, Mathe I-III, Elektronik



• [18-kn-1011-pr] (Studienleistung, fakultativ, Standard BWS)



• [18-kn-1011-pr] (Studienleistung, fakultativ, Gewichtung: 2)

6 Verwendbarkeit des ModulsBSc ETiT, BSc Wi-ETiT, BSc MEC



Nein

8 Literatur• Foliensatz zur Vorlesung• Lehrbuch und Übungsbuch Lerch: „Elektrische Messtechnik“, Springer• Übungsunterlagen• Anleitungen zu den Praktikumsversuchen

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-kn-1011-vl Messtechnik


Kurs-Nr. Kursname18-kn-1011-pr Praktikum Messtechnik


Kurs-Nr. Kursname18-kn-1011-ue Messtechnik



ModulnameBioinformatik BB 36 VL+Ü



1 Lerninhalt




• Modulprüfung (Fachprüfung, mündliche Prüfung, Standard BWS)





8 Literatur

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname10-01-0036-vl Bioinformatik-Vorlesung


Kurs-Nr. Kursname10-01-0036-se Bioinformatik-Übung



ModulnameAnalyse und Synthese menschlicher Bewegungen I


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch und Englisch Prof. Dr. phil. André Seyfarth

1 Lerninhalt*Messverfahren für die Erfassung und Analyse von Bewegungen (z.B. Elektromyographie, Dynamometrie,Kinemetrie, Isokinetik, psychomotorische Messverfahren und Spiroergometrie)*Nutzung von MATLAB zur Verarbeitung, Visualisierung und Analyse biologischer Messdaten und -signalen(inkl. Statistik) mit Fokus auf der Biomechanik von Laufbewegungen*Inverse und Vorwärtsdynamische Modelle, Bestimmung von Modellparametern*Modellbasierte Bewegungsanalyse und Modellvorhersagen

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStudierende können nach dem erfolgreichen Absolvieren des Moduls:*Selbst gemessenen Rohdaten verarbeiten und analysieren.*Anwendungsgrenzen und spezifische Eigenschaften der Mess- und Analyseverfahren erkennen und be-werten (z.B. Messfehler erkennen).

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGute Kenntnisse der Mathematik und Mechanik werden empfohlen.


• [03-41-0580-se] (Studienleistung, fakultativ, Standard BWS)


• [03-41-0580-se] (Studienleistung, fakultativ, Gewichtung: 1)

6 Verwendbarkeit des ModulsExportkatalog Humanwissenschaften, Gesamtkatalog SportwissenschaftB.Sc. Cognitive Science (2019)M.Sc. Cognitive Science (2019)


8 LiteraturWird in der jeweiligen Lehrveranstaltung bekannt gegeben.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname03-41-0580-se Einführung in die biomechanische Bewegungserfassung und -analyse



ModulnameDeep Learning für medizinische Bildgebung


Sprache Modulverantwortliche PersonEnglisch Prof. Dr.-Ing. Michael Gösele

1 LerninhaltFormulierung der medizinischen Bildsegmentierung, Computergestützte Diagnostik und chirurgische Pla-nung als Probleme des maschinellen Lernens, Deep Learning für medizinische Bildsegmentierung, DeepLearning für computergestützte Diagnostik, Chirurgische Planung von präoperativen Bildern mit DeepLearning, Tool-Präsenz Erkennung und Lokalisierung von endoskopischen Videos durch Deep Learning,Adversarial Beispiele für medizinische Bildgebung, Generative Adversarial Networks für Medizinische Bild-gebung.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach erfolgreichem Abschluss des Kurses sollten die Teilnehmer in der Lage sein, alle Komponenten derFormulierung eines medizinischen Bildanalyseproblems als Proble des Maschinellen Lernens zu verstehen.Sie sollten auch in der Lage sein, fundierte Entscheidungen über die Wahl eines universellen Deep LearningParadigmas für ein gegebenes medizinische Bildanalyseproblem zu treffen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die Teilnahme- Programmierkenntnisse- Verständnis des algorithmischen Designs- Lineare Algebra- Bildverarbeitung / Computer Vision I- Statistisches Maschinelles Lernen







8 Literatur

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-1014-iv Deep Learning für medizinische Bildgebung

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Michael Gösele Integrierte Ver-

anstaltung3


3.5 Wahlkatalog AIS-RR: Regelungstechnik und Robotik

ModulnameDigitale Regelungssysteme I



1 LerninhaltTheoretische Grundlagen von Abtast-Regelungsystemen:Zeitdiskrete Funktionen, Abtast-/Halteglied, z-Transformation, Faltungssumme, z-Übertragungsfunktion,Stabilität von Abtastsystemen, Entwurf zeitdiskreter Regelungen, Diskrete PI-, PD- und PID-Regler,Kompensations- und Deadbeat-Regler, Anti-Windup-Maßnahmen

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDer Student erlangt Kenntnisse im Bereich der digitalen Regelungs- und Steuerungstechnik. Er kennt diegrundlegenden Unterschiede zwischen kontinuierlichen und diskreten Regelungssystemen und kann zeit-diskrete Regelungen nach verschiedenen Verfahren analysieren und entwerfen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeHilfreich sind Kenntnisse der Laplace- und Fourier-Transformation sowie der Grundlagen der zeitkontinu-ierlichen Regelungstechnik. Diese Grundlagen werden in der Vorlesung Systemdynamik und Regelungs-technik I angeboten.





6 Verwendbarkeit des ModulsBSc/MSc Wi-ETiT, MSc ETiT, BSc/MSc CE, MSc MEC, BSc/MSc iST, MSc iCE, MSc Informatik


8 LiteraturSkript Konigorski: „Digitale Regelungssysteme“Ackermann: Äbtastregelung"Aström, Wittenmark: "Computer-controlled Systems"Föllinger: "Lineare Abtastsysteme"Phillips, Nagle: "Digital control systems analysis and design"Unbehauen: "Regelungstechnik 2: Zustandsregelungen, digitale und nichtlineare Regelsysteme"

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-ko-2020-vl Digitale Regelungssysteme I


Kurs-Nr. Kursname18-ko-2020-ue Digitale Regelungssysteme I

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Ulrich Konigorski Übung 1

3.5 Wahlkatalog AIS-RR: Regelungstechnik und Robotik 316

ModulnameGrundlagen der Robotik


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr. rer. nat. Oskar Stryk

1 Lerninhalt- Räumliche Darstellungen und Transformationen- Manipulatorkinematik- Fahrzeugkinematik- kinematische Geschwindigkeit und Jacobi-Matrix- Bewegungsdynamik von Robotern- Roboterantriebe, interne und externe Sensoren- grundlegende Roboterregelungen- Bahnplanung- Lokalisierung und Navigation mobiler Roboter- Fallstudien- theoretische und praktische Übungen sowie Programmieraufgaben zur Vertiefung der Fachkenntnisse undmethodischen Fähigkeiten

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStudierende besitzen nach erfolgreicher Teilnahme die für grundlegende Untersuchungen und ingenieur-wissenschaftliche Entwicklungen in der Robotik notwendigen grundlegenden Fachkenntnisse und metho-dischen Fähigkeiten im Bereich der Modellierung, Kinematik, Dynamik, Regelung, Bahnplanung und Navi-gation von Robotern.

3 Empfohlene Voraussetzung für die Teilnahmegrundlegende mathematische Kenntnisse und Fähigkeiten in Linearer Algebra, Analysis mehrerer Verän-derlicher und Grundlagen gewöhnlicher Differentialgleichungen







8 Literatur


- vorlesungsbegleitendes Skript und VorlesungsfolienUmfassende Übersicht der Robotik:- B. Siciliano, O. Khatib: Springer Handbook of Robotics, Springer Verlagzu einzelnen Themen der Lehrveranstaltung:- J.J. Craig: Introduction to Robotics: Mechanics and Control, 3rd edition, Prentice Hall- M.W. Spong, S. Hutchinson, M. Vidyasagar: Robot Modeling and Control, Wiley- R. Siegwart, I.R. Nourbakhsh, D. Scaramuzza: Introduction to Autonomous Mobile Robots, MIT Press- H. Choset, K.M. Lunch, S. Hutchinson, G.A. Kantor,W. Burgard, L.E. Kavraki, S. Thrun: Principles of RobotMotion: Theory, Algorithms, and Implementations, Bradford- S. Thrun,W. Burgard, D. Fox: Probabilistic Robotics, MIT Press

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0735-iv Grundlagen der Robotik

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. rer. nat. Oskar Stryk Integrierte Ver-

anstaltung6


ModulnameModellbildung und Simulation



1 LerninhaltZweck der Modellbildung, Theoretische Modellbildung durch Anwendung physikalischer Grundgesetze,verallgemeinerte Netzwerkanalyse, Modellierung örtlich verteilter Systeme, Modellvereinfachung, Lineari-sierung, Ordnungsreduktion, Digitale Simulation linearer Systeme, Numerische Integrationsverfahren

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studierenden werden in der Lage sein, verschiedene Verfahren zur mathematischen Modellierung dy-namischer Systeme aus unterschiedlichen Anwendungsgebieten anzuwenden. Sie werden die Fähigkeitbesitzen, das dynamische Verhalten der modellierten Systeme digital zu simulieren und die dabei zur Ver-fügung stehenden numerischen Integrationsmethoden gezielt einzusetzen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundkenntnisse der zeitkontinuierlichen und zeitdiskreten Regelungstechnik. Diese Grundlagen werdenin den Vorlesungen „Systemdynamik und Regelungstechnik I und II“ sowie „Digitale Regelungssysteme Iund II“ angeboten.





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT, MSc MEC


8 LiteraturSkript Konigorski: „Modellbildung und Simulation“,Lunze: „Regelungstechnik 1 und 2“,Föllinger: „Regelungstechnik: Einführung in die Methoden und ihre Anwendung“

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-ko-2010-vl Modellbildung und Simulation


Kurs-Nr. Kursname18-ko-2010-ue Modellbildung und Simulation



ModulnameSystemdynamik und Regelungstechnik II



1 LerninhaltWichtigste behandelte Themenbereiche sind:

• Wurzelortskurvenverfahren (Konstruktion und Anwendung),• Zustandsraumdarstellung linearer Systeme (Systemdarstellung, Zeitlösung, Steuerbarkeit, Beob-

achtbarkeit, Zustandsregler, Beobachter)

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseEin Student kann nach Besuch der Veranstaltung: 1. Wurzelortskurven erzeugen und analysieren, 2. dasKonzept des Zustandsraumes und dessen Bedeutung für lineare Systeme erklären, 3. die Systemeigen-schaften Steuerbarkeit und Beobachtbarkeit benennen und gegebene System daraufhin untersuchen, 4.verschiedenen Reglerentwurfsverfahren im Zustandsraum benennen und anwenden, 5. nichtlineare Syste-me um einen Arbeitspunkt linearisieren.






6 Verwendbarkeit des ModulsBSc ETiT, MSc MEC, MSc iST, MSc WI-ETiT, MSc iCE, MSc EPE, MSc CE, MSc Informatik


8 LiteraturAdamy: Systemdynamik und Regelungstechnik II, Shaker Verlag (erhältlich im FG-Sekretariat)http://www.rtr.tu-darmstadt.de/lehre/e-learning (optionales Material)

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-ad-1010-vl Systemdynamik und Regelungstechnik II


Kurs-Nr. Kursname18-ad-1010-ue Systemdynamik und Regelungstechnik II



http://www.rtr.tu-darmstadt.de/lehre/e-learning

ModulnameSystemdynamik und Regelungstechnik III



1 LerninhaltBehandelt werden:

• Grundlagen nichtlinearer Systeme,• Grenzzyklen und Stabilitätskriterien,• nichtlineare Regelungen für lineare Regelstrecken,• nichtlineare Regelungen für nichtlineare Regelstrecken,• Beobachter für nichtlineare Regelkreise


• die grundsätzlichen Unterschiede zwischen linearen und nichtlinearen Systemen benennen,• nichtlineare Systeme auf Grenzzyklen hin testen• verschiedene Stabilitätsbegriffe bennen und Ruhelagen auf Stabilität hin untersuchen,• Vor- und Nachteile nichtlinearer Regler für lineare Strecken nennen,• verschiedenen Regleransätze für nichtlineare Systeme nennen und anwenden,• Beobachter für nichtlineare Strecken entwerfen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeSystemdynamik und Regelungstechnik II





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT, MSc MEC, MSc iST, MSc WI-ETiT, MSc iCE, MSc EPE, MSc CE, MSc Informatik


8 LiteraturAdamy: Systemdynamik und Regelungstechnik III (erhältlich im FG-Sekretariat)

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-ad-2010-vl Systemdynamik und Regelungstechnik III


Kurs-Nr. Kursname18-ad-2010-ue Systemdynamik und Regelungstechnik III



ModulnameIntegriertes Robotik Projekt 1



1 Lerninhalt- selbständige Bearbeitung einer konkreten Aufgabenstellung aus der Entwicklung und Anwendung mo-derner Robotersysteme unter Anleitung und (nach Möglichkeit) in einem Team von Entwicklern- Einarbeitung in den relevanten Stand der Forschung und Technik- Erarbeitung eines Lösungsvorschlags und dessen Umsetzung und Implementierung- Anwendung und Evaluierung anhand von Roboterexperimenten oder -simulationen- Dokumentation von Aufgabenstellung, Vorgehensweise, Implementierung und Ergebnissen in einem Ab-schlussbericht und Durchführung einer Abschlusspräsentation

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDurch erfolgreiche Teilnahme erwerben Studierende vertiefte Kenntnisse in ausgewählten Bereichen, Teil-systemen und Methoden moderner Robotersysteme sowie vertiefte Fähigkeiten zu deren Entwicklung, Im-plementierung und experimentellen Evaluation. Sie trainieren Präsentationsfähigkeiten und (nach Mög-lichkeit) Fähigkeit zur Arbeit in einem Team.

3 Empfohlene Voraussetzung für die Teilnahme- grundlegende Fachkenntnisse und methodische Fähigkeiten in der Robotik, wie diese durch die Lehrver-anstaltung “Grundlagen der Robotik” vermittelt werden- spezifische Programmierkenntnisse je nach Aufgabenstellung







8 LiteraturAktuelle Literaturhinweise werden in der Veranstaltung gegeben.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0324-pr Integriertes Robotik Projekt (Teil 1)



ModulnameIntegriertes Robotik-Projekt 2



1 Lerninhalt- selbständige Bearbeitung einer konkreten Aufgabenstellung aus der Entwicklung und Anwendung mo-derner Robotersysteme unter Anleitung und (nach Möglichkeit) in einem Team von Entwicklern- Einarbeitung in den relevanten Stand der Forschung und Technik- Erarbeitung eines Lösungsvorschlags und dessen Umsetzung und Implementierung- Anwendung und Evaluierung anhand von Roboterexperimenten oder -simulationen- Dokumentation von Aufgabenstellung, Vorgehensweise, Implementierung und Ergebnissen in einem Ab-schlussbericht und Durchführung einer Abschlusspräsentation

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDurch erfolgreiche Teilnahme erwerben Studierende vertiefte Kenntnisse in ausgewählten Bereichen, Teil-systemen und Methoden moderner Robotersysteme sowie vertiefte Fähigkeiten zu deren Entwicklung, Im-plementierung und experimentellen Evaluation. Sie trainieren Präsentationsfähigkeiten und (nach Mög-lichkeit) Fähigkeit zur Arbeit in einem Team.

3 Empfohlene Voraussetzung für die Teilnahme- grundlegende Fachkenntnisse und methodische Fähigkeiten in der Robotik, wie diese durch die Lehrver-anstaltung “Grundlagen der Robotik” vermittelt werden- spezifische Programmierkenntnisse je nach Aufgabenstellung- Teilnahme am ersten Teil “Integriertes Robotik-Projekt 1”







8 LiteraturAktuelle Literaturhinweise werden in der Veranstaltung gegeben.

Enthaltene Kurse


Kurs-Nr. Kursname20-00-0357-pr Integriertes Robotik-Projekt (Teil 2)



ModulnameLernende Roboter: Integriertes Projekt - Teil 1


Sprache Modulverantwortliche PersonEnglisch Prof. Dr. rer. nat. Oskar Stryk

1 LerninhaltIn „Lernende Roboter: Integriertes Projekt, Teil 1“ wird zunächst von Studierenden unter Anleitung eine ak-tuelle Problemstellung des Roboter-Lernens erarbeitet, welche den Forschungsinteressen der Studierendenentspricht, und eine Literaturstudie durchgeführt. Basierend auf diesen Vorarbeiten werden ein Projektplanausgearbeitet, die notwendigen Algorithmen erprobt und eine prototypische Realisierung in Simulation er-stellt.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach erfolgreichen Abschluss der Lehrveranstaltung, können Studierende unabhängig kleine Forschungs-projekte im Bereich Robot Learning aufbauen und in Simulation erproben.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGleichzeitige oder vorherherige Besuch der Vorlesung „Lernende Roboter“.


• [20-00-0753-pj] (Studienleistung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, Standard BWS)


• [20-00-0753-pj] (Studienleistung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, Gewichtung: 100 %)



8 Literatur

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0753-pj Lernende Roboter: Integriertes Projekt - Teil 1

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. rer. nat. Oskar Stryk Projekt 4


ModulnameLernende Roboter: Integriertes Projekt - Teil 2


Sprache Modulverantwortliche PersonEnglisch Prof. Dr. rer. nat. Oskar Stryk

1 LerninhaltIn „Lernende Roboter: Integriertes Projekt, Teil 2“ werden die Lösungen aus dem "Teil 1"vervollständigt undauf einen realen Roboter angewandt. Ein wissenschaftlicher Artikel wird über die Fragestellung, Methodenund Ergebnisse geschrieben sowie ggf. eingereicht.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach erfolgreichem Abschluss der Lehrveranstaltung können Studierende unabhängig kleine Forschungs-projekte im Bereich Robot Learning aufbauen und in Simulation erproben.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGleichzeitige oder vorherherige Besuch der Vorlesung „Lernende Roboter“.


• [20-00-0754-pj] (Studienleistung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, Standard BWS)


• [20-00-0754-pj] (Studienleistung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, Gewichtung: 100 %)



8 Literatur

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0754-pj Lernende Roboter: Integriertes Projekt - Teil 2

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. rer. nat. Oskar Stryk Projekt 4


ModulnamePraktikum Regelungstechnik II



1 LerninhaltIn diesem Praktikum werden die Grundlagen der folgenden Versuche erarbeitet und anschließend durchge-führt und dokumentiert: Verkoppelte Regelung eines Helikopters, Nichtlineare Regelung eines Gyroskops,Nichtlineare Mehrgrößenregelung eines Flugzeugs, Regelung von Servoantrieben, Regelung einer Verlade-brücke, Speicherprogrammierbare Steuerung eines Mischprozesses


• die Grundlagen der Versuche nennen,• sich mit Hilfsmaterial in ein neues Themengebiet einarbeiten,• Versuchsaufbauten nach Anleitung zusammenstellen,• Experimente durchführen,• die Relevanz der Versuchsergebnisse bezüglich ihrer Vergleichbarkeit mit theoretischen Vorhersagen

einschätzen,• die Versuchsergebnisse protokollieren und präsentieren.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeSystemdynamik und Regelungstechnik II, der parallele Besuch der Veranstaltung Systemdynamik und Re-gelungstechnik III wird empfohlen





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT, MSc MEC, MSc iST, MSc Wi-ETiT, Biotechnik


8 LiteraturAdamy: Versuchsanleitungen (erhältlich am Einführungstreffen)

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-ad-2060-pr Praktikum Regelungstechnik II

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Jürgen Adamy Praktikum 4


ModulnamePraktikum Matlab/Simulink II



1 LerninhaltDas Praktikum ist in die zwei Teile Simulink und Regelungstechnik II aufgeteilt. Im ersten Teil werdendie Bedienkonzepte sowie die Modellbildung und Simulation mit Simulink vorgestellt und deren Einsatz-möglichkeiten an Beispielen aus verschiedenen Anwendungsgebieten geübt. Im zweiten Abschnitt wirddieses Wissen dann genutzt, um selbständig verschiedene regelungstechnische Aufgaben im Bereich derSimulation und des Reglerentwurfs rechnergestützt zu bearbeiten.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDer Studierenden werden in der Lage sein, selbständig mit dem Tool Matlab/Simulink umzugehen unddamit Aufgaben aus dem Bereich der Regelungstechnik und numerischen Simulation zu bearbeiten. Siewerden die Methoden der Control System Toolbox sowie die grundlegenden Konzepte der Simulationsum-gebung Simulink kennengelernt haben und das in den Vorlesungen „Systemdynamik und RegelungstechnikI und II“ sowie „Modellbildung und Simulation“ erworbene Wissen praktisch anwenden können.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeDas Praktikum sollte parallel oder nach den Vorlesungen „Systemdynamik und Regelungstechnik II“ sowie„Modellbildung und Simulation“ besucht werden.





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT, MSC MEC


8 LiteraturSkript zum Praktikum im FG-Sekretariat erhältlich

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-ko-2070-pr Praktikum Matlab/Simulink II



ModulnameProjektseminar Regelungstechnik



1 LerninhaltUnterschiedliche Projekte aus dem Gebiet der Regelungstechnik werden in Projektgruppen (je nach Aufga-benstellung 2 bis 4 Studierende) bearbeitet und von Mitarbeitern des Instituts betreut.Die Projekte deckenschwerpunktmäßig folgende Themenbereiche ab:

• Modellierung, Analyse und Entwurf von Mehrgrößenregelungen• Modellierung, Analyse und Entwurf örtlich verteilter Systeme• Entwurf robuster Regelungen• Systemanalyse, Überwachung und Fehlerdiagnose• Modellbildung und Identifikation

Exemplarische Anwendungsgebiete sind Werkzeugmaschinen, Produktions-anlagen, Betriebsfestigkeits-prüfstände, verfahrenstechnische Prozesse, Kraftfahrzeuge.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studierenden kennen nach Abschluss des Projektseminars die einzelnen Schritte bei der Bearbeitungeines regelungstechnischen Projekts. Dies umfasst insbesondere die Erstellung einer Systemspezifikation so-wie die kritische Diskussion und systematische Auswahl geeigneter regelungstechnischer Lösungskonzepteund deren konkrete technische Umsetzung. Dabei lernen die Studierenden die praktische Anwendung derin der Vorlesung „Systemdynamik und Regelungstechnik I“ vermittelten regelungstechnischen Methodenauf reale Problemstellungen. Die Studierenden sollen mit diesem Projektseminar aber auch dazu angelei-tet werden, ihre Professional Skills weiter auszuprägen und zu schärfen. Zu den Professional Skills zählendabei Aspekte wie Teamwork, Präsentationstechniken und die systematische Recherche von Informationen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeVorlesung „Systemdynamik und Regelungstechnik I“







8 LiteraturUnterlagen werden am Anfang verteilt (z.B. Anleitung zur Erstellung von schriftlichen Arbeiten etc.)

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-ko-2090-pj Projektseminar Regelungstechnik

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Ulrich Konigorski Projektseminar 4


ModulnameProjektseminar Robotik und Computational Intelligence



1 LerninhaltIn dieser Vorlesung werden die folgenden Kentnisse vermittelt: 1. Industrieroboter, 1a. Typen und Anwen-dungen, 1b. Geometrie und Kinematik, 1c. Dynamisches Modell, 1d. Regelung von Industrierobotern, 2.Mobile Roboter, 2a. Typen und Anwendungen, 2b. Sensoren, 2c. Umweltkarten und Kartenaufbau, 2d.Bahnplannung. Nach diesen einführenden Vorlesungen sind konkrete Projekte vorgesehen, in denen dasGelernte in Kleingruppen zum Einsatz gebracht werden kann.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseEin Student kann nach Besuch der Veranstaltung: 1. die elementaren Bausteine eines Industrierobotersbenennen, 2. die dynamischen Gleichungen für Roboterbewegungen aufstellen und für die Beschreibungeines gegebenen Roboters nutzen, 3. Standardprobleme und Lösungsansätze für diese Probleme aus dermobilen Robotik nennen, 4. ein kleines Projekt planen, 5. den Arbeitsaufwand innerhalb einer Projekt-gruppe aufteilen, 6. nach Zusatzinformationen über das Projekt suchen, 7. eigene Ideen zur Lösung deranstehenden Probleme in dem Projekt entwickeln, 8. die Ergebnisse in einem wissenschaftlichen Text dar-stellen und 9. die Ergebnisse in einem Vortrag präsentieren.








8 LiteraturAdamy: Skript zur Vorlesung (erhältlich im FG-Sekretariat)

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-ad-2070-pj Projektseminar Robotik und Computational Intelligence

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Jürgen Adamy Projektseminar 4


ModulnameRobuste Regelung



1 Lerninhalt• Grundlagen (SVD, Normen, Systemdarstellungen)• Reglerentwurf im Frequenzbereich

– Formulierung von Regelzielen als H2- und Hinf-Optimierungsprobleme– Entwurf von H2- und Hinf-optimalen Reglern

• Robuste Regelung– Unsicherheitsbeschreibung (Additive und multiplikative Unsicherheiten, Multimodellbeschrei-

bungen)– Robustheitsanalyse (Small-Gain-Theorem, mu-Analyse)– Synthese robuster Regler im FrequenzbereichSynthese robuster Regler durch Polbereichsvor-

gabe

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studierenden werden in der Lage sein, Regelungsaufgaben als H2- und H8-Problem zu formulieren,Systemunsicherheiten in geeigneter Form zu beschreiben und einen Reglerentwurf durchzuführen, derrobuste Stabilität und Güte sicherstellt.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeSystemdynamik und Regelungstechnik I und II







8 Literatur• S. Skogestad, I. Postlethwaite, Multivariable Feedback Control,2. Auflage, 2005, Wiley• K. Zhou, Essentials of Robust Control, 1998, Prentice-Hall• O. Föllinger, Regelungstechnik, 11. Auflage, 2013, VDE Verlag

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-ko-2140-vl Robuste Regelung

Dozent Lehrform SWSDr. Ing. Eric Lenz Vorlesung 2


ModulnameComputational Engineering und Robotik



1 Lerninhalt- Grundlagen der Modellierung und Simulation- Problemspezifikation und Systembeschreibung im Computational Engineering- Modellbildung am Beispiel mechanischer Systeme- Modellanalyse am Beispiel mechanischer Systeme- Implementierung von Simulationen an Beispielen aus der Robotik und anderer Bereiche- Interpretation und Validierung anhand von Messdaten- Anwendungen in der Simulation und Steuerung von Robotern sowie der physikalisch basierten Animationund Computerspiele

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStudierende kennen nach erfolgreichem Besuch der Veranstaltung die grundlegenden Schritte zur Entwick-lung von ersten Modellen und Simulationen und sind in der Lage erste Simulationsstudien in der Robotikdurchzuführen. Sie kennen die wesentlichen Schritte zum Aufbau solcher Simulationssysteme (Problems-pezifikation, Modellbildung, Modellanalyse, Implementierung und Validierung) und können mit diesenerste Simulationen konstruieren, die gegebene Anforderungen erfüllen.






6 Verwendbarkeit des ModulsB.Sc. InformatikB.Sc. WirtschaftsinformatikB.Sc. Computational EngineeringB.Sc. Psychologie in ITJoint B.A. InformatikB.Sc. Sportwissenschaft und InformatikM.Sc. Sportwissenschaft und InformatikB.Sc. InformationssystemtechnikKann im Rahmen fachübergreifender Angebote auch in anderen Studiengängen verwendet werden.


8 LiteraturLiteratur zu einzelnen Kapiteln der Lehrveranstaltung:F. Föllinger: Einführung in die Zustandsbeschreibung dynamischer Systeme (Oldenbourg, 1982)P. Corke: Robotics, Vision & Control, Springer, 2011F.L. Severance: System Modeling and Simulation: An Introduction, J. Wiley & Sons, 2001

Enthaltene Kurse


Kurs-Nr. Kursname20-00-0011-iv Computational Engineering und Robotik


3


ModulnameAntriebstechnisches Praktikum

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-bi-2100 4 CP 120 h 75 h 1 WiSe/SoSe


1 LerninhaltZiel ist die Vertiefung der Kenntnisse über Ausführung und Betriebsverhalten von elektrischen Antriebssys-temen und das Heranführen an messtechnische Probleme in der Antriebstechnik. Inhalt des Praktikums istdie Inbetriebnahme und Untersuchung von labormäßig aufgebauten Antriebssystemen, insbesondere vonumrichtergespeisten Drehfeldmaschinen. Die Laborversuche werden inhaltlich auf die Vorkenntnisse derjeweiligen Studiengänge (ETiT bzw. MEC) individuell abgestimmt.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studierenden sind nach erfolgreichem Absolvieren der Lehrveranstaltung in der Lage, die Vermessungelektrischer Maschinen als Motoren, Generatoren und Transformatoren selbstständig durchzuführen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeBachelor-Abschluss Elektrotechnik, elektrische Energietechnik oder Vergleichbares







8 LiteraturSkript mit Versuchsanleitungen;Nürnberg, W.: Die Prüfung elektrischer Maschinen, Springer, 2000;Brosch, P.: Moderne Stromrichterantriebe, Kamprath-Reihe, Vogel-Verlag, 1998;Vorlesungsskript – Binder, A.: Motor Developement for Electrical Drive Systems; Vorlesungsfolien – Mutsch-ler, P.: Control of Drives

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-bi-2100-pr Antriebstechnisches Praktikum





ModulnameBeschleunigung geladener Teilchen im elektromagnetischen Feld

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-kb-2010 5 CP 150 h 90 h 1 SoSe

Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch und Englisch Prof. Dr.-Ing. Harald Klingbeil

1 LerninhaltGrundlagen aus der Tensoranalysis, Grundlagen der speziellen Relativitätstheorie, Kovariante Form derMaxwellgleichungen, Grundlagen der nichtlinearen Dynamik, Hamiltonformalismus, Phasenraum, Satzvon Liouville, Grundlagen der longitudinalen Strahldynamik, Strahlgleichungen, Particle Tracking, Be-schleunigungskavitäten und –systeme, longitudinale Strahlmanipulationen.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Vorlesung vermittelt, wie unterschiedliche Theorien wie die Elektrodynamik, die spezielle Relativitäts-theorie und die nichtlineare Dynamik in der Beschleunigertechnik bei der Bewegung geladener Teilchen imelektromagnetischen Feld zusammenfließen. Der Student lernt die Begriffswelten dieser Theroien kennenund wird befähigt, weiterführende Literatur aus dem Bereich der Beschleunigertechnik- und -physik zuverstehen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundlagen Vektoranalysis, Differential- und Integralrechnung, Grundlagen Differentialgleichungen, ersterKontakt mit den Maxwellgleichungen







8 LiteraturFolien zur Vorlesung, Literaturliste.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-kb-2010-vl Beschleunigung geladener Teilchen im elektromagnetischen Feld

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Harald Klingbeil Vorlesung 2

Kurs-Nr. Kursname18-kb-2010-ue Beschleunigung geladener Teilchen im elektromagnetischen Feld

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Harald Klingbeil Übung 2


ModulnameControl of Drives

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-gt-2020 5 CP 150 h 90 h 1 SoSe

Sprache Modulverantwortliche PersonEnglisch Prof. Dr.-Ing. Gerd Griepentrog

1 LerninhaltRegelstrukturen für Antriebe, Auslegung von Antriebsregelungen , Wechselrichter für geregelte AntriebeRaumzeiger als Grundlage für die Modelle der Drehfeldmaschinen. Bezugssysteme für die Behandlung vonDrehfeldmaschinenRegelungstechnisches Blockschaltbild des Antriebs mit Gleichstrommaschine, Reglerstruktur und Ausle-gung der Ansteuerung von GleichstrommaschinenRegelungstechnisches Blockschaltbild für permanenterregte Synchronmaschine (PMSM), Regelungstech-nisches Blockschaltbild der Asynchronmaschine (ASM); Drehmomentregelung für Drehfeldmaschinen mitlinearerem Regler oder Schaltregler, Feldorientierte Regelung und direkte Momentenregelung bei PMSMund ASM. Modelle/Beobachter für Läuferfluss der ASMDrehzahlregelung von Antrieben, auch schwingungsfähige Last.Winkellage- und Beschleunigungsgeber

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach aktiver Mitarbeit in Vorlesung sowie selbstständigem Lösen aller Übungsaufgaben vor der jeweiligenÜbungsstunde sollen die Studierenden in der Lage sein1.) die regelungstechnischen Blockschaltbilder der Gleichstrommaschine im Grunddrehzahl- und Feld-schwächbereich zu entwickeln2.) die zu 1.) gehörenden Regelkreise hinsichtlich Struktur und Reglerparaneter auszulegen3.) Raumzeiger in verschieden rotierenden Koordinatensystemen zu anzuwenden4.) die dynamischen Gleichungen der PMSM und der ASM herzuleiten und mit Hilfe des jeweils geeignetrotierendem Koordinatensystem zu vereinfachen und als nichtlineares regelungstechnisches Blockschalt-bild darzustellen.5.) die zu 4.) gehörenden Regelkreise, insbesondere die feldorientierte Regelung hinsichtlich Struktur undReglerparameter auszulegen6.) Aufgrund der vermittelten Systematik auch für nicht behandelte Maschinentypen wie die doppelt ge-speiste ASM entsprechende Herleitungen in der Literatur nachvollziehen zu können.7.) Modelle und Beobachter für den Läuferfluss der ASM in verschiedenen Koordinatensystemen herzulei-ten und die jeweiligen Vor- und Nachteile zu beurteilen8.) Die Regelkreise der überlagerten Drehzahlregelung auch für schwingungsfähige mechanische Lastenauszulegen und zu parametrieren.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeBSc ETiT oder Gleichwertiges, insbes. Regelungstechnik und elektrische Maschinen/Antriebe





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT, MSc EPE, MSc MEC, Wi-ETiT


8 Literatur


Skript und Übungsanleitung zum Download in Moodle.Literatur:

• Mohan, Ned: “Electric Drives and Machines”• De Doncker, Rik; et. al.: “Advanced Electrical Drives”• Schröder, Dierk: “Elektrische Antriebe – Regelung von Antriebssystemen”• Leonhard, W.: “Control of Electrical Drives”

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-gt-2020-vl Control of Drives


Kurs-Nr. Kursname18-gt-2020-ue Control of Drives



ModulnameDigitale Regelungssysteme II



1 LerninhaltZustandsdarstellung zeitdiskreter Systeme, Steuerbarkeit, Beobachtbarkeit, Zustandsregler, Polvorgabe, PI-Zustandsregler, diskrete Zustandsbeobachter, modifizierter Luenbergerbeobachter

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDer Studierenden kennen die mathematische Beschreibung von Abtastsystemen im Zustandsraum unddie hierfür zur Verfügung stehenden Verfahren zur Systemanalyse und zum Entwurf digitaler Regelungs-syssteme. Sie können Deadbeat-Regler, Polvorgaberegler sowie PI-Zustandsregler für Eingrößensystemeentwerfen und können diese zusammen mit verschiedenen diskreten Zustandsbeobachtern einsetzen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeKenntnisse der z-Transformation sowie der Grundlagen zeitdiskreter Regelungssysteme. Diese Grundlagenwerden in der Vorlesung „Digitale Regelungssysteme I“ behandelt, die daher vorausgesetzt wird.





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT, MSc Wi-ETiT, BSc/MSc iST, MSc MEC, MSc iCE


8 LiteraturSkript Konigorski: „Digitale Regelungssysteme“Ackermann: Äbtastregelung"Aström, Wittenmark: "Computer-controlled Systems"Föllinger: "Lineare Abtastsysteme"Phillips, Nagle: "Digital control systems analysis and design"Unbehauen: "Regelungstechnik 2: Zustandsregelungen, digitale und nichtlineare Regelsysteme"

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-ko-2030-vl Digitale Regelungssysteme II


Kurs-Nr. Kursname18-ko-2030-ue Digitale Regelungssysteme II



ModulnameTechnische Mechanik für Elektrotechniker


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr.-Ing. Tobias Melz

1 LerninhaltStatik: Kraft, Moment, Schnittprinzip, Gleichgewicht, Schwerpunkt, Fachwerk, Balken, Haftung und Rei-bung.Elastomechanik: Spannung und Verformung, Zug, Torsion, Biegung.Kinematik: Punkt- und Starrkörperbewegung.Kinetik: Kräfte- und Momentensatz, Energie und Arbeit, Lineare Schwinger, Impuls- und Drallsatz, Stoß.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseIn dieser Veranstaltung lernen die Studierenden die Grundbegriffe der Technischen Mechanik kennen. Siesollen in der Lage sein, einfache statisch bestimmte ebene Systeme der Statik zu analysieren, elementareElastomechanik-Berechnungen von statisch bestimmten und statisch unbestimmten Strukturen durchzu-führen, Bewegungsvorgänge zu beschreiben und zu analysieren und mit den Gesetzen der Kinetik ebeneBewegungsprobleme, Schwingungs- und Stoßphänomene zu lösen.



• Modulprüfung (Fachprüfung, Klausur, Standard BWS)





8 LiteraturMarkert, Norrick: Einführung in die Technische Mechanik, ISBN 978-3-8440-3228-4Die Übungsaufgaben sind in diesem Buch enthalten.Weiterführende Literatur:Markert: Statik – Aufgaben, Übungs- und Prüfungsaufgaben mit Lösungen, ISBN 978-3-8440-3279-6Markert: Elastomechanik – Aufgaben, Übungs- und Prüfungsaufgaben mit Lösungen, ISBN 978-3-8440-3280-2Markert: Dynamik – Aufgaben, Übungs- und Prüfungsaufgaben mit Lösungen, ISBN 978-3-8440-2200-1Gross, Hauger, Schröder, Wall: Technische Mechanik 1 - 3. Springer-Verlag Berlin (2012-2014).Hagedorn: Technische Mechanik, Band 1 - 3. Verlag Harri Deutsch Frankfurt.

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Kurs-Nr. Kursname16-26-6400-vl Technische Mechanik für Elektrotechniker


Kurs-Nr. Kursname16-26-6400-ue Technische Mechanik für Elektrotechniker



ModulnameSystemdynamik und Regelungstechnik I



1 LerninhaltBeschreibung und Klassifikation dynamischer Systeme; Linearisierung um einen stationären Zustand; Sta-bilität dynamischer Systeme; Frequenzgang linearer zeitinvarianter Systeme; Lineare zeitinvariante Rege-lungen; Reglerentwurf; Strukturelle Maßnahmen zur Verbesserung des Regelverhaltens

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studierenden werden in der Lage sein, dynamische Systeme aus den unterschiedlichsten Gebietenzu beschreiben und zu klassifizieren. Sie werden die Fähigkeit besitzen, das dynamische Verhalten einesSystems im Zeit- und Frequenzbereich zu analysieren. Sie werden die klassischen Reglerentwurfsverfahrenfür lineare zeitinvariante Systeme kennen und anwenden können.






6 Verwendbarkeit des ModulsBSc ETiT, BSc MEC, MSc Informatik


8 LiteraturSkript Konigorski: „Systemdynamik und Regelungstechnik I“, Aufgabensammlung zur Vorlesung,Lunze: "Regelungstechnik 1: Systemtheoretische Grundlagen, Analyse und Entwurf einschleifiger Regelun-gen",Föllinger: "Regelungstechnik: Einführung in die Methoden und ihre Anwendungen",Unbehauen: "Regelungstechnik I:Klassische Verfahren zur Analyse und Synthese linearer kontinuierlicherRegelsysteme, Fuzzy-Regelsysteme", Föllinger: "Laplace-, Fourier- und z-Transformation",Jörgl: "Repetitorium Regelungstechnik",Merz, Jaschke: "Grundkurs der Regelungstechnik: Einführung in die praktischen und theoretischen Metho-den",Horn, Dourdoumas: "Rechnergestützter Entwurf zeitkontinuierlicher und zeitdiskreter Regelkreise",Schneider: "Regelungstechnik für Maschinenbauer",Weinmann: "Regelungen. Analyse und technischer Entwurf: Band 1: Systemtechnik linearer und lineari-sierter Regelungen auf anwendungsnaher Grundlage"

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Kurs-Nr. Kursname18-ko-1010-vl Systemdynamik und Regelungstechnik I



Kurs-Nr. Kursname18-ko-1010-tt Systemdynamik und Regelungstechnik I - Vorrechenübung

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Ulrich Konigorski Tutorium 1


ModulnameMesstechnik



1 LerninhaltDas Modul beinhaltet die ausführliche theoretische Erörterung und praktische Anwendung der Messketteam Beispiel der elektrischen Größen (Strom, Spannung, Impedanz, Leistung) und ausgewählter nicht-elektrischer Größen (Frequenz und Zeit, Kraft, Druck und Beschleunigung).Thematisch werden in der Vorlesung die Kapitel Messsignale und Messmittel (Oszilloskop, Labormess-technik), statische Messfehler und Störgrößen (insbesondere Temperatur), grundlegende Messchaltun-gen, AD-Wandlungsprinzipien und Filterung, Messverfahren nicht-elektrischer Größen und die Statistikvon Messungen (Verteilungen, statistsiche Tests) behandelt.In der zum Modul gehörigen Übung werden die in der Vorlesung besprochenen Themen anhand von Bei-spielen analysiert und die Anwendung in Messszenarien geübt.Das zum Modul gehörige Praktikum besteht aus fünf Versuchen, die zeitlich eng auf die Vorlesung abge-stimmt sind:

• Messung von Signalen im Zeitbereich mit digitalen Speicheroszilloskopen, Triggerbedingungen• Messung von Signalen in Frequenzbereich mit digitalen Speicheroszilloskopen, Messfehler (Alia-

sing/Unterabtastung, Leackage) und Fenster-Funktionen• Messen mechanischer Größen mit geeigneten Primärsensoren, Sensorelektroni-

ken/Verstärkerschaltungen• rechnergestütztes Messen• Einlesen von Sensorsignalen, deren Verarbeitung und die daraus folgende automatisierte Ansteue-

rung eines Prozesses mittels einer speicherprogrammierbaren Steuerung (SPS)

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studierenden kennen den Aufbau der Messkette und die spezifischen Eigenschaften der dazugehöri-gen Elemente. Sie kennen die Struktur elektronischer Messgeräte und grundlegende Messschaltungen fürelektrische und ausgewählte nicht-elektrische Größen und können diese anwenden. Sie kennen die Grund-lagen der Erfassung, Bearbeitung, Übertragung und Speicherung von Messdaten und können Fehlerquellenbeschreiben und den Einfluss quantifizieren.Im Praktikum vertiefen die Teilnehmer anhand der Messungen mit dem Oszilloskop das Verständnis derZusammenhänge zwischen Zeit- und Frequenzbereich. Methodisch sind die Studierenden in der Lage, wäh-rend eines laufenden Laborbetriebes Messungen zu dokumentieren und im Anschluss auszuwerten.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundlagen der ETiT I-III, Mathe I-III, Elektronik



• [18-kn-1011-pr] (Studienleistung, fakultativ, Standard BWS)



• [18-kn-1011-pr] (Studienleistung, fakultativ, Gewichtung: 2)

6 Verwendbarkeit des ModulsBSc ETiT, BSc Wi-ETiT, BSc MEC



Nein

8 Literatur• Foliensatz zur Vorlesung• Lehrbuch und Übungsbuch Lerch: „Elektrische Messtechnik“, Springer• Übungsunterlagen• Anleitungen zu den Praktikumsversuchen

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-kn-1011-vl Messtechnik


Kurs-Nr. Kursname18-kn-1011-pr Praktikum Messtechnik


Kurs-Nr. Kursname18-kn-1011-ue Messtechnik



ModulnameElektromechanische Systeme I



1 LerninhaltStruktur und Entwurfsmethoden elektromechanischer Systeme bestehend aus mechanischen, akusti-schen, hydraulischen und thermischen Netzwerken, Wandlern zwischen mechanischen und mechanisch-akustischen Netzwerken und elektromechanischen Wandlern. Entwurf und Anwendungen von elektrome-chanischen Wandlern

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseVerstehen, Beschreiben, Berechnen und Anwenden der wichtigsten elektromechanischen Wandler alsSensor- und Aktorprinzipien; Elektrostatische Wandler (z.B. Mikrofone und Beschleunigungssensoren),piezoelektrische Wandler (z.B. Mikromotoren, Mikrosensoren), elektrodynamische Wandler (Lautsprecher,Shaker), piezomagnetische Wandler (z.B. Ultraschallquellen). Entwerfen komplexer elektromechanischerSysteme wie Sensoren und Aktoren und deren Anwendungen unter Verwendung der Netzwerkmethodemit diskreten Bauelementen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeElektrotechnik und Informationstechnik I





6 Verwendbarkeit des ModulsBSc ETiT, BSc WI-ETiT, MSc MEC


8 LiteraturFachbuch: „Elektromechanische Systeme der Mikrotechnik und Mechatronik, Springer 2009, Skript zurVorlesung EMS I, Aufgabensammlung zur Übung EMS 1

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-kn-1050-vl Elektromechanische Systeme I


Kurs-Nr. Kursname18-kn-1050-ue Elektromechanische Systeme I



ModulnameGrundlagen der Elektrodynamik

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-dg-1010 5 CP 150 h 90 h 1 SoSe

Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr.-Ing. Herbert De Gersem

1 LerninhaltVektoranalysis, orthogonale Koordinatensysteme, Maxwell’sche Gleichungen, Rand- und Stetigkeitsbe-dingungen, geschichtete Medien, Elektrostatik, skalares Potential, Coulomb-Integral, Separationsansätze,Spiegelungsmethode, Magnetostatik, Vektorpotential, Gesetz von Biot-Savart, stationäres Strömungsfeld,Felder in Materie, Energieströmung, Stromverdrängung, ebene Wellen, Polarisation, TEM-Wellen, Reflexi-on und Mehrschichten-Probleme, Mehrleitersysteme (Kapazitäts-, Induktivitäts- und Leitwertmatrix), Ge-schwindigkeitsdefinitionen, Grundlagen Rechteckhohlleiter.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studierenden beherrschen die Maxwell’schen Gleichungen in Integral- und Differentialform für sta-tische und dynamische Feldprobleme. Sie haben ein Vorstellungsvermögen über Wellenausbreitungsphä-nomene im Freiraum. Sie können Wellenphänomene in den verschiedenen Bereichen der Elektrotechnikerkennen und deuten. Sie können die Welleneffekte aus den Maxwell’schen Gleichungen ableiten und sindmit den erforderlichen mathematischen Hilfsmitteln vertraut.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundlagen Vektoranalysis, Differential- und Integralrechnung, Grundlagen Differentialgleichungen.





6 Verwendbarkeit des ModulsBSc ETiT, BSc Wi-ETiT

7 Notenverbesserung nach §25 (2)Notenverbesserung um bis zu 0,4 durch Bonus, der über E-Learning-Online-Tests erworben wird.

8 LiteraturEigenes Skriptum. Weitere Literaturhinweise werden in der Vorlesung gegeben.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-dg-1010-vl Grundlagen der Elektrodynamik

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Herbert De Gersem Vorlesung 2

Kurs-Nr. Kursname18-dg-1010-ue Grundlagen der Elektrodynamik

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Herbert De Gersem Übung 2


ModulnameGrundlagen der Schienenfahrzeugtechnik



1 LerninhaltAus dem umfassenden und interdisziplinären Wissensgebiet der Eisenbahntechnik (Fahrzeugtechnik,Signal- und Sicherungstechnik, Bauingenieurwesen und Eisenbahnbetriebstechnik) greift die Vorlesungden Bereich der Fahrzeugtechnik mit dem Schwerpunkt des Mechanteils heraus. Sie bietet dem Ingenieureinen zusammenhängenden Einstieg in ausgewählte Kapitel des Engineerings von Schienenfahrzeugen mitbesonderen Schwerpunkten in den eisenbahnspezifischen technischen Lösungen und Verfahren. Die Vor-lesung gliedert sich in 7 Kapitel, wobei vier Kapitel theoretische Grundlagenthemen und die drei Kapitelwesentliche Komponenten des Schienenfahrzeugs vertieft behandeln.Im Rahmen einer eintägigen Exkursion besteht die Möglichkeit, Einblicke in die Fertigung moderner Schie-nenfahrzeuge zu erhalten. Die Teilnahme ist freiwillig.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseVerständnis der mechanischen und maschinenbaulichen Grundlagen moderner Schienenfahrzeuge.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeBachelor-Abschluss Elektrotechnik oder Mechatronik oder Maschinenbau


• Modulprüfung (Fachprüfung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, Dauer: 90 min, Standard BWS)In der Regel erfolgt die Prüfung durch eine Klausur (Dauer: 90 Min.). Falls sich in Semestern, in welchendie Vorlesung nicht stattfindet, bis zu einschließlich 20 Studierende anmelden erfolgt die Prüfung mündlich(Dauer: 30 Min.). Die Art der Prüfung wird innerhalb einer Arbeitswoche nach Ende der Prüfungsanmel-dephase bekannt gegeben.



6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT, MSc MEC, MSc EPE, MSc WI-ETiT


8 LiteraturDetailliertes Skript; Filipovic, Z: Elektrische Bahnen. Springer, Berlin, Heidelberg, 1995. Obermayer, H.J.:Internationaler Schnellverkehr.Franckh-Kosmos, Stuttgart, 1994

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-bi-2050-vl Grundlagen der Schienenfahrzeugtechnik



ModulnameIdentifikation dynamischer Systeme



1 Lerninhalt• Einführung in die Aufstellung von mathematischen Prozessmodellen aus gemessenen Daten• Theoretische und experimentelle Modellbildung dynamischer Systeme• Systemidentifikation mit zeit-kontinuierlichen Signalen:

– Aperiodische Signale

* Fourieranalyse

* Bestimmung charakteristischer Werte (Sprungantwort)

– Periodische Signale

* Frequenzgangmessung

* Korrelationsanalyse

• Systemidentifikation mit zeit-diskreten Signalen– Deterministische and stochastische Signale– Grundlagen der Schätztheorie– Korrelationsanalyse

• Parameterschätzverfahren:– Methode der kleinsten Quadrate– Modellstrukturermittlung– Rekursive Schätzalgorithmen

• Kalman Filter und Erweitertes Kalman Filter• Numerische Methoden• Implementierung unter MatLab Zahlreiche Übungsbeispiele mit echten Messdaten

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studenten werden in die grundlegenden Verfahren der Signal- und Systemanalyse eingeführt. Außer-dem lernen die Studenten Methoden wie Fourieranalyse, Korrelationsverfahren und Parameterschätzver-fahren kennen. Mit dieser Grundlage können die Studenten die behandelten Methoden beurteilen undanwenden und sind in der Lage, aus gemessenen Daten nicht-parametrische und parametrische Modell zugenerieren.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundlagen im Bereich der Regelungstechnik werden vorausgesetzt (z.B. Vorlesung „Systemdynamik undRegelungstechnik I“)








Nein

8 LiteraturPintelon, R.; Schoukens, J.: System Identification: A Frequency Domain Approach. IEEE Press, New York,2001.Ljung, L.: System Identification: Theory for the user. Prentice Hall information and systems sciences series.Prentice Hall PTR, Upper Saddle River NJ, 2. edition, 1999.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-ko-2040-vl Identifikation dynamischer Systeme


Kurs-Nr. Kursname18-ko-2040-ue Identifikation dynamischer Systeme



ModulnameLernende Roboter



1 Lerninhalt- Grundlagen aus der Robotik und des Maschinellen Lernens für Lernende Roboter- Maschinellen Lernen von Modellen- Representation einer Policy. Hierarchische Abstraktion mit Bewegungsprimitiven- Imitationslernen- Optimale Steuerung mit gelernten Modellen- Reinforcement Learning und Policy Search-Verfahren- Inverses Reinforcement Learning

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach erfolgreichen Abschluss der Lehrveranstaltung verstehen Studierende die Grundlagen des Maschi-nellen Lernens und der Robotik. Sie können maschinelle Lernverfahren anwenden um einen Roboter zubefähigen, neue Aufgaben zu erlernen. Studierende verstehen die Grundlagen von Reinforcement Learningund können verschiedene Algorithmen anwenden um eine Policy des Roboters aufgrund von Interaktionmit der Umgebung zu erlernen. Sie verstehen den Unterschied zwischen Imitation Learning, ReinforcementLearning, Policy Search und Inverse Reinforcement Learning und können einschätzen, wann sie welchenAnsatz verwenden sollen. Sie können diese Ansätze auch problemlos auf geeignete Aufgabenstellungenanwenden.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGute Programmierkenntnisse in Matlab, Machine Learning 1 - Statistical Approaches sind hilfreich abernicht zwingend erforderlich







8 Literatur


Deisenroth, M. P.; Neumann, G.; Peters, J. (2013). A Survey on Policy Search for Robotics, Foundations andTrends in RoboticsKober, J; Bagnell, D.; Peters, J. (2013). Reinforcement Learning in Robotics: A Survey, International Journalof Robotics ResearchC.M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning (2006),R. Sutton, A. Barto. Reinforcement Learning - an IntroductionNguyen-Tuong, D.; Peters, J. (2011). Model Learning in Robotics: a Survey

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0629-vl Lernende Roboter



ModulnameMehrgrößenreglerentwurf im Zustandsraum



1 LerninhaltReglerentwurf durch Polvorgabe (Vollständige Modale Synthese), Entwurf von Ver- und Entkopplungsreg-ler, Reglerentwurf durch Optimierung, Zustandsschätzung mittels Beobachter, Dynamische Zustandsrege-lungen, Strukturbeschränkte Zustandsregelungen

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studierenden werden in der Lage sein, lineare, zeitinvariante Mehrgrößensysteme im Zustandsraumzu analysieren und für diese mittels verschiedener Verfahren Regelungen zu entwerfen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeKenntnisse der in den Vorlesungen „Systemdynamik und Regelungstechnik I“ und SSystemdynamik undRegelungstechnik II"vermittelten Grundlagen der linearen Regelungstechnik.







8 LiteraturSkript Konigorski: „Mehrgrößenreglerentwurf im Zustandsraum“,Anderson, Moore: Öptimal Control: Linear Quadratic Methods", Föllinger: "Regelungstechnik: Einführungin die Methoden und ihre Anwendung". Föllinger: Öptimale Regelung und Steuerung: Eine Einführung fürIngenieure", Roppenecker: SZeitbereichsentwurf linearer Regelungen: Grundlegende Strukturen und eineAllgemeine Methodik ihrer Parametrierung",Unbehauen: "Regelungstechnik II:Zustandsregelungen, digitale und nichtlineare Regelungssysteme",Zurmühl: "Matrizen und ihre Anwendung: Für Angewandte Mathematiker, Physiker und Ingenieure. Teil1: Grundlagen"

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-ko-2050-vl Mehrgrößenreglerentwurf im Zustandsraum


Kurs-Nr. Kursname18-ko-2050-ue Mehrgrößenreglerentwurf im Zustandsraum



ModulnameNeue Technologien bei elektrischen Energiewandlern und Aktoren



1 LerninhaltZiel: Der Einsatz neuer Technologien, nämlich Supraleitung, magnetische Schwebetechniken und magneto-hydrodynamische Wandlerprinzipien, werden den Studentinnen und Studenten nahegebracht. Die prinzipi-elle physikalische Wirkungsweise, ausgeführte Prototypen und der aktuelle Stand der Entwicklung werdenausführlich erläutert. Inhalt:Anwendung der Supraleiter für elektrische Energiewandler:

• rotierende elektrische Maschinen (Motoren und Generatoren)• Magnetspulen für die Fusionsforschung,• Lokomotiv- und Bahntransformatoren,• magnetische Lagerung.

Aktive magnetische Lagerung („magnetisches Schweben“):• Grundlagen der magnetischen Schwebetechnik,• Lagerung von Hochdrehzahlantrieben im kW- bis MW-Bereich,• Einsatz für Hochgeschwindigkeitszüge mit Linearantrieben.

Magnetohydrodynamische Energiewandlung:• Physikalisches Wirkprinzip,• Stand der Technikund Perspektiven.

Fusionsforschung:• Magnetfeldanordnungen für den berührungslosenPlasmaeinschluß,• Stand der aktuellen Forschung.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseBasiskenntnisse zur energietechnischen Anwendung der Supraleitung und des magnetischen Schwebens,der magnetohydrodynamischen Energiewandlung und der Fusionstechnologie werden verstanden und ihreaktuellen Anwendungen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmePhysik, Eelektrische Maschinen und Antriebe, Energietechnik







8 Literatur


Ausführliches Skript; Komarek, P.: Hochstromanwendungen der Supraleitung, Teubner, Stuttgart, 1995Buckel, W.: Supraleitung, VHS-Wiley, Weinheim, 1994Schweitzer, G.; Traxler, A.; Bleuler, H.: Magnetlager, Springer, Berlin, 1993Schmidt, E.: Unkonventionelle Energiewandler, Elitera, 1975

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-bi-2040-vl Neue Technologien bei elektrischen Energiewandlern und Aktoren


Kurs-Nr. Kursname18-bi-2040-ue Neue Technologien bei elektrischen Energiewandlern und Aktoren



ModulnameNumerische Feldberechnung Elektrischer Maschinen und Aktoren



1 LerninhaltEinführung in Finite Element Method (FEM), einfache Beispiele für Auslegung von elektromagnetischenGeräten in 2D mit FEM, 2D elektro-magnetische Auslegung von Transformatoren, Drehstrommaschinen,Permanentmagnet-Maschinen; Wirbelstrom in Käfigläufermaschinen (Beispiel: Windgenerator); Kühlsyste-me und thermische Auslegung: Berechnung von Temperaturverteilung in Leistungsgeräten

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseAls Kompetenz wird der sichere Umgang mit dem Finite-Element-Programmpaket FEMAG und Grund-kenntnisse mit dem Programmpaket ANSYS erworben.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeDringend empfohlen der Besuch von Vorlesung und aktive Mitarbeit bei den Übungen „Energy Converters- CAD and System Dynamics“





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc EPE, MSc ETiT, MSc MEC


8 LiteraturAusführliches Skript; User Manual FEMAG und ANSYS. Müller, C. Groth: FEM für Praktiker – Band 1:Grundlagen, expert-Verlag, 5. Aufl., 2000

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-bi-2110-se Numerische Feldberechnung Elektrischer Maschinen und Aktoren

Dozent Lehrform SWSDr.-Ing. Bogdan Funieru Seminar 2


ModulnamePhysik und Technik von Beschleunigern



1 Lerninhalt




• Modulprüfung (Studienleistung, Studienleistung, b/nb BWS)Bausteinbegleitende Prüfung:

• [05-25-6302-pr] (Studienleistung, Studienleistung, BWS b/nb)


• Modulprüfung (Studienleistung, Studienleistung, Gewichtung: 100 %)Bausteinbegleitende Prüfung:

• [05-25-6302-pr] (Studienleistung, Studienleistung, Gewichtung: 0 %)



8 Literatur

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-bf-2010-vl Beschleunigerphysik

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. Oliver Boine-Frankenheim Vorlesung 2

Kurs-Nr. Kursname05-21-2502-ku Einführung in die Beschleunigerphysik (Experimentell)

Dozent Lehrform SWSKurs 2

Kurs-Nr. Kursname05-25-6302-pr Berufsbezogenes Praktikum Einführung in die Beschleunigerphysik



ModulnamePraktikum Aktoren für mechatronische Systeme



1 LerninhaltSicherheitsbelehrung; Praktikumsversuche zur elektrischen Energiewandlung und zu mechatronischen Ak-toren:

• Protokollausarbeitung (eine je Gruppe) zu jedem Versuch.• Am Ende des Semesters wird das Wissen der Studenten in einer Klausur überprüft.• Die Benotung der Studierenden setzt sich aus der Bewertung der Mitarbeit bei der Übungsdurchfüh-

rung, der Güte der ausgearbeiteten Protokolle und der Leistung bei der Klausur zusammen.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie praktische Wirkungsweise mechatronischer Aktorik wird erlernt sowie ihre Inbetriebnahme und Be-rechnung geübt.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeEmpfohlen Vorlesung „Elektrische Antriebe (MEC)“ und "Maschinenelemente und Mechatronik 1"





6 Verwendbarkeit des ModulsBSc MEC


8 LiteraturSkript mit ausführlichen Übungsanleitungen für die Versuchsnachmittage

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-bi-1030-pr Praktikum Aktoren für mechatronische Systeme





ModulnamePraktikum Elektromechanische Systeme



1 LerninhaltElektromechanische Sensoren, Antriebe und Aktoren, elektronische Signalverarbeitungseinrichtungen, Sys-teme aus Aktoren, Sensoren und elektronischer Signalverarbeitungseinrichtung.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseIm Rahmen des Praktikums EMS werden konkrete Beispiele von elektromechanischen Systemen, die imRahmen der Vorlesungen EMS I + II hinsichtlich des Entwurfs erläutert wurden, analysiert. Hierzu zählen,elektromechanische Sensoren, Antriebe und Aktoren, elektronische Signalverarbeitungseinrichtungen so-wie Systeme aus Aktoren, Sensoren und elektronischer Signalverarbeitungseinrichtung.Die Zielstellung der 6 Praktikumsversuche besteht im Kennenlernen der Funktionsweise der jeweiligenelektromechanischen Systeme, in der experimentellen Analyse der Kennwerte, im Erkennen von Schwach-stellen und der Ableitung von Lösungsvorschlägen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeBachelor ETiT







8 LiteraturVersuchsanleitungen zum Praktikum EMS

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-kn-2090-pr Praktikum Elektromechanische Systeme


Kurs-Nr. Kursname18-kn-2090-ev Praktikum Elektromechanische Systeme - Einführungsveranstaltung

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. Mario Kupnik Einführungs-

veranstaltung0


ModulnamePraktikum Matlab/Simulink I



1 LerninhaltIn diesem Praktikum wird eine Einführung in das Programmpaket Matlab/Simulink gegeben. Das Prak-tikum ist dabei in die zwei Teile Matlab und Regelungstechnik I aufgeteilt. Im ersten Teil werden dieGrundkonzepte der Programmierung mit Matlab vorgestellt und deren Einsatzmöglichkeiten an Beispielenaus verschiedenen Gebieten geübt. Zusätzlich wird eine Einführung in die Control System Toolbox gegeben.Im zweiten Abschnitt wird dieses Wissen dann genutzt, um selbsständig eine regelungstechnische Aufgaberechnergestützt zu bearbeiten.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseGrundlagen im Umgang mit Matlab/Simulink in der Anwendung auf regelungstechnische Aufgabenstel-lungen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeDas Praktikum sollte parallel oder nach der Veranstaltung „Systemdynamik und Regelungstechnik I“ be-sucht werden





6 Verwendbarkeit des ModulsBSc ETiT; BSc MEC


8 LiteraturSkript zum Praktikum im FG-Sekretariat erhältlichLunze; Regelungstechnik IDorp, Bishop: Moderne RegelungssystemeMoler: Numerical Computing with MATLAB

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-ko-1030-pr Praktikum Matlab/Simulink I



ModulnamePraktikum Regelungstechnik I



1 Lerninhalt• Regelung eines 2-Tank Systems.• Regelung pneumatischer und hydraulischer Servoantriebe.• Regelung eines 3-Massenschwingers.• Lageregelung eines Magnetschwebekörpers.• Steuerung eines diskreten Transport-Prozesses mit elektropneumatischen Komponenten.• Regelung einer elektrischen Drosselklappe mit einem Mikrocontroller.• Identifikation eines Drei-Massen-Schwingers.• Prozessteuerung mittels Speicherprogrammierbarer Steuerung.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studenten werden nach diesem Praktikum in der Lage sein, die in der Vorlesung „Systemdynamikund Regelungstechnik I“ gelernten Modellierungs- und Entwurfstechniken für unterschiedliche dynamischeSysteme praktisch umzusetzen und an realen Versuchsaufbauten zu erproben.








8 LiteraturVersuchsunterlagen werden ausgeteilt

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-ko-1020-pr Praktikum Regelungstechnik I



ModulnamePraxisorientierte Projektierung elektrischer Antriebe (Antriebstechnik für Elektroautos)



1 LerninhaltInhalt des Vortragsteils: Mono- und Hybridkonzepte - Antriebsmotoren - Hybridstrategien - ElektrischeMaschinen (GSM, ASM, SRM, PSM) - Antriebskonzepte - Fahrdynamik – EnergiespeicherInhalt der Seminararbeit: - Simulation eines Straßenfahrzeuges mit elektrischem Antriebsstrang - Gege-benenfalls Vergleich der Rechnung mit Messergebnissen - Präsentation der Seminararbeit

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseKenntnisse der grundlegenden Auslegungsverfahren für E-Antriebe in Hybrid- und Elektroautomobilen

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeBachelor-Abschluss Elektrotechnik oder Mechatronik, Ëlektrische Maschinen und Antriebeünd „Leistungs-elektronikëmpfohlen





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT, MSc MEC, MSc EPE, MSc WI-ETiT


8 LiteraturVortragsskriptum Binder,A.: Elektrische Maschinen und Antriebe 1, TUD (Institut für elektr. Energiewand-lung)Mitschke, M.: Dynamik der Kraftfahrzeuge, Springer Verlag Berlin

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-bi-2120-se Praxisorientierte Projektierung elektrischer Antriebe (Antriebstechnik für Elektroautos)

Dozent Lehrform SWSProf. Harald Neudorfer Seminar 2


ModulnameProjektseminar Automatisierungstechnik



1 LerninhaltIn einer kleinen Projektgruppe unter der Anleitung eines wissenschaftlichen Mitarbeiters werden individu-elle, kleine Projekte aus dem Themenbereich der Automatisierungstechnik bearbeitet. ProjektbegleitendeSchulungen über 1. Teamarbeit und Projektmanagement, 2. Professionelle Vortragstechnik und 3. Wissen-schaftliches Schreiben sind in den Kurs integriert; die Teilnahme an den Schulungen ist Pflicht.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseEin Student kann nach Besuch der Veranstaltung: 1. ein kleines Projekt planen, 2. ein Projekt innerhalbder Projektgruppe organisieren, 3. im Rahmen einer wissenschaftlichen Arbeit recherchieren, 4. eigeneIdeen zur Lösung der anstehenden Probleme in dem Projekt entwickeln, 5. Die Ergebnisse in Form eineswissenschaftlichen Textes zusammenfassen und 6. die Ergebnisse in einem Vortrag präsentieren.








8 LiteraturSchulungsmaterial

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-ad-2080-pj Projektseminar Automatisierungstechnik

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Jürgen Adamy Projektseminar 4


ModulnameProjektseminar Praktische Anwendungen der Mechatronik



1 LerninhaltUnterschiedliche Projekte aus dem Gebiet der Mechatronik werden in Projektgruppen (je nach Aufgaben-stellung 2 bis 4 Studierende) bearbeitet und von Mitarbeitern des Instituts betreut.Die Projekte deckenschwerpunktmäßig folgende Themenbereiche ab:

• Modellierung, Analyse und Entwurf von mechatronischen Systemen• Entwurf robuster Regelungen• Systemanalyse, Überwachung und Fehlerdiagnose• Modellbildung und Identifikation

Exemplarische Anwendungsgebiete sind Werkzeugmaschinen, mechatronische Aktuatoren, Produktionsan-lagen, Betriebsfestigkeitsprüfstände, Kraftfahrzeuge, Quadrokopter.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studierenden kennen nach Abschluss des Projektseminars die einzelnen Schritte bei der Bearbeitungeines mechatronischen Projekts. Dies umfasst insbesondere die Erstellung einer Systemspezifikation sowiedie kritische Diskussion und systematische Auswahl geeigneter mechatronischer Lösungskonzepte und de-ren konkrete technische Umsetzung. Dabei lernen die Studierenden die praktische Anwendung der in denVorlesungen vermittelten mechatronischen Methoden auf reale Problemstellungen. Die Studierenden sollenmit diesem Projektseminar aber auch dazu angeleitet werden, ihre Professional Skills weiter auszuprägenund zu schärfen. Zu den Professional Skills zählen dabei Aspekte wie Teamwork, Präsentationstechnikenund die systematische Recherche von Informationen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeVorlesung „Systemdynamik und Regelungstechnik I“ und „Systemdynamik und Regelungstechnik II“





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT, MSc MEC, MSc iST


8 LiteraturUnterlagen werden am Anfang verteilt (z.B. Anleitung zur Erstellung von schriftlichen Arbeiten etc.)

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-ko-2130-pj Projektseminar Praktische Anwendungen der Mechatronik

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Ulrich Konigorski Projektseminar 4


ModulnameVerfahren und Anwendungen der Feldsimulation III

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-dg-2020 3 CP 90 h 60 h 1 WiSe/SoSe

Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch und Englisch Prof. Dr.-Ing. Herbert De Gersem

1 LerninhaltFinite Differenzen, Finite Volumen und Finite Elemente Methoden zur Lösung der maxwellschen Gleichun-gen im Zeitbereich. Diskontinuierliche Galerkin Verfahren hoher Ordnung. Stabilitäts- und Konvergenzana-lyse. Hochleistungsrechnen. Teilchenbasierte Simulationen für Teilchenstrahlen und Plasmen.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studenten lernen die theoretischen Grundlagen von fortgeschrittenen Simulationsverfahren für zeitab-hängige elektromagnetische Felder. Es werden zudem praktische Fähigkeiten zur Implementierung, Analyseund Anwendung von Simulationscodes für gängige Probleme der Elektrotechnik vermittelt

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeMaxwell’sche Gleichungen, Integral- und Differentialrechnung, Vektoranalysis. Grundlagen: Differential-gleichung lineare Algebra.







8 LiteraturVorlesungsfolien, Matlab-Skripte, verschiedene Literaturquellen

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-dg-2020-vl Verfahren und Anwendungen der Feldsimulation III

Dozent Lehrform SWSPrivatdozent Dr. rer. nat. Erion Gjonaj Vorlesung 2


ModulnameMikroaktoren und Kleinmotoren

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-sl-2020 4 CP 120 h 75 h 1 WiSe

Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr.-Ing. Helmut Schlaak

1 LerninhaltLineare und rotatorische Bewegungen, Kraftwirkung, Antriebe mit mechanischem und elektronischemKommutator bzw. Ständerwechselfeld, geschaltete Reluktanzmotoren, Schrittmotoren, Mikromotoren, pie-zoelektrische Motoren und Sonderbauformen, Getriebe. Messen, Steuern und Regeln in der Antriebstech-nik, Auswahl elektrischer Kleinantriebe.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseLernziel der Veranstaltung ist das selbstständige Auswählen von Klein- und Mikroantrieben für feinwerk-technische Fragestellungen. Die Studierenden sollen in die Lage versetzt werden, verschiedene Motorkon-zepte und physikalische Prinzipien zu beschreiben und für eine spezifische Anwendung optimal auszuwäh-len.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeBSc ETiT







8 LiteraturSkript zur Vorlesung Elektrische Kleinantriebe

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-sl-2020-vl Mikroaktoren und Kleinmotoren

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Helmut Schlaak Vorlesung 2

Kurs-Nr. Kursname18-sl-2020-ue Mikroaktoren und Kleinmotoren

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Helmut Schlaak Übung 1


ModulnameOptimierung statischer und dynamischer Systeme



1 LerninhaltOptimierung statischer Systeme:- nichtlineare Optimierung ohne und mit Nebenbedingungen, notwendige Bedingungen- numerische Newton-Typ- und SQP-Verfahren- nichtlineare kleinste Quadrate- gradientenfreie Optimierungsverfahren- praktische Aspekte wie Problemformulierung, Approximation von Ableitungen, Verfahrensparameter, Be-wertung einer berechneten LösungOptimierung dynamischer Systeme:- Parameteroptimierungs- und Schätzprobleme- optimale Steuerungsprobleme- Maximumprinzip und notwendige Bedingungen- numerische Verfahren zur Berechnung optimaler Trajektorien- optimale Rückkopplungssteuerung- linear-quadratischer RegulatorAnwendungen und Fallstudien aus den Ingenieurwissenschaften und der RobotikTheoretische und praktische Übungen sowie Programmieraufgaben zur Vertiefung der Fachkenntnisse undmethodischen Fähigkeiten

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStudierende besitzen nach erfolgreicher Teilnahme grundlegende Kenntnisse und methodische Fähigkeitender Konzepte und Berechnungsverfahren der Optimierung statischer und dynamischer Systeme und derenAnwendungen bei Optimierungsaufgaben in den Ingenieurwissenschaften.

3 Empfohlene Voraussetzung für die Teilnahmegrundlegende mathematische Kenntnisse und Fähigkeiten in Linearer Algebra, Analysis mehrerer Verän-derlicher und Grundlagen gewöhnlicher Differentialgleichungen









8 Literatur- vorlesungsbegleitende Folienzu einzelnen Themen der Lehrveranstaltung:- J. Nocedal, S.J. Wright: Numerical Optimization, Springer- C.T. Kelley: Iterative Methods for Optimization, SIAM Frontiers in Applied Mathematics- L.M. Rios, N.V. Sahinidis: Derivative-free optimization: a review of algorithms and comparison of softwareimplementations, Journal of Global Optimization (2013) 56:1247-1293- A.E. Bryson, Y.-C. Ho: Applied Optimal Control: Optimization, Estimation and Control, CRC Press- J.T. Betts: Practical Methods for Optimal Control and Estimation Using Nonlinear Programming, SIAMAdvances in Design and Control

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0186-iv Optimierung statischer und dynamischer Systeme


6


ModulnameRechnergestütztes Konstruieren



1 LerninhaltParametrische 3D CAD Systeme, PDM Systeme, 3D Handskizzen, Geometriemodelle, Einzelteil-modellierung mit Hilfe von Geometrieelementen, Features und Parametrik, Baugruppenmodellierung,Stücklisten, Toleranzen und Passungen, Technische Produktdokumentation, Zeichnungsnormen, Produkt-entwicklung in Teams


• Parametrische 3D CAD-Systeme und PDM Systeme zu verstehen und anzuwenden.• Einzelteile parametrisch zu modellieren und komplexe Baugruppen zu erzeugen.• Einzelteil- und Baugruppenzeichnungen zur technischen Produktdokumentation zu erstellen.• Generierte Daten mittels PDM Prozessen zu verwalten.• Komplexe Aufgabenstellungen der virtuellen Produktentwicklung im Team zu bearbeiten und zu

lösen.



• Modulprüfung (Fachprüfung, Sonderform, Standard BWS)Sonderform: Semesterbegleitende Prüfungen


• Modulprüfung (Fachprüfung, Sonderform, Gewichtung: 100 %)

6 Verwendbarkeit des ModulsBachelor MPE PflichtBachelor WI-MBBachelor Mechatronik


8 LiteraturSkriptum erwerbbar, Vorlesungsfolien, Online-TutorialDual-Mode: „Rechnergestütztes Konstruieren (CAD)“ ist eine E-Learning-Vorlesung.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname16-07-5020-vl Rechnergestütztes Konstruieren


Kurs-Nr. Kursname16-07-5020-tt Rechnergestütztes Konstruieren



Kurs-Nr. Kursname16-07-5020-ue Rechnergestütztes Konstruieren



ModulnameGrundlagen der Navigation I


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr.-Ing. Jürgen Beyer

1 LerninhaltNavigationsarten, Erdmodelle, Koordinatensyteme, Radionavigation, Grundlagen und Instrumente (ADF,VOR, DME, ILS), Koppelnavigation, Funktionsprinzip und Fehleranalyse, Satellitennavigation, Einfüh-rung in GPS, Signalaufbau und Messprinzip, Verminderung der Präzession (Dilution of Precision, DoP),Differential-GPS, Augmentation Systeme (RAIM, GIC, WAAS, LAAS, EGNOS).


• Die Physik der Navigation auf der Erde zu erklären.• Die verwendeten Koordinatensysteme und möglichen Kartenprojektionen einzuordnen.• Die Verfahren der Radio-, Koppel- und Satellitennavigation hinsichtlich ihrer Performance und

Einsatzmöglichkeiten zu beurteilen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeEmpfohlen: Systemtheorie und Regelungstechnik


• Modulprüfung (Fachprüfung, mündliche Prüfung, Dauer: 60 min, Standard BWS)Mündliche Prüfung (in 3er-Gruppen) 60 min



6 Verwendbarkeit des ModulsWPB Master MPE III (Wahlfächer aus Natur- und Ingenieurwissenschaft)WPB Master PST III (Fächer aus Natur- und Ingenieurwissenschaft für Papiertechnik)Master Mechatronik


8 LiteraturVorlesungsskript verfügbar.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname16-23-5050-vl Grundlagen der Navigation I


Kurs-Nr. Kursname16-23-5050-ue Grundlagen der Navigation I



ModulnameMachine Learning und Deep Learning in der Automatisierungstechnik



1 Lerninhalt• Einführung• Lineare Verfahren• Support Vector Machines• Ensemble-Verfahren und Boosting• Training und Bewertung• Unüberwachtes Lernen• Neuronale Netze• Faltende Neuronale Netze (CNNs)• CNN-Architekturen und –Anwendungen• Rekurrente Neuronale Netze (RNNs)

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStudierende erhalten einen breiten und praxisnahen Überblick über das Gebiet des maschinellen Lernens.Es werden zunächst die wichtigsten Algorithmen-Klassen des überwachten und unüberwachten Lernensbesprochen. Danach befasst sich die Veranstaltung mit tiefen neuronalen Netzen, die viele aktuelle Anwen-dungen der Bild- und Signalverarbeitung ermöglichen. Die grundlegenden Eigenschaften aller Algorithmenwerden erarbeitet und anhand von Programmbeispielen demonstriert. Studierende sind danach in der La-ge, die Verfahren zu beurteilen und auf praktische Aufgabenstellungen anzuwenden.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundlegende Kenntnisse in linearer Algebra und StatistikWünschenswert: Vorlesung „Fuzzy-Logik, Neuronale Netze und Evolutionäre Algorithmen“





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc etit, MSc WI-etit, MSc MEC


8 Literatur• T. Hastie et al.: The Elements of Statistical Learning. 2. Aufl., Springer, 2008• I. Goodfellow et al.: Deep Learning. MIT Press, 2016• A. Géron: Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow. O’Reilly, 2017

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-ad-2100-vl Machine Learning und Deep Learning in der Automatisierungstechnik

Dozent Lehrform SWSDr.-Ing. Michael Vogt Vorlesung 2


ModulnameTutorium Fortgeschrittene Cax Methoden



1 LerninhaltWährend des Tutoriums erlernen die Studierenden anhand aktueller Beispiele der industriellen Anwendungfortgeschrittene CA Methoden. Die Veranstaltung baut auf den Grundlagen der Vorlesung „Einführung indas rechnerunterstützte Konstruieren (CAD)“ und vertieft und erweitert dort erlerntes Wissen.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studierenden besitzen Kenntnisse in der Anwendung fortgeschrittener CA Methoden. Sie sind in derLage die generische Vorgehensweise von CA Prozessketten zu erkennen, anzuwenden und zu planen. Fernersind sie befähigt das exemplarisch erlernte Wissen in der industrielle Praxis umzusetzen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeEinführung in das rechnergestützte Konstruieren (CAD)Virtuelle Produktentwicklung A, B, C







8 Literatur

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname16-07-5100-tt Tutorium Fortgeschrittene CAx Methoden



3.6 Wahlkatalog AIS-SS: Sichere Systeme

ModulnameEmbedded System Security


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr.-Ing. Ahmad-Reza Sadeghi

1 LerninhaltTrusted Computing- Authentifiziertes Booten- Binding und Sealing- Messen der Plattform-Integrität und Attestierung- Direct Anonymous Attestation- Trusted Platform Modules (TPM/MTM)- On-board CredentialsMobile Sicherheit mit Fokus auf Smartphones- Sicherheitsarchitekturen- Ausgewählte Zugriffsmodelle- Kontext-basierte Sicherheitsrichtlinien- Ausgewählte moderne AngriffstechnikenHardware-basierte Kryptographie- Sichere Berechnungen basierend auf Hardware- Einführung in Physikalisch Unklonbare Funktionen (PUFs)

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDurch die erfolgreiche Teilnahme an dieser Veranstaltung erwerben Studenten detailliertes Wissen überausgewählte Aspekte der eingebetteten Systemsicherheit (Hardware- und Software-basiert).

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundlagen der Kryptographie







8 Literatur- Challener, David, VanDoorn, Leendert, Safford, David, Yoder, Kent, Catherman, Ryan „“A Practical Guideto Trusted Computing, IBM Press, 2007- Smith, Sean W. Trusted Computing Platforms: Design and Applications, Springer Verlag, 2005

Enthaltene Kurse

3.6 Wahlkatalog AIS-SS: Sichere Systeme 372

Kurs-Nr. Kursname20-00-0581-iv Embedded System Security

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Ahmad-Reza Sadeghi Integrierte Ver-

anstaltung4


ModulnameIT Sicherheit


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Dr.-Ing. Michael Kreutzer

1 LerninhaltAusgewählte Konzepte der IT-Sicherheit (Kryptographie; Sicherheitsmodelle; Authentifikation; Zugriffs-kontrolle; Sicherheit in Netzen; Trusted Computing; Security Engineering; Privatsphäre und Datenschutz;Web- und Browser-Sicherheit; Informationssicherheitsmanagement, IT-Forensik, Cloud Computing)

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach erfolgreicher Teilnahme an der Veranstaltung sind die Studierenden in der Lage kritisch über gängigeMechanismen und Protokolle zur Erhöhung der IT-Sicherheit heutiger Systeme zu diskutieren. Studentenhaben nach Abschluss der Veranstaltung in breites Wissen über IT-Sicherheit, Datenschutz und Privatsphäreim Internet.Studierende sind vertraut mit modernen IT-Schutzkonzepten aus dem Bereich Kryptographie, Identitätma-nagement, Web-, Browser- und Netzwerksicherheit. Sie sind in der Lage Angriffsvektoren in IT-Systemenzu erkennen und Gegenmaßnahmen zu entwickeln.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeBesuch der Vorlesung Trusted Systems







8 Literatur* C. Eckert: IT-Sicherheit, 3. Auflage, Oldenbourg Verlag, 2004* J. Buchmann, Einführung in die Kryptographie, 2.erw. Auflage, Springer Verlag, 2001* E. D. Zwicky, S. Cooper, B. Chapman: Building Internet Firewalls, 2. Auflage, O’Reilly, 2000* B. Schneier, Secrets & Lies: IT-Sicherheit in einer vernetzten Welt, dpunkt Verlag, 2000* W. Rankl und W. Effing: Handbuch der Chipkarten, Carl Hanser Verlag, 1999* S. Garfinkel und G. Spafford: Practical Unix & Internet Security, O’Reilly & Associates

Enthaltene Kurse


Kurs-Nr. Kursname20-00-0219-iv IT Sicherheit


4


ModulnamePhysical Layer Security in Drahtlosen Systemen



1 LerninhaltPhysical Layer Security Verfahren zur Absicherung drahtloser Kommunikation versprechen eine informa-tionstheoretische Sicherheit auf der Bitübertragungsschicht (Physical Layer). Die integrierte Veranstaltungbetrachtet die Theorie und Praxis von Physical Layer Security. Hierzu werden ausgewählte theoretischeGrundlagen eingeführt und die Übertragung dieser Grundlagen hin zu praktikablen Lösungen diskutiert.Angriffe auf (praktische) Physical Layer Security-Verfahren werden erörtert. Theoretische und praktischeÜbungen sowie die Vorstellung ausgewählter Forschungsergebnisse in Seminarvorträgen vertiefen die Ver-anstaltung.Lerninhalte:- Eigenschaften des Physical Layer- Grundlagen informationstheorischer Sicherheit und Abgrenzung zur Kryptographie- Physical Layer Security Verfahren (u.a. Cooperative Jamming, Orthogonal Blinding, Zero-Forcing, Inter-ference Alignment, Key Extraction)- Praktische Aspekte von Physical Layer Security Verfahren- Praktische Implementierung von Physical Layer Security-Verfahren mit Software Defined Radios- Ausgewählte aktuelle Ansätze zu Physical Layer Security

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach erfolgreicher Teilnahme an der Veranstaltung besitzen die Studierenden ein theoretisches Grundwis-sen sowie ein fundiertes praktisches Wissen auf dem Gebiet von Physical Layer Security. Sie können diewichtigsten informationstheoretischen Grundlagen erläutern und kennen theoretische wie praktische Ver-fahren im Detail. Sie sind in der Lage praktische Verfahren zu beurteilen und Schwächen darzulegen. DieStudierenden haben Kompetenzen in der praktischen Realisierung von Physical Layer Security-Verfahrenauf Basis von Software-defined Radios. Sie können sich aktuelle Arbeiten zum Stand der Forschung zuPhysical Layer Security selbstständig aneignen und das erarbeitete Wissen verständlich vermitteln.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundlagen der Mobilen Netze







8 Literatur


Ausgewählte Buchkapitel und ausgewählte wissenschaftliche Veröffentlichungen

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0745-iv Physical Layer Security in Drahtlosen Systemen

Dozent Lehrform SWSDr.-Ing. Michael Kreutzer Integrierte Ver-

anstaltung3


ModulnameSichere Mobile Systeme


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch und Englisch Prof. Dr.-Ing. Matthias Hollick

1 LerninhaltDie integrierte Veranstaltung Sichere Mobile Systeme befasst sich mit Fragen zur Sicherheit in drahtlosenund Mobilen Netzen und Kommunikationssystemen. Grundlagen der Thematik werden durch aktuelle For-schungsthemen ergänzt.Lerninhalte:- Sicherheitsbetrachtung und Modellierung von Bedrohungen bei mobilen und drahtlosen Systemen- Ausgewählte Angriffe und Sicherheitsmechanismen spezifisch für mobile und drahtlosen Systeme- Sicherheit in drahtlosen Sensornetzen- Sicherheit in drahtlosen Mesh-Netzen- Bedrohungen und Schutz der Privatsphäre in mobilen und drahtlosen Systemen- Sicherheit in zellularen Netzen (GSM, UMTS, LTE)- Sicherheit auf der Bitübertragungsschicht- Ausgewählte Forschungsthemen in mobilen und drahtlosen Systemen

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach erfolgreicher Teilnahme an der Veranstaltung besitzen die Studierenden ein spezialiertes Wissen aufdem Gebiet der Sicherheit in mobilen, verteilten, drahtlosen Netzen mit dem Schwerpunkt auf Internet-sicherheit. Sie können die wichtigsten Grundlagen der IT Sicherheit, der Kryptographie sowie der Netzsi-cherheit in klassischen Netzen auf mobile Systeme übertragen und anwenden.Die Studierenden weisen ein tiefgehendes Verständnis von Sicherheitsmechanismen auf den unterschiedli-chen Protokollschichten auf (Anwendungschicht, Transportschicht, Vermittlungsschicht, Sicherungsschicht,physikalische Schicht). Somit sind sie in der Lage, die Charakteristiken und Grundprinzipien des Problem-raumes zu erfassen und weisen auf dem Feld sicherer mobiler Systeme ein fundiertes Wissen in Praxis undTheorie auf.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundlagen der Netzsicherheit und der Mobilen Netze







8 Literatur


Levente Buttyan, Jean-Pierre Hubaux: Security and Cooperation in Wireless Networks, Cambridge Univer-sity Press, 2008, ISBN: 978-0-521-87371-0 (book is available online for download).Ausgewählte Buchkapitel und ausgewählte wissenschaftliche Veröffentlichungen.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0583-vl Sichere Mobile Systeme

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Matthias Hollick Vorlesung 2


ModulnamePraktikum Sichere Mobile Netze



1 LerninhaltDas Praktikum Sichere Mobile Netze behandelt die angewandte Softwareentwicklung und Hardware-Software Entwicklung in den Themenbereichen Kommunikationsnetze, Sicherheit, Mobile Netze undDrahtloser Kommunikation bzw. der Kombination dieser Bereiche. Ziel ist das Lösen einer Problemstel-lung im Team aus den genannten Bereichen durch Implementierung in Software bzw. Hardware/Software.Lerninhalte:- Lösen einer Fragestellung im Bereich Kommunikationsnetze, Sicherheit, Mobile Netze und DrahtloserKommunikation- Rechereche von Lösungsalternativen und Abwägung von Vor-/Nachteilen der Alternativen- Konzipieren einer Softwarearchitektur bzw. kombinierten Hardware-Software Architektur- Entwerfen eines auf die Zielplattform angepassten Hardware-/Softwaredesigns- Prototypische Umsetzung auf der ausgewählten Zielplattform- Evaluation des Gesamtsystems in Bezug auf verschiedene Gütemaße- Dokumentation der erstellten Lösung

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach erfolgreicher Teilnahme an der Veranstaltung besitzen die Studierenden die Fähigkeit Problemstellun-gen im Bereich Sichere Mobile Netze softwaretechnisch zu lösen. Die Studierenden haben hierzu Kenntnis-se im Entwurf/der Umsetzung komplexer Protokolle bzw. Anwendungen in einem/mehreren der BereicheKommunikationsnetze, Sicherheit, Mobile Netze und Drahtloser Kommunikation erlangt. Die Studieren-den sind in der Lage die gewählten Protokolle und Anwendungen zu implementieren, zu testen und derenFunktionsfähigkeit und Leistungsfähigkeit zu evaluieren. Sie sind in der Lage die erstellten Softwarearte-fakte verständlich zu dokumentieren und die erzielten Projektfortschritten und -ergebnissen verständlichzu präsentieren.









Enthaltene Kurse


Kurs-Nr. Kursname20-00-0552-pr Praktikum Sichere Mobile Netze

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Matthias Hollick Praktikum 4


ModulnameProjektpraktikum Sichere Mobile Netze



1 LerninhaltDas Projektpraktikum Sichere Mobile Netze behandelt die angewandte Softwareentwicklung undHardware-Software Entwicklung in den Themenbereichen Kommunikationsnetze, Sicherheit, Mobile Netzeund Drahtloser Kommunikation bzw. der Kombination dieser Bereiche. Ziel ist das eigenständige Bearbei-ten eines Entwicklungsprojektes im Team.Lerninhalte:- Eigenständiges Bearbeiten eines Entwicklungsprojektes im Bereich Kommunikationsnetze, Sicherheit, Mo-bile Netze und Drahtloser Kommunikation- Projektplanung und Projektmanagement- Rechereche von Lösungsalternativen und Abwägung von Vor-/Nachteilen der Alternativen- Konzipieren einer Softwarearchitektur bzw. kombinierten Hardware-Software Architektur- Entwerfen eines auf die Zielplattform angepassten Hardware-/Softwaredesigns- Prototypische Umsetzung auf der ausgewählten Zielplattform- Evaluation des Gesamtsystems in Bezug auf verschiedene Gütemaße- Dokumentation der erstellten Lösung sowie ausführliche Dokumentation des Projektmanagements

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach erfolgreicher Teilnahme an der Veranstaltung besitzen die Studierenden die Fähigkeit komplexe Pro-blemstellungen im Bereich Sichere Mobile Netze softwaretechnisch zu lösen. Die Studierenden könnenhierzu eigenständig ein Projekt definieren, verwalten und durchführen. Die Studierenden haben Kenntnis-se im Entwurf/der Umsetzung komplexer Protokolle bzw. Anwendungen in einem/mehreren der BereicheKommunikationsnetze, Sicherheit, Mobile Netze und Drahtloser Kommunikation erlangt. Die Studieren-den sind in der Lage die gewählten Protokolle und Anwendungen zu implementieren, zu testen undderen Funktionsfähigkeit und Leistungsfähigkeit zu evaluieren. Sie sind in der Lage die Projektplanungund -verwaltung sowie die erstellten Softwareartefakte verständlich zu dokumentieren und die erzieltenProjektfortschritten und -ergebnissen verständlich zu präsentieren.








8 Literatur


Themenspezifisch ausgewählte, aktuelle wissenschaftliche Veröffentlichungen

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0553-pp Projektpraktikum Sichere Mobile Netze

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Matthias Hollick Praktikum 6


ModulnameEinführung in die Kryptographie



1 LerninhaltMath. Grundlagen:- Berechnungen in Kongruenz- und RestklassenringenGrundlagen der Verschlüsselung:- Symmetrische vs. Asymmetrische Kryptosysteme- Block- und Stromchiffren, AES, DES- Kryptanalyse- Wahrscheinlichkeit und Perfekte Sicherheit- Verschlüsselung mit öffentlichen Schlüsseln- RSA, Diffie-Hellman, ElGamal- Faktorisierung großer Zahlen- Diskrete Logarithmen- Kryptografische Hashfunktionen- Digitale Signaturen- Identifikation

2 Qualifikationsziele / Lernergebnisse- Verstehen der mathematischen Grundlagen der Kryptographie wie z.B. Berechnungen in Kongruenz- undRestklassenringen, Faktorisierung großer Zahlen, Wahrscheinlichkeit und Perfekte Sicherheit- Verstehen der Prinzipien von Public und Secret-Key-Verschlüsselung und der relevanten Verfahren ein-schließlich ihrer Sicherheit und Effizienz- Verstehen der Prinzipien digitaler Signaturen und der relevanten Verfahren einschließlich ihre Sicherheitund Effizienz

3 Empfohlene Voraussetzung für die Teilnahme- Lineare Algebra für Informatiker- Funktionale und Objektorientierte Programmierkonzepte







8 Literatur


- Johannes Buchmann: Einführung in die Kryptographie,5. Auflage, Springer-Verlag, 2010, 278 p. ISBN: 978-3-642-11185-3- Johannes Buchmann:Cryptographic Protocols. Vorlesungsskript(u.a. Undeniable, Fail-Stop und Blind Signatures)- Neal Koblitz:A Course in Number Theory and Cryptography, Springer Verlag, 1994- Alfred J. Menezes, Paul C. van Oorschot, Scot A. Vanstone:Handbook of Applied Cryptography, CRC Press, 1997 (erhältlich als PDF)- Bruce Schneier:Applied Cryptography, John Wiley & Sons, Inc., 1994- Douglas R. Stinson:Cryptography - Theory and Practice, CRC Press, 1995- Gustavus J. Simmons:Contemporary Cryptology - The Science of Information Integrity, IEEE Press, 1992

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0085-iv Einführung in die Kryptographie


4


ModulnameComputersystemsicherheit



1 LerninhaltTeil I: Kryptographie- Mathematische Grundlagen der Kryptographie- Schutzziele: Vertraulichkeit, Integrität, Authentizität- Symmetrische und Asymmetrische Kryptographie- Hash-Funktionen und Digitale Signaturen- Protokolle zum SchlüsseltauschTeil II: IT-Sicherheit und Zuverlässigkeit- Grundlegende Konzepte der IT-Sicherheit- Authentifizierung und Biometrie- Access Control Modelle und Mechanismen- Grundkonzepte der Netzwerksicherheit- Grundkonzepte der Software-Sicherheit- Zuverlässige Systeme: Fehlertoleranz, Redundanz, Verfügbarkeit

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStudierende kennen nach erfolgreichem Besuch der Veranstaltung die wichtigsten Konzepte, Methodenund Modelle im Bereich der Kryptographie und der IT-Sicherheit. Sie verstehen die wichtigsten Methoden,um Software und Hardwaresysteme gegen Angriffe abzusichern und können diese auf konkrete Szenarienanwenden.






6 Verwendbarkeit des ModulsB.Sc. InformatikB.Sc. WirtschaftsinformatikB.Sc. Psychologie in ITJoint B.A. InformatikB.Sc. Sportwissenschaft und InformatikB.Sc. InformationssystemtechnikKann im Rahmen fachübergreifender Angebote auch in anderen Studiengängen verwendet werden.


8 Literatur- J. Buchmann, Einführung in die Kryptographie, Springer-Verlag, 2010- C. Eckert, IT-Sicherheit, Oldenbourg Verlag, 2013- M. Bishop, Computer Security: Art and Science, Addison Wesley, 2004

Enthaltene Kurse


Kurs-Nr. Kursname20-00-0018-iv Computersystemsicherheit


3


ModulnameElektronische Wahlen



1 Lerninhalt1. Einführung in Elektronische Wahlena. Verschiedene Typen von Elektronischen Wahlsystemenb. Klassifikation von Wahlsystemenc. Briefwahlen vs. Internetwahlend. Vor- / Nachteile von Internetwahlene. Einflussfaktoren2. Anforderungen an Elektronische Wahlsystemea. Rechtliche Anforderungen und Herausforderungenb. Existierende Ad-hoc Anforderungskatalogec. KORA: Konkretisierung rechtlicher Anforderungend. Sicherheitsansätze / Sicherheitsanforderungene. Weitere Klassen von Anforderungen3. Elektronische Wahlsysteme im Einsatza. Polyas Systemb. Estnisches Internetwahlsystemc. Digitaler Wahlstiftd. Überblick über Internetwahlen in Deutschland und in der Welt4. Spezielle Herausforderungen und Lösungen für Internetwahlena. Wähleridentifizierung / Wählerauthentifizierungb. Wahlgeheimnis (Randomized Authentication Tokens, Benaloh Model, Separation of Duty, Blind Signatu-res, Mix-Net, Homomorphic Tallying)c. Vertrauenswürdigkeit von Wahlclientsd. Unkontrollierte Umgebunge. Erreichbarkeit5. Verifizierbarkeit in Elektronischen Wahlena. Einführung Verifizierbarkeitb. Paperbelegec. Schwarzes Brettd. Quittungsfreiheit / Nicht-Erpressbarkeite. Helios und das Civitas Wahlsystemf. Universelle Verifizierungsmechanismeng. Mögliche Erweiterungen von Anonymisierungstechniken6. Evaluation und Zertifizierung von Elektronischen Wahlsystemena. Common Criteriab. ISO 27001c. k-resilience Terme

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStudierende entwickeln in dieser Veranstaltung ein Verständnis für die verschiedenen Aspekte von elektro-nischen Wahlen. Diese Aspekte umfassen die Anforderungen an elektronische Wahlsysteme, Techniken zurUmsetzung der Anforderungen sowie Ansätze zur Evaluation von elektronischen Wahlsystemen. Nach demerfolgreichen Abschluss dieser Veranstaltung werden Studierende in der Lage sein, bei der Umsetzung vonelektronischen Wahlen (teilweise kollidierende) Anforderungen mit geeigneten Sicherheitsmechanismenadäquat zu implementieren.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeEinführung in die KryptographieEinführung in Trusted Systems








8 Literatur- Michael Ian Shamos: Electronic Voting Glossary- Melanie Volkamer: Evaluation of Electronic Voting- Laure Fouard, Mathilde Duclos, and Pascal Lafourcade: Survey on Electronic Voting Schemes- Chris Karlof, Naveen Sastry and David Wagner: Cryptographic Voting Protocols: A Systems Perspective- Warren D. Smith: Cryptography meets voting (2005)- Henk C. A. van Tilborg, „“Encyclopedia of Cryptography and Security, ISBN-13: 978-0387234731- Common Criteria- IT Grundschutz / BSI

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0499-vl Elektronische Wahlen

Dozent Lehrform SWSDr.-Ing. Michael Kreutzer Vorlesung 2


ModulnameCryptography, Privacy and Security


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch und Englisch Prof. Dr. rer. nat. Johannes Buchmann

1 LerninhaltAusgewählte Themen in Bezug auf Anwendungen in der elektronischen Gesellschaft. Der Schwerpunktliegt auf den Gebieten Privacy, Elektronische Wahlsysteme und Public-Key Infrastrukturen. Einführung inwissenschaftliches Arbeiten und Publizieren. Beispielhafte Themen sind:Public Key Infrastrukturen- Verstehen und Anwenden der grundlegenden PKI Konzepte.- Vertiefung der Grundlagen aus der Vorlesung (siehe Vorlesungshomepage)- PKI in der Praxis - z.b. SSL PKI und Web Security, PKI für eID (Deutschland, Österreich...)- Revokation- Vertrauensmodelle- Kritik und Schwachstellen- Alternative LösungsansätzeElektronische Wahlsysteme- Wahlsysteme mit verifizierbarer Ergebnisermittlung (unter Verwendung von Kryptographie): Split-Ballot,Prêt à Voter, Scantegrity;- Anforderungen an Wahlsysteme: End-to-end Verifiability, Universal Verifiability, Correctness, Computatio-nal Privacy, Everlasting Privacy;- Wahlarten: Bundestagswahl, Kommunalwahl;- Auswertung verschlüsselter Stimmen basierend auf: Mixnetzwerken, Homomorphic Tallying.Anonyme Kommunikationssysteme- Verstehen und Anwenden der grundlegenden Konzepte bei anonymer Kommunikation- Anonyme Netzwerke in der Praxis, Verstehen anonymer Kommunikations-Netzwerke, z.b. Tor und I2P,- Schwächen / Stärken- Kritik- Alternative Lösungsansätze- Erweiterung- Eigenschaften, z.b. Zensurresistenz- Anwendung und Verknüpfung anonymer Kommunikations-Systeme mit anderen Technologien - z.b. so-ziale Netzwerke

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studierenden erhalten einen Überblick über Komponenten, Prozesse und Standards von Public KeyInfrastrukturen, elektronischen Wahlsystemen und Anonymen Kommunikationssystemen. Sie werden da-durch in die Lage versetzt- diese Systeme konzipieren zu können- deren Sicherheit einzuschätzen- existierende Ansätze in den jeweiligen Bereichen kombinieren und optimieren zu könnenDie Studierenden durchleben die verschiedenen Phasen vor und während der aktiven Teilnahme an einerwissenschaftlichen Konferenz:- Call for Papers (CfP)- Einreichung der Arbeiten (submission)- Begutachtung der Arbeiten (peer review)- Benachrichtigung / Feedback (notification)- Einreichung der finalen Version (camera ready)- Präsentation des Papers (talk)- Sitzungsleiter (session chair)



Grundkenntnisse in IT SicherheitEinführung in die KryptographiePublic-Key Infrastrukturen







8 LiteraturJ. Buchmann, E. Karatsiolis, and A. Wiesmaier. „Introduction to Public Key Infrastructures“, Springer-VerlagBerlin Heidelberg, 2013. ISBN: 978-3-642-40656-0 (Print) 978-3-642-40657-7 (Online)

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0672-se Cryptography, Privacy and Security

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. rer. nat. Johannes Buchmann Seminar 3


ModulnameFormale Methoden der Informationssicherheit


Sprache Modulverantwortliche PersonEnglisch Prof. Dr.-Ing. Heiko Mantel

1 Lerninhalt- formale Modellierung sicherheitskritischer Systeme in Prädikatenlogik- Theoretische Grundlagen von Zugriffskontrollen und Informationsflusskontrollen- formale Modellierung von Sicherheitseigenschaften in Prädikatenlogik- Unterscheidung von qualitativen und quantitativen Sicherheitseigenschaften- Entscheidbarkeits- und Komplexitätsresultate für Sicherheitseigenschaften- Verifikation von Sicherheitsgarantien in verteilten Systemen- Auswirkung von Komposition und Verfeinerung auf Sicherheitsgarantien- formale Sprachen zur Beschreibung von Sicherheitspolitiken und deren Semantik- Zertifizierung sicherheitskritischer Systeme

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach erfolgreicher Teilnahme an der Veranstaltung kennen Studierende relevante formale Sicherheitsmo-delle und Analysetechniken. Sie verstehen fundamentale Unterschiede zwischen verschiedenen Klassenvon Sicherheitseigenschaften und das Zusammenspiel zwischen schrittweiser Softwareentwicklung undSicherheitseigenschaften. Sie können Systeme und Sicherheitsanforderungen formal modellieren und si-cherheitsrelevante Aspekte basierend auf formalen Spezifikationen formal analysieren.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeInformatik- und Mathematikkenntnisse entsprechend den ersten 4 Semestern des Bachelorstudiengangs In-formatik, insbesondere grundlegende Logikkenntnisse und Fähigkeit mit formalen Sprachen und Kalkülenumzugehen







8 Literatur- M. Bishop: Computer Security, Addison-Wesley- J. Biskup: Security in Computing Systems, Springer-Verlag- C. P. Pfleeger, S. L. Pfleeger: Security in Computing, Prentice Hall- D. Denning: Cryptography and Data Security, Addison WesleyDie Literaturempfehlungen werden kontinuierlich aktualisiert.

Enthaltene Kurse


Kurs-Nr. Kursname20-00-0362-iv Formale Methoden der Informationssicherheit


6


ModulnameIT-Sicherheits-Management



1 Lerninhalt• Einführung in die 10 Normenelemente nach ISO/IEC 17799:2005 bzw.

ISO 27002:2007 und ISO 27001:2005• Diskussion der Assets aus Sicht der Informationsverarbeitung /

Informationssicherheitsverarbeitung• Informationssicherheit, IT-Sicherheitsziele und -strategien,

IT-Sicherheitsmanagementprozess• Abgrenzung der IT-Sicherheit gegenüber der Informationssicherheit• ISO 27001 auf Basis von IT-Grundschutz (BSI, Bonn) versus ISO/IEC

27001:2005• Stand und Entwicklung der Normenfamilie ISO/IEC 2700X (x=

1,2,3,4,5)• Abgrenzung: Informationsmanagementsystem (IMS),

Informationsicherheitsmanagementsystem (ISMS), IT-Sicherheitsmanagement(ITSM)

• Analysen von Schwachstellen und Bedrohungen in Abhängigkeit derAssets

• Betrachtung und Vergleich von Risikoanalysen und -verfahren wiez.B. das des IT-GsHbs (BSI, Bonn) und das des British Standards (BS7799-3:2006 zukünftig: ISO/IEC 27003:2006) sowie verschiedene ROSIAnsätze.

• Stochastische und zeitliche Aspekte des Risikos,Risikomanagementsysteme

• Entscheidung im Umgang/Übernahme von Risiken mit Methoden dernormative/deskriptiven Entscheidungstheorie

• Modellierungsaspekte des Risikos mittels Prozess Algebra undGraphentheorie

• BASEL II und des Sarbanes-Oxley Acts (SOX)• Beispiel eines höherwertigen Ansatzes nach BASEL II durch

baysianische Netze und Monte-Carlo Simulation• Bewertungsverfahren und Metriken der IT-Sicherheit sowie eines ISMS• Die Verfügbarkeit der Wertschöpfungskette im K-Fall/Desaster oder

Ansätze zum Bussiness Continuity Planning (BCP) und Business ContinuityManagement System (BCMS) nach BS 25999-2:2007

• Metriken zur Bewertung eines ISMS, BCMS, QMS und IMS• Kritische Dikussion der „losen“ und ßtarken"Kopplungen innerhalb

der IT-Sicherheitsarchitektur• Anwendung des Capability Maturity Model (CMM) auf die IT-Sicherheit

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseKenntnisse, Inhalte und Strukturen eines IT-Sicherheitsmanagementsystems (ISMS). Überblick über gän-gige Verfahren und deren Grenzen hinsichtlich eines IT-Sicherheitsmanagements, wie z.B. ISO/IEC27001:2005, IT-GsHb des BSI, CoBiT und OCTAVE. Erkenntnisse über die Bestimmung der Assets einesUnternehmens bzgl. der IT-Sicherheit und deren Einordnung hinsichtlich Verfügbarkeit, Vertraulichkeitund Integrität. Systematische Bewertung einer Unternehmenssicherheit anhand von Metriken. Entwick-lung von Reifgrad-Modellen in Form eines Capability Maturity Model (CMM)



Kenntnisse der Kanonik Trusted Systems/Computersystemsicherheit







8 Literatur

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0088-vl IT-Sicherheits-Management



ModulnameKryptographie


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch und Englisch Dr.-Ing. Michael Kreutzer

1 LerninhaltIn diesem Praktikum werden ausgewählte Themen aus den Bereichen Public-Key Infrastrukturen (PKI) undkryptographische Verfahren sowie Protokolle behandelt. Zum Beispiel:- Effiziente Implementierung von Chiffren, Hashfunktionen, Signaturverfahren- Einbindung kryptographischer Primitive in Anwendungen- Verwendung kryptographischer Hardware wie Smart Cards

2 Qualifikationsziele / Lernergebnisse- Ausweiten der Programmierkenntnisse- Erfahrung sammeln in der Softwareentwicklung- tieferes Verstehen von Sicherheitskonzepten und kryptographischen Kenntnissen- Erfahrung sammeln im Umgang mit verschiedenen Entwicklungswerkzeugen

3 Empfohlene Voraussetzung für die Teilnahme- Kenntnisse der entsprechenden Programmiersprache bei Programmieraufgaben- Grundlagen der Kryptographie- Kenntnisse in IT-Sicherheit sind von Vorteil







8 Literatur- Johannes Buchmann: Einführung in die Kryptographie, 5. Auflage, Springer-Verlag, 2010, 278 p. ISBN:978-3-642-11185-3- Johannes Buchmann: Cryptographic Protocols. Vorlesungsskript (u.a. Undeniable, Fail-Stop und BlindSignatures)- Neal Koblitz: A Course in Number Theory and Cryptography, Springer Verlag, 1994- Alfred J. Menezes, Paul C. van Oorschot, Scot A. Vanstone: Handbook of Applied Cryptography, CRC Press,1997- Bruce Schneier: Applied Cryptography, John Wiley & Sons, Inc., 1994- Douglas R. Stinson: Cryptography - Theory and Practice, CRC Press, 1995- Gustavus J. Simmons: Contemporary Cryptology - The Science of Information Integrity, IEEE Press, 1992- Programmieren und Dokumentieren komponentenbasierter Software (Java, C, C++ UML, Java-Beans)

Enthaltene Kurse


Kurs-Nr. Kursname20-00-0105-pr Kryptographie



ModulnameNetzsicherheit


Sprache Modulverantwortliche PersonEnglisch Dr.-Ing. Michael Kreutzer

1 LerninhaltDie integrierte Veranstaltung Netzsicherheit umfasst Sicherheits-Prinzipien und -Praxis in Telekommunika-tionsnetzen und dem Internet. Die grundlegenden Verfahren aus dem Bereich IT Sicherheit und Kryptogra-phie werden auf den Bereich der Kommunikationsnetze übertragen. Hierbei verfolgen wir einen Top-downAnsatz. Beginnend mit der Anwendungsschicht erfolgt eine detaillierte Betrachtung von Prinzipien undProtokollen zur Absicherung von Netzen. Ergänzend zu etablierten Mechanismen werden ausgewählte ak-tuelle Entwicklungen im Bereich Netzsicherheit erläutert.Lerninhalte:- Netzsicherheit: Einführung, Motivation und Herausforderungen- Grundlagen: Ein Referenzmodell für Netzsicherheit, Sicherheitsstandards für Netze und das Internet, Be-drohungen, Angriffe, Sicherheitsdienste und -mechanismen- Kryptographische Grundlagen zur Absicherung von Netzen: Symmetrische Kryptographie und deren An-wendung in Netzen, asymmetrische Kryptographie und deren Anwendung in Netzen, unterstützende Me-chanismen zur Implementierung von Sicherheitslösungen- Sicherheit auf der Anwendungschicht- Sicherheit auf der Transportschicht- Sicherheit auf der Vermittlungsschicht- Sicherheit auf der Sicherungsschicht- Sicherheit auf der Bitübertragungsschit und physische Sicherheit- Angewandte Netzsicherheit: Firewalls, Intrusion Detection Systeme- Ausgewählte Themen der Netzsicherheit

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach erfolgreicher Teilnahme an der Veranstaltung haben die Studierenden ein umfassendes Wissen aufdem Gebiet der Netzsicherheit mit dem Schwerpunkt auf Internetsicherheit. Sie können die wichtigstenGrundlagen der IT Sicherheit sowie der Kryptographie auf den Bereich Kommunikationsnetze übertragenund anwenden. Die Studierenden können die wichtigsten Basistechnologien zur Absicherung von Netzenunterscheiden. Sie weisen ein tiefgehendes Verständnis von Sicherheitsmechanismen auf den unterschiedli-chen Protokollschichten auf (Anwendungschicht, Transportschicht, Vermittlungsschicht, Sicherungsschicht,physikalische Schicht). Somit sind sie in der Lage, die Charakteristiken und Grundprinzipien des Problem-raumes Netzsicherheit detailliert zu erläutern und weisen auf diesem Feld ein fundiertes Wissen in Praxisund Theorie auf. Darüber hinaus können sie aktuelle Entwicklungen im Bereich Netzsicherheit erläutern(z.B. Sicherheit in peer-to-peer Systemen, Sicherheit in mobilen Netzen, etc.). Die Übung vertieft das theo-retische Wissen durch Literatur-, Rechen- und praktische Implementierungs-/Anwendungsübungen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundlagen der IT-Sicherheit, Kryptographie und Kommunikationsnetze







B.Sc. InformatikM.Sc. InformatikM.Sc. WirtschaftsinformatikB.Sc. Psychologie in ITJoint B.A. InformatikB.Sc. Sportwissenschaft und InformatikKann im Rahmen fachübergreifender Angebote auch in anderen Studiengängen verwendet werden.


8 LiteraturCharlie Kaufman, Radia Perlman, Mike Speciner: Network Security – Private Communication in a PublicWorld, 2nd Edition, Prentice Hall, 2002, ISBN: 978-0-14-046019-6; weiterhin ausgewählte Buchkapitelund ausgewählte wissenschaftliche Veröffentlichungen

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0512-iv Netzsicherheit


anstaltung4


ModulnamePerlen der Kryptographie



1 LerninhaltHerausragende Ergebnisse der Kryptographie wie Fully Homomorphic Encryption, Leftover Hash Lemma,Non-Black-Box Constructions, Random Oracles, Multi-Party Computations, Zero-Knowledge

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach erfolgreicher Absolvierung beherrschen Teilnehmer aktuelle und wichtige Resultate und Technikender Kryptographie. Sie verstehen ihre Bedeutung und können sie selbstständig in anderen Zusammenhän-gen anwenden.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeEinführung in die Kryptographie







8 Literatur- Arora, Barak: Computational Complexity: A Modern Approach, 2007 (auch online erhältlich).- Balcazar, Diaz, Gabarro; Structural Complexity I und II, 1995 (nicht mehr als Hardcover verfügbar)- Katz, Lindell: Introduction to Modern Cryptography, 2007- Goldreich: Foundations of Cryptography, Volume I und II, 2001 und 2004 (als Online-Variante erhältlich)- Goldreich: Computational Complexity: A Conceptual Approach, 2006 (als Online-Variante erhältlich)

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0685-iv Perlen der Kryptographie

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. phil. nat. Marc Fischlin Integrierte Ver-

anstaltung4


ModulnamePublic Key Infrastrukturen



1 Lerninhalt


1. Security Goals1. Confidentiality2. Integrity3. Authenticity of Data4. Entity Authentication/Identification5. Non-repudiation6. Availability7. Other Goals2. Public Key Cryptography1. Encryption (symmetric, assymetric, hybrid, cryptosystems, key exchange, performance, security, compu-tational problems)2. Cryptographic Hash Functions3. Message Authentication Codes4. Digital Signatures (performance, standards)3. Certificates1. X.509 Public Key Certificates (properties, content, extensions)2. PGP3. WAP Certificates4. Attribute Certificates4. Trust Models1. Direct Trust (fingerprints, examples of)2. Web of Trust (key legitimacy, owner trust, trusted introducers)3. Use of PGP4. Hierarchical Trust (trusted list, common root, cross-certification, bridge)5. Private Keys1. Software Personal Security Environments (PKCS#12, Java Keystore, application specific )2. Hardware Personal Security Environments (smart cards, hardware security modules, java cards)3. Private Key Life-cycle6. Revocation1. Revocation (reaons for, requirements, criteria)2. Certificate Revocation Lists3. Delta Certificate Revocation Lists4. Other Certificate Revocation Lists (over-issued, indirect, redirect)5. OCSP6. Other Revocation Mechanisms (NOVOMODO)7. Policies1. Certificate Life-cycle2. Certificate Policy and Certification Practice Statement3. Set of Provisions8. Validity Models1. Shell Model2. Modified Shell Model3. Chain Model9. Certification Path Validation10. Trust Center1. Registration Authority (registration protocols, proof-of-possession, extended validation certificates)2. Certification Authority3. Certificate Management Authority11. Certification Paths and Protocols1. Construction2. LDAP and other methods3. SCVP4. Timestamping5. Long Term Archiving Signatures



Nachdem Studierende die Veranstaltung Public Key Infrastrukturen besucht haben, können Sie- die IT Sicherheitsziele und die kryptographischen Primitive zu deren Realisierung verstehen.- die Grundlagen von Public Key Infrastrukturen, insbesondere die verschiedenen Komponenten (bspw. pri-vate Schlüssel, Zertifikate, Policies), Akteure (bspw. Trust Center, Schlüsselinhaberinhaber) und Prozesse(bspw. Zertifikatsbeantragung, Zertifikatserstellung, Revokation, Zertifikatsvalidierung) verstehen und er-klären.- die zugrundeliegenden theoretischen Modelle (bspw. Vertrauensmodelle, Gültigkeitsmodelle) verstehen,erklären und anwenden.- Public Key Infrastrukturen in der Praxis anwenden (bspw. für Email Signatur und -Verschlüsselung, Prü-fung der Authentizität von Webseiten).








8 Literatur- J. Buchmann, E. Karatsiolis, and A. Wiesmaier. „“Introduction to Public Key Infrastructures, Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2013. ISBN: 978-3-642-40656-0 (Print) 978-3-642-40657-7 (Online)- J. Buchmann, Einführung in die Kryptographie, ISBN 3-540-41283-2- C. Adams / S. Lloyd, Understanding Public-Key Infrastructure, ISBN 1-57870-166-X- Tom Austin, PKI / A Wiley Tech Brief, ISBN 0-471-35380-9- R. Housley / T. Polk, Planning for PKI, ISBN 0-471-39702-4- A. Nash / W. Duane / C. Joseph/ D. Brink, PKI Implementing and Managing E-Security, ISBN 0-007-213123-3- Henk C.A. van Tilborg, Encyclopedia of Cryptography and Security, ISBN-13: 978-0387234731

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0063-iv Public Key Infrastrukturen


4


ModulnameSecure, Trusted and Trustworthy Computing



1 LerninhaltGrundbegriffe- Vertrauens- und Sicherheitsziele- VertrauensmodelleTrusted Computing- Vertrauenswürdige Architekturen und Anwendungen- Einführung in den TCG-Ansatz (Terminologie und Annahmen)- Einführung Trusted Platform Module (TPM)Trusted Platform Module (TPM)- TPM Architektur und Schlüsselhierarchie- Authentikation und Autorisierungsprotokolle- Schlüsselmanagement und -wartungLaufzeitangriffe- Buffer Overflows- Return-Oriented Programming

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDurch die erfolgreiche Teilnahme an dieser Veranstaltung erhalten Studenten einen Überblick über diewesentlichen Konzepte, Methoden und Modelle im Bereich sicheres und vertrauenswürdiges Rechnen. Au-ßerdem erwerben sie detailliertes Wissen über die Trusted Computing Technologie in der Praxis.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundlagen der Kryptographie







8 Literatur- Challener, David, VanDoorn, Leendert, Safford, David, Yoder, Kent, Catherman, Ryan „“A Practical Guideto Trusted Computing, IBM Press, 2007- Pei, Dingyi, Yung, Moti, Lin, Dongdai, Wu, Chuankun Information Security and Cryptology, Springer, 2007- Smith, Sean W. Trusted Computing Platforms: Design and Applications, Springer Verlag, 2005- Müller, Thomas Trusted Computing Systeme, Springer, 2008

Enthaltene Kurse


Kurs-Nr. Kursname20-00-0561-iv Secure, Trusted and Trustworthy Computing


4


ModulnameSichere Kritische Infrastrukturen



1 Lerninhalt- Überblick über kritische Infrastrukturen und deren Sicherheitsprobleme- Fallbeispiel: Smart Grid- Fallbeispiel: Transportwesen und Logistik- Fallbeispiel: Telekommunikation- Fallbeispiel: Industrieautomation

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach dem Besuch der Veranstaltung kennen die Studierenden die wichtigsten IT-Sicherheitsprobleme imBereich kritischer Infrastrukturen. Sie verstehen Techniken zur Absicherung kritischer Infrastrukturen undsind in der Lage diese in verschiedenen Sektoren (wie dem Smart Grid, dem Transportwesen oder derTelekommunikation) anzuwenden.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeComputersystemsicherheit








Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0720-iv Sichere Kritische Infrastrukturen


anstaltung2


ModulnameSeminar zu Netzen, Sicherheit, Mobilität und Drahtloser Kommunikation


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch und Englisch Prof. Dr.-Ing. Matthias Hollick

1 LerninhaltDas Seminar zu Netzen, Sicherheit, Mobilität und Drahtloser Kommunikation erarbeitet aktuelle Fragestel-lungen auf den genannten Gebieten. Unter Anleitung der Dozenten umfasst es das Studium, die kritischeAnalyse und Diskussion, das Zusammenfassen und die Präsentation ausgewählter Forschungsbeiträge. EinKurzreferat und ein abschließendes Referat sowie eine schriftliche Ausarbeitung werden erstellt.Die Themen des Seminars speisen sich aus den aktuellen Forschungsthemen der Arbeitsgruppe SEEMOO.Lernziele:- Eigenständiges Einarbeiten in ein Thema auf dem Gebiet Kommunikationsnetze, Sicherheit, Mobilität undDrahtloser Kommunikation (i.d.R. englischsprachig)- Darüber hinausgehende Literaturrecherchen, angeleitet von Betreuer- Interpretation und Einordnen der Ergebnisse der Literaturarbeit, angeleitet von Betreuer- Erstellen eines einführenden und eines vertiefenden Vortrags über die Thematik einschließlich Folienprä-sentationen, angeleitet von Betreuer- Halten der beiden Vorträge vor einem Publikum mit heterogenem Vorwissen- Fachdiskussion nach jedem Vortrag- Feedback an die Vortragenden zu den Vorträgen (u.a. betreffend Rhetorik, Präsentationstechniken) undzur Fachdiskussion

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach erfolgreicher Teilnahme an der Veranstaltung besitzen die Studierenden die Fähigkeit unter Anlei-tung wissenschaftlich zu arbeiten. Sie kennen die grundlegenden Techniken der wissenschaftlichen Lite-raturarbeit und können diese für ein definiertes Thema anwenden. Sie haben ein mitteltiefes Verständnisausgewählter Basismechanismen, Methoden und Anwendungen in dem bearbeiteten Themenfeld. Die Stu-dierenden können dieses erworbene Wissen einem heterogenen Publikum verständlich präsentieren unddie technischen Details des bearbeiteten Themas erläutern.










Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0582-se Seminar zu Netzen, Sicherheit, Mobilität und Drahtloser Kommunikation

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Matthias Hollick Seminar 2


ModulnameSicherheit in Multimedia Systemen und Anwendungen



1 LerninhaltDie Studenten erhalten einen Überblick über die Herausforderungen der Multimedia Sicherheit und denbekannten Lösungsansätzen hierzu. Dazu gehören die Konzepte der Medien-Integrität, -Vertraulichkeit und-Authentizität. Verfahren aus dem Bereichen digitale Wasserzeichen, robuste Hashverfahren, partielle Ver-schlüsslung, Multimedia Forensik und DRM sind dem Studenten bekannt. Er kann Herausforderungen derMultimedia Sicherheit aus einer Palette von Lösungsmechanismen bedarfsabhängig optimal adressieren.- Partielle Verschlüsselungsverfahren für Video und Audio zur Sicherung der Vertraulichkeit und der Au-thentizität- Digitale Wasserzeichen für Bild und Audio - Anwendungsgebiete, Methoden und Verfahren- Digital Rights Management und Kopierschutzverfahren- Visuelle Kryptographie Neben der Diskussion von Algorithmen, deren Möglichkeiten, Grenzen undSchwachstellen nehmen auch die kommerziellen und gesellschaftlichen Aspekte des Einsatzes von Schutz-maßnahmen ihren Platz in der Vorlesung ein.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studenten erhalten einen Überblick über die Herausforderungen der Multimedia Sicherheit und denbekannten Lösungsansätzen hierzu. Dazu gehören die Konzepte der Medien-Integrität, -Vertraulichkeit und-Authentizität. Verfahren aus dem Bereichen digitale Wasserzeichen, robuste Hashverfahren, partielle Ver-schlüsslung, Multimedia Forensik und DRM sind dem Studenten bekannt. Er kann Herausforderungen derMultimedia Sicherheit aus einer Palette von Lösungsmechanismen bedarfsabhängig optimal adressieren.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundkenntnisse in Multimedia-Formaten und IT-Sicherheit.







8 Literatur


- Steinmetz: Multimedia-Technologie. Grundlagen, Komponenten und Systeme, ISBN: 3540673326, Sprin-ger, Heidelberg, 2000- Dittmann: Digitale Wasserzeichen, Springer Verlag, ISBN 3 - 540 - 66661 - 3, 2000- Cox, Miller, Bloom: Digital Watermarking, Academic Press, San Diego, USA, ISBN 1-55860-714-5, 2002- und spezifische Veröffentlichungen aus Tagungsbänden"

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0093-iv Sicherheit in Multimedia Systemen und Anwendungen


4


ModulnameSicherheitskonzepte im Eisenbahnbetrieb



1 LerninhaltGrundwissen über Eisenbahnsicherungsanlagen und sicheren Eisenbahnbetrieb. Umsetzung von Sicher-heitskonzepten in modernen Eisenbahnsicherungsanlagen.


3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundkenntnisse über zuverlässige Systeme (z.B. Besuch der VL Trusted Systems) und Interesse am Eisen-bahnbetrieb.







8 Literatur

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0461-se Sicherheitskonzepte im Eisenbahnbetrieb



ModulnameBlockchain Technology


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch und Englisch Prof. Dr. techn. Stefan Katzenbeisser

1 LerninhaltIn diesem Seminar wird den Teilnehmern ein wissenschaftlischer und praktischer Einblick in die renom-mierte Blockchain Technologie gewährt. Diese Technologie gilt als eine der nächsten großen Innovationenmit einer Vielfalt an Anwendungsgebieten. Daher werden in diesem Seminar eine Reihe von Publikationenmit Bezug auf die Funktionsweise, ihre Implementierung und die potentialen Einsatzgebiete der BlockchainTechnologie näher betrachtet.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseVerstehen der Problemstellungen in den einzelnen Themengebieten, selbstständiges Erarbeiten von Lö-sungsansätzen, Verfassen und Präsentieren wissenschaftlicher Publikationen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeEinführung in die Kryptografie





6 Verwendbarkeit des ModulsB.Sc InformatikM.Sc. InformatikKann in anderen Studiengängen verwendet werden.


8 Literatur

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0997-se Blockchain Technology

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. techn. Stefan Katzenbeisser Seminar 2


ModulnameSecure Computation



1 LerninhaltSicheres Rechnen ist ein wichtiges kryptographisches Verfahren zum Erstellen von Anwendungen, diekritische Daten auf Rechnern verarbeiten, die nicht vertrauenswürdig sind. In der Vorlesung werden diegrundlegenden Konzepte des „Sicheren Rechnens“ vorgestellt: insbesondere Konstruktionen basierend aufhomomorpher Verschlüsselung sowie auf "garbled circuits". Darüberhinaus werden prominente Anwendun-gen vorgestellt sowie Programmierwerkzeuge für das sichere Rechnen besprochen.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseGrundkenntnisse in den wichtigsten Protokollen des sicheren Rechnens; Verständnis der Möglichkeitensowie der Limitierungen der Technik; Anwenden von Verfahren des sicheren Rechens auf verschiedeneSzenarien.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeKenntnisse in der Kryptographie etwa duch Besuch der Vorlesung „Einführung in die Kryptographie“







8 Literatur

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0991-iv Secure Computation


anstaltung2


ModulnameKryptographie in der Praxis


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr. techn. Stefan Katzenbeisser

1 LerninhaltSchlüsselableitung, Schlüsselaustausch, sichere Kommunikation, credentials, crypto currencies (TLS, SSH,IPSec, Bitcoin,. . . ).

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach erfolgreicher Absolvierung verstehen die Teilnehmer das Design und die Sicherheitsgarantien vonkryptographischen Verfahren in der Praxis, die heutzutage im alltäglichen Einsatz sind. Die Teilnehmer ler-nen die Bedeutung und Grenzen von Sicherheitsmodellen und Sicherheitsbeweisen für die Praxis kennen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeEinführung in die Kryptographie







8 Literatur

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0993-iv Kryptographie in der Praxis


anstaltung4


ModulnamePraktikum System and IoT Security



1 LerninhaltDieses Praktikum bietet verschiedene Programmierprojekte auf dem aktuellen Smartphone BetriebssystemAndroid:- Entwicklung/Implementierung von ausgewählten Software Angriffen- Entwicklung von sicheren Benutzerapplikationen- Einspielen von Kernelerweiterungen- Systemprogrammierung

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDurch die erfolgreiche Teilnahme an dieser Veranstaltung erlangen Studenten Kenntnissen und praktischerErfahrungen mit Sicherheitsmechanismen in moderne Smartphone Betriebssystemen. Außerdem erwerbensie generelle Erfahrung in Systemprogrammierung.

3 Empfohlene Voraussetzung für die Teilnahme- Grundlagen Betriebssysteme- Programmierkenntnisse in C++ und Java








Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0615-pr Praktikum System and IoT Security



ModulnameCybersecurity Lab



1 LerninhaltIn diesem Praktikum werden wir grundlegende als auch weiterführende Aspekte von Netzwerksicherheiterlernen. Wir werden die grundlegenden Protokolle, wie BGP und DNS, Infrastruktur Modelle, wie z.B.Router, Switches und Firewalls besprechen und wir werden ebenso die Anwendung von Sicherheit bespre-chen. Wir werden Attacks und Defences besprechen als auch demonstrieren. Jede/r Studierende/r wird einspezifisches Thema, welches während des Semesters unter Anleitung zu bearbeiten ist, erhalten.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseAm Ende des Kurses werden die Studierenden gute Kenntnisse in Netzwerksicherheit, und speziell aufden Gebieten der durch sie bearbeitenden Projekte, erlangen. Die Note berechnet sich auf Grundlage dereingereichten Projekte.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeDie Studierenden sollten einen Background in Netzwerk- und Operating Systems haben – diese sind vor-ausgesetzte Kurse.







8 Literatur

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-1018-pr Cybersecurity Lab

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. techn. Stefan Katzenbeisser Praktikum 4


ModulnameSchutz in vernetzten Systemen - Vertrauen, Widerstandsfähigkeit und Privatheit



1 Lerninhalt- Schutz in vernetzten Systemen: Hintergrund, Motivation und Herausforderungen- Vertrauen (Computational Trust): Modelle und Mechanismen- Vertrauen (Computational Trust): PKI-Anwendungen, Cloud Computing, Reputationssysteme und WebServices- Vertrauen: Verwaltung von Enttäuschungen and Komfort von Geräte- Privatheit: Definitionen, Modelle, Daten-Anonymität und Kommunikations-Anonymität- Privatheit und Vertrauen: Privatheit-respektierende Vertrauensmodelle, Mechanismen und Anwendungenfür Identitätsmanagement- Sicherheit & Ökonomie- Widerstandsfähigkeit: Modelle, Netzwerk-Angriffserkennungs-Systeme, kollaborative Angriffserkennung,Honeypots- Resilient networks

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie integrierte Veranstaltung Schutz in vernetzten Systemen–Vertrauen, Widerstandsfähigkeit und Privat-heit deckt die Themenbereiche berechenbares Vertrauen (computational trust), Widerstandsfähigkeit (re-silience), anonyme Netzwerke, sowie kollaborative Schutzmechanismen ab. Mit der Teilnahme an diesemKurs wird das Verständnis von Herausforderungen und Lösungen im Kontext von vernetzten Systemenvermittelt. Dieser Kurs betrachtet das Konzept von Ende-zu-Ende Systemen mit Schwerpunkt auf Nutzer,Geräte, Netzwerke, sowie Anwendungen und Dienste.

3 Empfohlene Voraussetzung für die Teilnahme- Trust and Reputation for Service-Oriented Environments: Technologies For Building Business IntelligenceAnd Consumer Confidence, Elizabeth Chang, Tharam Dillon, and Farookh K. Hussain, 374 pages, 2006.ISBN: 978-0-470-01547-6- On anonymity in an electronic society: A survey of anonymous communication systems, Matthew Edmanand Bülent Yener, ACM Computing Surveys, Vol. 42, Issue 1, 2009.- Taxonomy and Survey of Collaborative Intrusion Detection, Emmanouil Vasilomanolakis, Shankar Karup-payah, Max Mühlhäuser, Mathias Fischer, ACM Computing Surveys, Vol. 47 Issue 4, 2015.- Selected book chapters and scientific publications







8 Literatur

Enthaltene Kurse


Kurs-Nr. Kursname20-00-0969-iv Schutz in vernetzten Systemen-Vertrauen, Widerstandsfähigkeit und Privatheit


anstaltung2


ModulnameSchutz von verteilten Infrastrukturen und Netzwerken



1 LerninhaltDas Seminar zum Schutz von verteilten Infrastrukturen und Netzwerken setzt sich aus der strukturiertenArbeit an wissenschaftlichen Veröffentlichungen auseinander. Die Themen befassen sich hierbei mit:- Vertrauen- Privatheit- Resilienzin Infrastrukturen und Netzwerken.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStudenten, die an dem Seminar teilnehmen, haben die Chance die Themen durch strukturierte Forschung,näher kennen zu lernen.Ihre Aufgabe wird es sein, aktuelle wissenschaftliche Veröffentlichungen zu verstehen, um deren Beitragzu erklären. Außerdem muss ein Survey über das bearbeitete Thema verfasst werden.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundlegendes Verständnis von IT-Sicherheit und verteilten Systemen.Veranstaltungen:Computersystemsicherheit (CSS)Computer-Netzwerke und verteilte Systeme (CNuvS)







8 Literatur

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-1022-se Schutz von verteilten Infrastrukturen und Netzwerken



ModulnameKryptographische Protokolle



1 LerninhaltKryptographische Protokolle erlauben es mehreren Parteien mit möglicherweise unterschiedlichen Inter-essen, gemeinsam bestimmte Aufgaben zu erfüllen. Diese Lehrveranstaltung behandelt grundlegende undfortgeschrittene kryptographische Protokolle und ihre Anwendungen, wie z.B. Commitments, Secure CoinFlipping, Zero-Knowledge Beweise, Mixnetze, Anonyme Credentials, Private Information Retrieval, SichereMehrparteienberechnungen und Hardware-unterstützte kryptographische Protokolle.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStudierende kennen grundlegende und fortgeschrittene kryptographische Protokolle, können deren Effizi-enz und Sicherheit bewerten und vergleichen, und kennen deren grundlegenden Anwendungen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundkenntnisse der Kryptographie werden sehr empfohlen, z.B. durch erfolgreiches Bestehen der Veran-staltung „Einführung in die Kryptographie“.





6 Verwendbarkeit des ModulsB.Sc. InformatikM.Sc. InformatikM.Sc. IT Sicherheit


8 Literatur

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-1032-iv Kryptographische Protokolle


anstaltung4


ModulnameMobile Security


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch und Englisch Prof. Dr.-Ing. Ahmad-Reza Sadeghi

1 LerninhaltIn diesem Seminar werden verschiedene Sicherheitsaspekte von mobilen Endgeräten (mit Fokus auf Smart-phones) analysiert und diskutiert. Die Studenten werden eine Anzahl aktueller wissenschaftlicher Publika-tionen zu einem bestimmten Thema in Form einer Seminararbeit zusammenfassen, vergleichen und bewer-ten. Zusätzlich wird jeder Teilnehmer am Ende des Semsters seine Seminararbeit vorstellen.Mögliche Themen sind unter anderem:- Sicherheitsmodelle von aktuellen mobilen Betriebssystemen (z.B. Android, iOS, Windows Phone, MeeGo,Symbian, RIM)- Sicherheitsanalyse und Vergleich von aktuellen App Store Modellen- Mobile Endgeräte im Unternehmenseinsatz- Sicherheitserweiterungen für Android- Kernel Sicherheit- Applikationssicherheit (z.B. mobile Malware und Laufzeitangriffe)- Datenschutz-relevante Aspekte von mobilen Endgeräten- Sicherheit von mobilen Netzwerken

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDieses Seminar behandelt verschieden Themen aus dem Bereich mobiler Sicherheit mit Fokus auf Smart-phones. Durch die erfolgreiche Teilnahme erhalten Studenten detaillierte Kenntnisse über Sicherheit undDatenschutz in mobilen Betriebssystemen, Geräten, Infrastrukturen und Anwendungen. Außerdem lernensie sich in aktuelle wissenschaftliche Themengebiete einzuarbeiten und ihre Ergebnisse sowohl schriftlichals auch mündlich zu präsentieren.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundlagen der Informatik








Enthaltene Kurse


Kurs-Nr. Kursname20-00-0652-se Mobile Security

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Ahmad-Reza Sadeghi Seminar 2


ModulnamePraktikum Friedens-, Sicherheits- und Kriseninformatik



1 LerninhaltDas Praktikum beinhaltet Entwicklungsthemen aus der aktuellen Forschung des Fachgebiets „Wissenschaftund Technik für Frieden und Sicherheit“ (PEASEC). Neben einem generellen Überblick über aktuelle The-men wird ein tiefgehender Einblick in ein spezielles Entwicklungsgebiet vermittelt. Die Themen bestimmensich aus den spezifischen Arbeitsgebieten der Mitarbeiter und vermitteln technische und einleitende wis-senschaftliche Kompetenzen. Die Bearbeitung erfolgt in kleinen Gruppen.Themen für das aktuelle Semester finden Sie unter www.peasec.de/lehre

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Fähigkeit eine praktische Aufgabe ggf. im Team erfolgreich nach Vorgabe zu bearbeiten und derenErgebnisse angemessen zu präsentieren. Beispiele sind:* Anforderungserhebung und (empirische) Vorstudien* Konzeption und Implementierung innovativer Anwendungen* Evaluation und Weiterentwicklung bestehender Anwendungen

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundlagen der Informatik/Funktionale und objektorientierte Programmierkonzepte







8 LiteraturReuter, C. (2018) Sicherheitskritische Mensch-Computer-Interaktion: Interaktive Technologien und SozialeMedien im Krisen- und Sicherheitsmanagement, 660 S., Wiesbaden: Springer Vieweg – im DruckAltmann, J., Bernhardt, U., Nixdorff, K., Ruhmann, I., & Wöhrle, D. (2016). Naturwissenschaft - Rüstung -Frieden - Basiswissen für die Friedensforschung (Vol. 49), Wiesbaden: Springer Vieweg.Weitere Literatur wird in der Veranstaltung je nach gewähltem Thema genannt.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-1020-pr Praktikum Friedens-, Sicherheits- und Kriseninformatik



ModulnameSeminar Krisen-, Sicherheits- und Friedenstechnologien



1 LerninhaltIm Seminar werden fortgeschrittene wissenschaftliche Themen des Fachgebiets „Wissenschaft und Tech-nik für Frieden und Sicherheit“ (PEASEC) bearbeitet. Basierend auf einer Einführung/Wiederholung derMethoden wissenschaftlichen Arbeitens und ausgewählter Grundlagen werden fortgeschrittene Themenvergeben, die sich an der aktuellen Forschung des Fachgebiets orientieren, und von Studierenden mit wis-senschaftlichen Methoden bearbeitet. Im Laufe des Semesters werden wissenschaftliche Artikel („Paper“)erarbeitet und prä-sentiert. Wie bei wissenschaftlichen Arbeiten üblich werden diese mithilfe eines studen-tischen Review-Verfahrens gegenseitig konstruktiv begutachtet und anschließend zur Fertigstellung undAbgabe überarbeitet.BEISPIELHAFTE THEMENBEREICHE:- Sicherheitskritische Mensch-Computer-Interaktion, Soziale Medien und kollaborative Technologien inKon-flikt- und Krisensituationen, Benutzbare Sicherheit und Privatheit- Informationstechnologie für Frieden und Sicherheit, Information Warfare, Meinungsmanipulation, Fa-ke News, Cyber War, Cyber Peace, Dual Use in der Informatik, Verantwortungsbewusste Digitalisierung,Informa-tik und Gesellschaft- Resiliente IT-basierte (kritische) Infrastrukturen insb. Kommunikation, Landwirtschaft, EnergieThemen für das aktuelle Semester finden Sie unter www.peasec.de/lehreABLAUF:- Fachliche Einführung mit Themenvorstellung und -vergabe- Verfassen und Abgabe eines kurzen Exposés- Methodenvorlesung- Kurz-Präsentation des eigenen Themas mit konstruktivem Feedback- Abgabe einer ersten vollständigen Version des Papers- Begutachtung im Rahmen eines studentischen Peer-Reviews- Abgabe des Papers- BewertungVerbindliche Einführung („Kick-off“) ist der erste Termin, eine verbindliche Methodenvorlesung der zweiteTer-min. Die Themenvergabe und Bildung von Gruppen erfolgt kollaborativ während des Kick-offs und ggf.in der darauffolgenden Woche.

2 Qualifikationsziele / Lernergebnisse- Eigenständiges Einarbeiten in ein Thema auf dem Gebiet Friedens-, Konflikt-, und Sicherheitsforschungaus Perspektive der Informatik- Selbständige darüberhinausgehende Literaturrecherchen, Interpretationen und Einordnungen- Erstellen eines Vortrags sowie halten vor einem heterogenen Publikum mit anschließender Fachdiskussion- Verfassen wissenschaftlicher Artikel- Begutachten wissenschaftlicher Artikel („Peer-Review“) mit konstruktivem Feedback- Kennen des wissenschaftlichen Arbeitsprozesses und Publizierens

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundlagen in mindestens einem der Bereiche: Informatik, IT-Sicherheit, Mensch-Computer-Interaktionoder Friedens- und Konfliktforschung, Grundkenntnisse in den Themengebieten des Fachgebiets PEASEC



5 Benotung


Bausteinbegleitende Prüfung:• [20-00-1019-se] (Studienleistung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, Gewichtung: 100 %)



8 LiteraturReuter, C. (2018) Sicherheitskritische Mensch-Computer-Interaktion: Interaktive Technologien und SozialeMedien im Krisen- und Sicherheitsmanagement, 660 S., Wiesbaden: Springer Vieweg – im DruckAltmann, J., Bernhardt, U., Nixdorff, K., Ruhmann, I., & Wöhrle, D. (2016) Naturwissenschaft - Rüstung -Frieden - Basiswissen für die Friedensforschung (Vol. 49), Wiesbaden: Springer Vieweg.Flick, U. (2015) Introducing Research Methodology. Sage Publications LtdWeitere Literatur wird in der Veranstaltung je nach gewähltem Thema genannt.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-1019-se Seminar Krisen-, Sicherheits- und Friedenstechnologien



ModulnameSichere kritische Infrastrukturen am Beispiel Eisenbahn



1 LerninhaltGrundlagen der Steuerungssysteme, Datennetze und des Eisenbahnwesens; Safety; Security; Standardisie-rung; Rechtliche Aspekte und Zulassung; Philosophische AspekteInlalte:Einführung- Überblick über die Vorlesungsthemen- Begriffe Betriebssicherheit (Safety) und Angriffssicherheit (Security)Grundlagen der Steuerungssysteme kritischer Infrastrukturen- Merkmale kritischer Infrastrukturen- Genereller Aufbau von Steuerungssystemen, wie sie in Systemen des Eisenbahnwesens, aber auch ande-ren kritischen Infrastrukturen zum Einsatz kommen- Rolle der SoftwareGrundlagen Datennetze- OSI Modell mit Fokus auf Schicht 2- Bussysteme (PROFINET)Grundlagen Eisenbahnwesen- Zusammenspiel Ortsfeste Anlagen, Signaltechnik, Fahrzeuge- EisenbahnbetriebSafety- Methoden des Safetyengineerings- Zusammenspiel von Hard- und Software- Softwaresicherheit (EN 50 128)- Failure Mode and Effects Analysis (FMEA)Security- Organisatorische Anforderungen an Betreiber kritischer Infrastrukturen- Technische Anforderungen an Produkt- und Systemhersteller- Threat & Risk AnalysisStandardisierung- Detaillierung der bei den Kapiteln Safety und Security eingeführten Normen- Zweck von Normen- Zusammenspiel deutsche (DKE), europäische (CENELEC) und weltweite (IEC) NormungRechtliche Aspekte und Zulassung- Zulassung am Beispiel EBA- Anwendung der in den Safetykapiteln erarbeiteten Inhalte- Security: Gesetz zum Schutz kritischer Infrastrukturen und europäische NIS Direktive.Philosophische Aspekte- Philosophische Abhandlung des Sicherheitsbegriffes- Würde des Menschen vs. kosteneffiziente Bereitstellung kritischer Infrastrukturen- Herausforderungen bei der Zulassung von Systemen mit künstlicher Intelligenz für kritische Infrastruktu-renZusammenfassung und Ausblick- Zusammenfassung der Vorlesungsinhalte- Offene Forschungsfragen



- Rolle von Hardware, Steuerungssoftware und Netzwerktechnologie bei kritischer Infrastruktur- Überblick über das Eisenbahnwesens- Methoden des Nachweises der Betriebssicherheit bei kritischer Infrastruktur (Safety)- Methoden zum Schutz kritischer Infrastruktur gegen Angreifer (Security)- Vorgehen bei der Standardisierung- Kennenlernen von rechtlichen und philosophischen Aspekten rund um kritischer Infrastruktur

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundlagen der Informatik (Embedded Systems, Kommunikationsnetze, Software-Engineering, IT-Security)







8 Literatur

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-1007-vl Sichere kritische Infrastrukturen am Beispiel Eisenbahn

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. techn. Stefan Katzenbeisser Vorlesung 2


ModulnamePraktikum zur Vorlesung Cryptocurrencies



1 LerninhaltDiese Veranstaltung richtet sich an Studierende, die die Vorlesung Cryptocurrencies besucht haben undeinige Aspekte dieses Themenkomplexes eingehender verstehen und untersuchen wollen. Sie bietet einePlattform, um neuartige Anwendungen basierend auf Blockchain Technologie auf ihre Umsetzbarkeit undSinnhaftigkeit zu überprüfen.Komplexe kryptografische Systeme und Bausteine aus der Vorlesung Cryptocurrencies sollen dabei in Team-arbeit verstanden und in einem dezentralen System implementiert werden. Dabei wird die eigenständigeKonzeption eines Projektes gefordert, was im Verlauf der Veranstaltung von den Studierenden geplant undumgesetzt werden soll.Die Studierenden erhalten dabei erste Erfahrungen mit der Umsetzung eines komplexeren Entwicklungs-projektes.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStudierende verstehen nach erfolgreichem Besuch der Veranstaltung die technischen und praktischen Im-plikaitonen von verteilten kryptographischen Systemen. Dazu gehören zum Beispiel erste Erfahrungen inden folgenden Bereichen:* Entwicklung von Smart Contracts und verteilten Applikationen* Kommunikation von Systemen durch dezentrale Peer-to-Peer Netze* Entwicklung von Software unter Benutzung kryptographischer Bausteine* Sicherheit und Anonymität von Nutzern von kryptographischen Währungen* Mögliche Angriffe auf Smart Contracts und Cryptocurrencies

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeDieser Kurs richtet sich an Studenten, die die Vorlesung Cryptocurrencies mit guten Noten abgeschlossenhaben. Weiterhin sollten Programmierkenntnisse und ein Interesse an den Themen der Vorlesung vorhan-den sein.







8 Literatur

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-1031-pr Praktikum zur Vorlesung Cryptocurrencies



3.7 Wahlkatalog AIS-VC: Visual Computing

ModulnameCapturing Reality



1 LerninhaltDieser Kurs deckt ein breites Spektrum von Techniken zur Digitalisierung und Modellierung unserer Weltmit einem Fokus auf Anwendungen in der Computergraphik und Computer Vision ab. Dies beinhaltetinsbesondere:- grundlegende Werkzeuge und Kalibrationstechniken für die Digitalisierung- Digitalisierungs- und Modellierungstechniken für verschiedenste Objekt- und Szeneneigenschaften (z.B.Geometrie, Reflexionseigenschaften)- grundlegende mathematische Modellierungs- und Optimierunstechniken- Implementierung und praktische Anwendung einer Reihe von Techniken

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach dem erfolgreichen Besuch der Veranstaltung sind Studierende dazu in der Lage, Digitalisierungs-und Modellierungsprobleme für Objekte und Szenen in Computergraphik und Computer Vision sowie diezugrunde liegenden Techniken zu analysieren. Sie können selbständig neue Versuchsaufbauten entwickeln,Experimente durchführen und die Ergebnisse auswerten.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeEmpfohlen wird der Besuch der Veranstaltung Graphische Datenverarbeitung I oder Computer Vision Isowie grundlegende Programmierkenntnisse in C/C++







8 Literatur

3.7 Wahlkatalog AIS-VC: Visual Computing 429

Noriko Kurachi: The Magic of Computer Graphics. A K Peters/CRC PressRichard Szeliski: Algorithms and Applications, SpringerMarcus Magnor, Oliver Grau, Olga Sorkine-Hornung, Christian Theobalt: Digital Representations of theReal World: How to Capture, Model, and Render Visual RealityWolfgang Förstner, Bernhard P. Wrobel: Photogrammetric Computer Vision - Geometry, Orientation andReconstruction

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0489-iv Capturing Reality

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. Bernt Schiele Integrierte Ver-

anstaltung4


ModulnameComputer Vision I



1 Lerninhalt- Grundlagen der Bildformierung- Lineare und (einfache) nichtlineare Bildfilterung- Grundlagen der Mehransichten-Geometrie- Kamerakalibrierung & -posenschätzung- Grundlagen der 3D-Rekonstruktion- Grundlagen der Bewegungsschätzung aus Videos- Template- und Unterraum-Ansätze zur Objekterkennung- Objektklassifikation mit Bag of Words- Objektdetektion- Grundlagen der Bildsegmentierung

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStudierende beherrschen nach erfolgreichem Besuch der Veranstaltung die Grundlagen der Computer Visi-on. Sie verstehen grundlegende Techniken der Bild- und Videoanalyse, und können deren Annahmen undmathematische Formulierungen benennen, sowie die sich ergebenden Algorithmen beschreiben. Sie sindin der Lage diese Techniken praktisch so umzusetzen, dass sie grundlegende Bildanalyseaufgaben an Handrealistischer Bilddaten lösen können.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeBesuch von Visual Computing ist empfohlen.







8 LiteraturLiteraturempfehlungen werden regelmässig aktualisiert und beinhalten beispielsweise:- R. Szeliski, „“Computer Vision: Algorithms and Applications, Springer 2011- D. Forsyth, J. Ponce, Computer Vision – A Modern Approach, Prentice Hall, 2002

Enthaltene Kurse


Kurs-Nr. Kursname20-00-0157-iv Computer Vision


4


ModulnameComputer Vision II



1 Lerninhalt- Computer Vision als (probabilistische) Inferenz- Robuste Schätzung und Modellierung- Grundlagen der Bayes’schen Netze und Markov’schen Zufallsfelder- Grundlegende Inferenz- und Lernverfahren der Computer Vision- Bildrestaurierung- Stereo- Optischer Fluß- Bayes’sches Tracking von (artikulierten) Objekten- Semantische Segmentierung- Aktuelle Themen der Forschung

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStudierende haben nach erfolgreichem Besuch der Veranstaltung ein vertieftes Verständnis der ComputerVision. Sie formulieren Fragestellungen der Bild- und Videoanalyse als Inferenzprobleme und berücksichti-gen dabei Herausforderungen reeller Anwendungen, z.B. im Sinne der Robustheit. Sie lösen das Inferenz-problem mittels diskreter oder kontinuierlicher Inferenzalgorithmen, und wenden diese auf realistischeBilddaten an. Sie evaluieren die anwendungsspezifischen Ergebnisse quantitativ.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeBesuch von Visual Computing und Computer Vision I ist empfohlen.







8 LiteraturLiteraturempfehlungen werden regelmässig aktualisiert und beinhalten beispielsweise:- S. Prince, “Computer Vision: Models, Learning, and Inference”, Cambridge University Press, 2012- R. Szeliski, „“Computer Vision: Algorithms and Applications, Springer 2011

Enthaltene Kurse


Kurs-Nr. Kursname20-00-0401-iv Computer Vision II


4


ModulnameGraphische Datenverarbeitung I



1 LerninhaltEinführung in die Grundlagen der Computergraphik, insb. Ein- u. Ausgabegeräte, Rendering Pipeline amBeispiel von OpenGL, räumliche Datenstrukturen, Beleuchtungsmodelle, Ray Tracing, aktuelle Entwicklun-gen in der Computergraphik

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach erfolgreichem Besuch dieser Veranstaltung sind Studierende in der Lage alle Komponenten der Gra-phikpipeline zu verstehen und dadurch variable Bestandteile (Vertex-Shader, Fragment-Shader, etc.) anzu-passen. Sie können Objekte im 3D-Raum anordnen, verändern und effektiv speichern, sowie die Kameraund die Perspektive entsprechend wählen und verschiedene Shading-Techniken und Beleuchtungsmodellenutzen, um alle Schritte auf dem Weg zum dargestellten 2D-Bild anzupassen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die Teilnahme- Programmierkenntnisse- Grundlegende Algorithmen und Datenstrukturen- Lineare Algebra- Analysis- Inhalte der Vorlesung Visual Computing







8 Literatur- Real-Time Rendering: Tomas Akenine-Möller, Eric Haines, Naty Hoffman A.K. Peters Ltd., 3rd edition,ISBN 987-1-56881-424-7- Fundamentals of Computer Graphics: Peter Shirley, Steve Marschner, third edition, ISBN 979-1-56881-469-8- Weitere aktuelle Literaturhinweise werden in der Veranstaltung gegeben.

Enthaltene Kurse


Kurs-Nr. Kursname20-00-0040-iv Graphische Datenverarbeitung I


4


ModulnameGeometrische Methoden des CAE/CAD



1 Lerninhalt- parametrische Kurvenmodelle- parametrische Flächenmodelle- Topologie und CAD-Volumenmodelle- CAD-Operationen auf Flächen- Tessellierung- Approximation von Kurven und Flächen- Finite-Elemente-Methode und Strömungssimulation- verschiedene Anwendungen aus dem CAD-Bereich

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStudierende beherrschen nach erfolgreichem Besuch der Veranstaltung die Grundlagen der rechnergestütz-ten Methoden der geometrischen Modellierung und Simulation. Sie verstehen verschiedene parametrischeKurven- und Oberflächenrepräsentationen und können diese auswerten und miteinander vergleichen. Wei-ter kennen Sie klassische Datenstrukturen und Algorithmen aus dem Computer Aided Design (CAD). Siesind in der Lage, diese Techniken praktisch umzusetzen und damit 3D-Geometrie im Rechner darzustellenund zu visualisieren.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundwissen in Informatik







8 Literatur


VorlesungsfolienLee: Principles of CAD / CAM / CAE Systems, Addison-Wesley.Piegl, Tiller: The NURBS Book, Springer Verlag.Farin: Kurven und Flächen im Computer Aided Geometric Design, viewegShah, Mäntylä: Parametric and Feature-based CAD/CAM, Wiley & Sons

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0140-iv Geometrische Methoden des CAE/CAD


3


ModulnameProgrammierung Massiv-Paralleler Prozessoren



1 Lerninhalt- Grundlagen massiv-paralleler Hardware mit einem Schwerpunkt auf modernen Beschleunigern- parallele Algorithmen- effiziente Programmierung massiv-paralleler Systeme- praktische Programmierprojekte mit Co-Betreuung durch einen Wissenschaftler au seiner Anwendungs-domain

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach dem erfolgreichen Besuch der Veranstaltung sind Studierende dazu in der Lage, Problemstellungenim Kontext massiv-paralleler Systeme zu analysieren. Sie können selbständig neue Anwendungen entwi-ckeln und ihre Performanz systematisch verbessern. Sie verstehen grundlegende parallele Algorithmen undProgrammierparadigmen und können sich selbständig aktuelle Literatur erarbeiten.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeSolide Programmierkenntnisse in C/C++Empfohlen: Systemnahe und Parallele Programmierung






7 Notenverbesserung nach §25 (2)In dieser Vorlesung findet eine Anrechnung von vorlesungsbegleitenden Leistungen statt, die lt. §25(2)der 5. Novelle der APB und den vom FB 20 am 02.10.2012 beschlossenen Anrechnungsregeln zu einerNotenverbesserung um bis zu 1.0 führen kann.


Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0419-iv Programmierung Massiv-Paralleler Prozessoren


4


ModulnameFortgeschrittenes Praktikum Visual Computing



1 LerninhaltIm Rahmen dieses Praktikums werden ausgewählte fortgeschrittene Themen aus dem Bereich Visual Com-puting von den Studierenden bearbeitet und am Ende des Praktikums in einem Vortrag vorgestellt. Diekonkreten Themen wechseln von Semester zu Semester und sollten direkt mit einem der Lehrenden ange-sprochen werden.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach dem erfolgreichen Abschluss des Praktikums sind die Studenten dazu in der Lage, selbständig ein fort-geschrittenes Problem aus dem Bereich des Visual Computings zu analysieren, zu lösen und die Ergebnissezu bewerten.

3 Empfohlene Voraussetzung für die Teilnahmepraktische Programmierkenntnisse, z. B. in Java, C++Grundkenntnisse in Visual Computing zu befassenEmpfohlen wird der Besuch mindestens einer der Einführungsvorlesungen im Bereich Visual Computingsowie des Praktikums Visual Computing








Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0537-pr Fortgeschrittenes Praktikum Visual Computing



ModulnameVirtuelle und Erweiterte Realität



1 LerninhaltIm Rahmen dieser Lehrveranstaltung werden zuerst die Grundlagen, Begriffsbildungen und Referenzmo-delle zur Einordnung der Thematik im Rahmen der Computer-Graphik/Computer-Vision aufgezeigt. Auf-bauend darauf werden die besonderen Technologien, Algorithmen und Standards der Augmented Reality(AR) und der Virtual Reality (VR) behandelt. Dazu gehören:- Datenschnittstellen (Standards, Vorverarbeitung, Systeme, etc.)- Interaktionstechniken (z.B. Interaktion mit Hilfe von Rangekameras)- Darstellungsverfahren (z.B. Echtzeit-Rendering)- Web-basierte VR/AR- Computer-Vision-basiertes Tracking für Augmented-Reality- Augmented Reality mit Rangekamera-Technologien- Augmented Reality auf SmartphonesystemenSchließlich werden diese Techniken an Beispielen aktueller Forschungsarbeiten aus den Bereichen „AR/VR-Wartungsunterstützung“ und „AR/VR-gestützte Präsentation von Kulturgütern“ dokumentiert.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStudierende kennen nach erfolgreichem Besuch der Veranstaltung die Anforderungen und Problematikenvon Virtual/Augmented Reality und sie wissen, für welche Problemstellungen diese Technologien einge-setzt werden können. Sie kennen die Standards, mit deren Hilfe VR/AR-Anwendungen spezifiziert werden,insb. wissen die Studierenden, welche Computer-Vision-Technologien eingesetzt werden können, um inverschiedenen Umgebungen die Kamerapose stabil zu tracken.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundlagen der Graphischen Datenverarbeitung (GDV)







8 LiteraturDörner, R., Broll, W., Grimm, P., Jung, B. Virtual und Augmented Reality (VR / AR)

Enthaltene Kurse


Kurs-Nr. Kursname20-00-0160-iv Virtuelle und Erweiterte Realität


4


ModulnameHardware-Entwurf für die Videoverarbeitung



1 LerninhaltIn diesem Praktikum geht es um die Verarbeitung von Videodatenströmen in Echtzeit durch spezialisierteHardware-Einheiten. Solche Probleme sind hoch relevant im industriellen Einsatz und werden im Prakti-kum an einer Anwendung (Corner Detector) aus dem Bereich autonomer Fahrzeuge vorgestellt.Die dafür nötigen Hardware-Beschleuniger sollen in einer Hardware-Beschreibungssprache entworfen, imSimulator validiert und dann in ein reales FPGA-basiertes Hardware-System integriert werden.Dabei werden als Kontrast zu den üblicherweise am FG ESA in Ausbildung und Forschung eingesetztenTechnologien hier die Hardware-Beschreibungssprache VHDL sowie FPGA-Systeme der Fa. Altera, speziellauch die Entwurfswerkzeuge Quartus und Qsys eingesetzt. Die Veranstaltung beginnt mit einer Kurzeinfüh-rung in die Sprache in VHDL und die EDA/CAD-Werkzeuge, Details sollen sich die Teilnehmenden anhanddes bereitgestellten Hintergrundmaterials selbst erarbeiten.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseKompetenzen [de] :Nach erfolgreicher Teilnahme können die Studierenden Echtzeit-Hardwarebeschleuniger für den BereichVideoverarbeitung in der Hardware-Beschreibungssprache VHDL entwerfen und mittels Simulation vali-dieren. Sie können durch Verwendung der EDA/CAD-Werkzeuge ihre Entwürfe in ein rekonfigurierbaresSystem-on-Chip integrieren. Sie können die entstehenden Systeme evaluieren und aus den beobachtetenCharakteristika Rückschlüsse für die weitere Entwicklung ziehen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeEmpfohlen: Erfolgreicher Besuch der Vorlesungen „Digitaltechnik“, „Rechnerorganisation“, „Architekturund Entwurf von Rechnersystemen“ und idealerweise auch „Visual Computing“ und „Computational Engi-neering und Robotik“ oder vergleichbare Kenntnisse aus anderen Studiengängen.







8 Literatur

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0958-pr Hardware-Entwurf für die Videoverarbeitung



Modulname3D Animation & Visualisierung



1 LerninhaltIm Mittelpunkt dieses Seminars stehen aktuelle Arbeiten aus den Themenbereichen physikalisch basierteSimulation, Animation, Echtzeitrendering und Visualisierung.- eigenständiges Einarbeiten in ein Thema anhand von bereitgestellten wissenschaftlichen Arbeiten (i.d.R.englischsprachig)- Interpretation und Einordnen der Ergebnisse der Literaturarbeit- Erstellen einer textuellen Zusammenfassung und eines Vortrags über die Thematik- Präsentation vor einem Publikum mit heterogenem Vorwissen + Fachdiskussion

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studenten erhalten in diesem Seminar Fach- und Methodenkompetenz durch die Erarbeitung eineswissenschaftlichen Themas anhand vorgegebener und selbst recherchierter Fachliteratur. Sie können diewesentlichen Aspekte der untersuchten Arbeiten erkennen und diese kompakt aufbereiten, sowohl in tex-tueller als auch in Vortragsform für ein Publikum mit heterogenem Vorwissensstand. Nach dem Vortragkönnen die Vortragenden aktiv eine Fachdiskussion zu dem von ihnen präsentierten Thema bestreiten.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGDV I, (GDV II)







8 LiteraturAusgewählte Artikel von ACM SIGGRAPH, EUROGRPAHICS, IEEE und ähnlichen Konferenzen. Alle Artikelsind in englischer Sprache.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0216-se 3D Animation & Visualisierung



ModulnameAmbient Intelligence



1 LerninhaltDie Vorlesung führt in aktuelle Entwicklungen von Ambient Intelligence ein. Im Vordergrund der Vorlesungsteht die Mensch-Maschine-Interaktion (MMI) in intelligenten Umgebungen in einem allgegenwärtigen In-formationsraum, wie sie beispielsweise zunehmend durch eingebettete Systeme in alltägliche Gebrauchs-objekte gegeben ist. Spezieller Fokus wird auf den mobilen Aspekt eines allgegenwärtigen Informationszu-griffs und der Informationsaufbereitung und -darstellung in mobilen Endgeräten gelegt. Dabei soll einer-seits ein Einblick in die grundlegenden Technologien, Anwendungen und Experimente gegeben werden undanderseits (nicht im Schwerpunkt) auch die sozio-kulturellen Implikationen und Aspekte neuer AmbientIntelligence Lösungen diskutiert werden. Zusätzliche Themen der Vorlesung sind System-Architekturenfür verteilte Umgebungen, Kontext-Awareness und Kontext-Management, Benutzermodelle und deren Im-plikationen, Sensornetzwerke und Interaktionstechniken. Die Vorlesung wird Beispiele aktueller Projektediskutieren und die internationalen Forschungslinien von Ambient Intelligence beleuchten.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNachdem Studierende die Veranstaltung erfolgreich besucht haben, können sie Technologietrends und For-schungserkenntnisse im Bereich Ambient Intelligence beschreiben. Die wichtigsten Konzepte zur Realisie-rung „intelligenter Umgebungen“ - intelligente Netzwerke und Objekte, Techniken der erweiterten, mo-bilen Realität, ubiquitäre und allgegenwärtige Informationsräume, nomadische Kommunikationen, Echt-Zeit-Kommunikation und relevante Middleware, Eingebettete Systeme, Sensor Netzwerke und WearableComputing - können diskutiert und eingeordnet werden. Nach Abschluss der zugehörigen Übung kön-nen Studierende die Projektphasen der Entwicklung einer Ambient-Intelligence Anwendung eigenständigplanen und realisieren.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeEmpfohlen für Studenten mit abgeschlossenem Bachelor-Studium, empfehlenswerte Vorlesungen “VisualComputing“, Seminar „Multimodale Interaktion mit intelligenten Umgebungen“









8 LiteraturWird jeweils passend zu den aktuellen Themen bekanntgegeben

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0390-iv Ambient Intelligence


4


ModulnameBildverarbeitung



1 LerninhaltÜberblick über die Grundlagen der Bildverarbeitung:- Bildeigenschaften- Bildtransformationen- einfache und komplexere Filterung- Bildkompression- Segmentierung- Klassifikation

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNoch erfolgreichem Besuch der Veranstaltung haben die Studierenden einen Überblick über die Funktions-weise und die Möglichkeiten der modernen Bildverarbeitung. Studierende sind dazu in der Lage, einfachebis mittlere Bildverarbeitungsaufgaben selbständig zu lösen.








8 Literatur- Gonzalez, R.C., Woods, R.E., „“Digital Image Processing, Addison- Wesley Publishing Company, 1992- Haberaecker, P., Praxis der Digitalen Bildverarbeitung und Mustererkennung, Carl Hanser Verlag, 1995- Jaehne, B., Digitale Bildverarbeitung, Springer Verlag, 1997

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0155-iv Bildverarbeitung


2


ModulnameBildverarbeitung für Ingenieure - Grundlagen der bildgestützten Mess- und Automatisierungstechnik



1 LerninhaltA Grundlagen

• Szenenrepräsentation2D und 3D Geometrie• Bildaufnahme

– Projektive Geometrie– Kamerakalibrierung

• Beleuchtung und Störeinflüsse• Bildrepräsentation - Diskrete 2D Signale

– Separabilität, Abtastung– Transformation, Interpolation– Faltung, Korrelation– Diskrete Fourier Transformation

B Grundlagen der Bildanalyse• Filter

– Grundlagen 2D Filterentwurf– Lineare Filter– Nichtlineare Filter

• Bildzerlegung– Multiskalenrepräsentation– Pyramiden– Filterbanken

• Bildmerkmale– Strukturtensor– Momente, Histogramme, HoG

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Vorlesung vermittelt mathematische Grundlagen, die zur Bearbeitung von ingenieurtechnischen Bild-verarbeitungsproblemen benötigt werden. Der Schwerpunkt liegt dabei auf den Grundlagen, die für denEinsatz von Bildverarbeitungssystemen in Zusammenhang mit Mess- und Automatisierungsaufgaben rele-vant sind. Anwendungen finden sich unter anderem auf den Gebieten der bildbasierten Qualitätskontrolle,der visuellen Robotik, der Photogrammetrie, der visuellen Odometrie, der bildgestützten Fahrerassistenzusw.Ziel ist es, den Studenten ein gutes Verständnis für die Zusammenhänge zwischen dreidimensionaler Weltund zweidimensionalem Abbild einer Kamera zu vermitteln und ihnen aufzuzeigen, welche Möglichkeitenbestehen, sich Informationen der Welt aus den Daten einer Bildaufnahme zu erzeugen, wie beispielsweiseLage oder Typ von Objekten. Dazu werden verschiedene Modellansätze vorgestellt und deren Eigenschaftenbesprochen, damit beurteilt werden kann, für welchen technischen Einsatz und unter welchen Bedingun-gen die jeweiligen Verfahren nutzbar gemacht werden können.







6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT, MSc iST, MSc CE, MSc iST


8 LiteraturFolien zur Vorlesung: jeweils in der Vorlesung oder von der Webseite, Übungsblätter und matlab-code zuden Übungen.Vertiefende Literatur

• Yi Ma, Stefano Soatto, Jana Kosecka und Shankar S. Sastry, An Invitation to 3-D Vision - From Imagesto Geometric Models, Springer, 2003.

• Richard Hartley and Andrew Zisserman, Multiple View Geometry in Computer Vision, Second Editi-on, Cambridge University Press, 2004.

• Karl Kraus, Photogrammetrie, Band 1 Geometrische Informationen aus Photographien und Lasers-canneraufnahmen 7. Auflage, de Gruyter Lehrbuch, 2004.

• Christopher M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer 2006.• Bernd Jähne, Digitale Bildverarbeitung, 6. Auflage, 2005.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-ad-2090-vl Bildverarbeitung für Ingenieure - Grundlagen der bildgestützten Mess- und Automati-

sierungstechnik

Dozent Lehrform SWSDr.-Ing. Volker Willert Vorlesung 2

Kurs-Nr. Kursname18-ad-2090-ue Bildverarbeitung für Ingenieure - Grundlagen der bildgestützten Mess- und Automati-

sierungstechnik

Dozent Lehrform SWSDr.-Ing. Volker Willert Übung 1


ModulnameVisual Computing



1 Lerninhalt- Grundlagen der Wahrnehmung- Grundlagen der Fouriertransformation- Bilder, Bildfilterung, -kompression & -verarbeitung- Grundlagen der Objekterkennung- Geometrische Transformationen- Grundlagen der 3D-Rekonstruktion- Oberflächen- und Szenenrepräsentationen- Renderingverfahren- Farbe: Wahrnehmung, Räume & Modelle- Grundlagen der Visualisierung

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach erfolgreichem Besuch der Veranstaltung beschreiben Studierende die Grundkonzepte sowie grund-legende Modelle und Methoden des Visual Computings. Sie erklären wichtige Verfahren zur Bildsynthese(Computergraphik & Visualisierung) sowie zur Bildanalyse (Computer Vision) und können damit einfacheBildsynthese- und -analyseaufgaben lösen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeEmpfohlen: Der vorige (ggf. parallele) Besuch der Veranstaltungen “Mathematik I/II/III”.





6 Verwendbarkeit des ModulsB.Sc. InformatikB.Sc. WirtschaftsinformatikB.Sc. Psychologie in ITJoint B.A. InformatikB.Sc. Sportwissenschaft und InformatikM.Sc. Sportwissenschaft und InformatikB.Sc. Computational EngineeringB.Sc. InformationssystemtechnikKann im Rahmen fachübergreifender Angebote auch in anderen Studiengängen verwendet werden.


8 LiteraturLiteraturempfehlungen werden regelmäßig aktualisiert und beinhalten beispielsweise:- R. Szeliski, “Computer Vision: Algorithms and Applications”, Springer 2011- B. Blundell, “An Introduction to Computer Graphics and Creative 3D Environments”, Springer 2008

Enthaltene Kurse


Kurs-Nr. Kursname20-00-0014-iv Visual Computing


3


ModulnameGraphische Datenverarbeitung II



1 LerninhaltGrundlagen der verschiedenen Objekt- und Oberflächen-Repräsentationen in der graphischen Datenverar-beitung. Kurven und Oberflächen (Polynome, Splines, RBF) Interpolation und Approximation, Display-techniken, Algorithmen: de Casteljau, de Boor, Oslo, etc. Volumen und implizite Oberflächen. Visuali-sierungstechniken, Iso-Surfaces, MLS, Oberflächen-Rendering, Marching-Cubes. Polygonnetze. Netz Kom-pression , Netz-Vereinfachung, Multiskalen Darstellung, Subdivision. Punktwolken: Renderingtechniken,Oberflächen-Rekonstruktion, Voronoi-Diagramme und Delaunay-Triangulierung.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach erfolgreichem Besuch dieser Veranstaltung sind Studierende in der Lage mit diversen Objekt-und Oberflächen-Repräsentationen umzugehen, das heißt diese zu verwenden, anzupassen, anzuzeigen(rendern) und effektiv zu speichern. Dazu gehören mathematisch polynomiale Repräsentationen, Iso-oberflächen, volumen Darstellungen, implizite Oberflächen, Polygonnetze, Subdivision-Kontrollnetze undPunktwolken.

3 Empfohlene Voraussetzung für die Teilnahme- Algorithmen und Datenstrukturen- Grundlagen aus der Höheren Mathematik- Graphische Datenverarbeitung I- C / C++







8 Literatur- Real-Time Rendering: Tomas Akenine-Möller, Eric Haines, Naty Hoffman A.K. Peters Ltd., 3rd edition,ISBN 987-1-56881-424-7- Weitere aktuelle Literaturhinweise werden in der Veranstaltung gegeben.

Enthaltene Kurse


Kurs-Nr. Kursname20-00-0041-iv Graphische Datenverarbeitung II


4


ModulnameGrundlagen des CAE/CAD I



1 LerninhaltWährend der Lehrveranstaltung und innerhalb der zugehörigen Übungen werden den teilnehmenden Stu-dierenden grundlegende Kenntnisse im Umgang mit 3D-CAD Systemen und Berechnungswerkzeugen ver-mittelt. Der Schwerpunkt wird dabei auf das Modellieren mit Features, die Prinzipien der Modelltransfor-mation, den Aufbau einer Berechnung und Interpretation der Ergebnisse gelegt. Während der einzelnenÜbungen und Prüfungsabschnitte wird durch das Lösen komplexer Aufgaben die Teamarbeit gezielt geför-dert.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studierenden besitzen grundlegende Kenntnisse der rechnergestützten Produktmodellierung und Si-mulation. Sie sind in der Lage eine CAx Prozesskette zur funktionellen Absicherung eines Produktesaufzubauen. Sie kennen die grundlegenden Methoden der Modellierung mit 3D-CAD Werkzeugen. Fer-ner können sie die generierte Master-Geometrie in Berechnungswerkzeuge diverser Domänen überführenund Berechnungen aus unterschiedlichen Sichten durchführen.






6 Verwendbarkeit des ModulsWahlpflichtbereich D, MSc Maschinenbau - Mechanical and Process Engineering Pflichtbereich, BSc Com-putational Engineering


8 Literatur„Skriptum erwerbbar, Vorlesungsfolien, Online-TutorialDual-Mode: “"Grundlagen des CAE/CAD I ist eine E-Learning-Vorlesung."

Enthaltene Kurse


ModulnameInformationsvisualisierung und Visual Analytics



1 LerninhaltDiese Vorlesung wird eine detaillierte Einführung in die Informationsvisualisierung geben, um sich dannintensiv den wissenschaftlichen Fragestellungen und praxisnahen Anwendungsszenarien von Visual Analy-tics zu widmen.* Überblick der Informationsvisualisierung und Visual Analytics (Definitionen, Modelle, Historie)* Datenpräsentierung und Datentransformation* Abbildung von Daten auf visuelle Strukturen* Visuelle Repräsentierungen und Interaktion fuer bivariate, multivariate Daten, Zeitreihen, Graphen undGeographische Daten* Grundlagen von Data Mining* Grundlagen von Visual Analytics: - Analytische Beweisführung - Data Mining* Evaluation von Visual Analytics SystemenAnwendungsgebiete: Medizin, Biologie, Finanzen und Wirtschaft, Meteorologie, Rettungsdienst,....

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStudierende können nach erfolgreichem Besuch der Veranstaltung* Informationsvisualisierungsmethoden für verschiedene Datentypen benutzen* interactive Visualisierungsysteme für Daten aus verschiedenen Anwendungsgebieten designen* Visualisierung und automatische Datenverarbeitung kombinieren um Big Data Probleme zu lösen* Wissen über Hauptcharakteristika menschlicher visuellen Wahrnehmung in Informationsvisualisierungund Visual Analytics anwenden* geeignete Evaluationsmethode für spezifische Situationen und Szenarien auswählen

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeInteresse an Methoden der Computergrafik und VisualisierungDie Veranstaltung richtet sich an Informatiker, Wirtschaftsinformatiker, Mathematiker in Bachelor, Masterund Diplomstudiengänge und weiteren interessierten Kreisen (z.B. Biologen, Psychologen).









8 LiteraturWird in der Vorlesung bekanntgegeben. Beispiele für verwendete Literatur könnten sein:C. Ware: Information Visualization: Perception for DesignEllis et al: Mastering the Information Age

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0294-iv Informationsvisualisierung und Visual Analytics


4


ModulnameProbabilistische Graphische Modelle


Sprache Modulverantwortliche PersonEnglisch Prof. Ph. D. Stefan Roth

1 Lerninhalt- Auffrischung Wahrscheinlichkeits- & Bayes’sche Entscheidungstheorie- Gerichtete und ungerichtete graphische Modelle und deren Eigenschaften- Inferenz in Baumgraphen- Approximative Inferenz in allgemeinen Graphen: Message Passing und Mean Field- Lernen von gerichteten und ungerichteten Modellen- Sampling-Methoden für Inferenz und Lernen- Modellierung in Beispielanwendungen, inkl. Topic-Modelle- Tiefe Netze- Halb-überwachtes Lernen

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStudierende haben nach erfolgreichem Besuch der Veranstaltung ein vertieftes Verständnis von probabilis-tischen graphischen Modellen. Sie beschreiben und analysieren die Eigenschaften graphischer Modelle undformulieren geeignete Modelle für konkrete Schätz- und Lernaufgaben. Sie verstehen Inferenzalgorithmen,beurteilen deren Eignung und gebrauchen diese für graphische Modelle in relevanten Anwendungen. Sieermitteln weiterhin welche Lernverfahren sich eignen, um die Modellparameter anhand von Beispieldatenzu bestimmen, und wenden diese an.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeBesuch von “Statistisches Maschinelles Lernen” ist empfohlen.







8 LiteraturLiteraturempfehlungen werden regelmäßig aktualisiert und beinhalten beispielsweise:- D. Barber: “Bayesian Reasoning and Machine Learning”, Cambridge University Press 2012- D. Koller, N. Friedman: “Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques”, MIT Press 2009

Enthaltene Kurse


Kurs-Nr. Kursname20-00-0449-iv Probabilistische Graphische Modelle


4


ModulnamePraktikum Visual Computing



1 LerninhaltIm Rahmen dieses Praktikums werden ausgewählte Themen aus dem Bereich Visual Computing von denStudierenden bearbeitet und am Ende des Praktikums in einem Vortrag vorgestellt. Die konkreten Themenwechseln von Semester zu Semester und sollten direkt mit einem der Lehrenden angesprochen werden.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach dem erfolgreichen Abschluss des Praktikums sind die Studenten dazu in der Lage, selbständig einProblem aus dem Bereich des Visual Computings zu analysieren, zu lösen und die Ergebnisse zu bewerten.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmePraktische Programmierkenntnisse, z. B. in Java, C++Grundkenntnisse oder Interesse, sich mit Fragestellungen des Visual Computing zu befassenEmpfohlen wird der Besuch mindestens einer der Einführungsvorlesungen im Bereich Visual Computing








Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0418-pr Praktikum Visual Computing



ModulnameSkalenraum- und PDE-Methoden in der Bildanalyse und -verarbeitung



1 LerninhaltBildanalyse und -verarbeitung beschäftigen sich mit der Untersuchung von Bildern und der Anwendung be-stimmer Aufgaben auf Bilder, wie Verbesserung, Rauschunterdrückung, Schärfung und Segmentierung. Indiesem Kurs werden häufig verwendete mathematische Methoden vorgestellt und diskutiert. Der Schwer-punkt liegt dabei auf der axiomatischen Modellwahl, deren mathematischen Eigenschaften und dem prak-tischen Nutzen.Stichwörter:- Filterung (Kantenerkennung, Verbesserung, Wiener, Fourier, ...)- Bilder & Beobachtungen: Skalenraum, Regularisierung, Distributionen- Objekte: Differenzstruktur, Invarianten, Feature-Erkennung- Tiefenstruktur: Katastrophen und Multi-Skalen-Hierarchie- Variationsmethoden und Partielle Differentialmethoden: Perona-Malik, anisotrope Diffusion, Total Varia-tion, Mumford-Shah, Chan-Vese, geometrische partielle Differentialgleichungen, Level-Sets.- Kurvenevolution: Normalenbewegung, mittlere Krümmungsbewegung, euklidische Verkürzungsbewe-gung.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach erfolgreichem Besuch der Veranstaltung beschreiben Studierende die Grundkonzepte sowie grundle-genden mathematische Modelle und Methoden der Bildanalyse und -verarbeitung. Sie erklären wichtigeVerfahren zu Skalenraum- sowie zu PDE-Ansätzen und können damit repräsentative Fachbeiträge beschrei-ben, beurteilen, und transferieren.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeDa Bildanalyse und -verarbeitung eine Mischung aus verschiedenen Disziplinen, wie Physik, Mathematik,Vision, Informatik und Engineering, ist, ist dieser Kurs gezielt auf ein breites Publikum zugeschnitten. Daherwerden nur Grundkenntnisse in Analysis angenommen. Weitere notwendige mathematische Werkzeugewerden in den Sitzungen skizziert.







8 Literatur


Main:- B. M. ter Haar Romeny, Front-End Vision and Multi-scale Image Analysis, Dordrecht, Kluwer AcademicPublishers, 2003.Recommended:- T. Lindeberg: Scale-Space Theory in Computer Vision, Dordrecht, Kluwer Academic Publishers, 1994.- J. Weickert: Anisotropic Diffusion in Image Processing, Teubner-Verlag, Stuttgart, Germany, 1998.- G. Aubert & P. Kornprobst: Mathematical problems in image processing: Partial Differential Equations andthe Calculus of Variations (second edition), Springer, Applied Mathematical Sciences, Vol 147, 2006.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0469-se Skalenraum- und PDE-Methoden in der Bildanalyse und -verarbeitung



ModulnameSerious Games Projektpraktikum



1 LerninhaltIn dem Projektpraktikum werden für aktuelle Themen aus dem Bereich Serious Games (beispielsweise fürBildung, Gesundheit und Sport) Konzepte entwickelt und prototypisch realisiert.Die Themen haben jeweils Bezug zur aktuell laufenden Forschung des Fachgebiets, teilweise in Kooperationmit Partnern aus der Games Industrie und/oder Serious Games Anwendern.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach erfolgreichem Absolvieren der Veranstaltung können die Studierenden eine praktische Aufgabenstel-lung aus dem „Serious Games“-Umfeld eigenständig bearbeiten sowie die dafür nötige Software konzi-pieren und prototypisch umsetzen. Zusätzlich erwerben sie praktisches Wissen im Bereich des Projektma-nagements, dass sie nicht nur auf ihr eigenes Thema anwenden, sondern auch auf zukünftige Projektetransferieren können. Außerdem können sie die von ihnen erzielten Ergebnisse einem Publikum unter An-wendung von verschiedenen Präsentationstechniken vorstellen sowie eine dazugehörige Fachdiskussionaktiv bestreiten.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeProgrammierkenntnisse (die Programmiersprache ist jeweils abhängig von Thema und kann teilweise freigewählt werden).







8 Literatur

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0649-pp Serious Games Projektpraktikum



ModulnameSerious Games Seminar



1 LerninhaltIn dem Seminar wird der aktuelle Stand der Forschung bezüglich des Einsatzes von Serious Games (bei-spielsweise für Bildung, Gesundheit und Sport) analysiert und diskutiert.Die Themen haben jeweils Bezug zur aktuell laufenden Forschung des Fachgebiets, teilweise in Kooperationmit Partnern aus der Games Industrie und/oder Serious Games Anwendern.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach erfolgreicher Teilnahme an dem Seminar können sich die Studierenden eigenständig in ein Themaaus dem Bereich „Serious Games“ einarbeiten. Sie sind mit Techniken der Literaturrecherche im Bereichvon wissenschaftlichen Veröffentlichungen und von Industriequellen vertraut. Die dort genannten Techni-ken bzw. Ergebnisse können von ihnen zusammengefasst, bewertet und untereinander verglichen werden.Außerdem können sie die von ihnen erzielten Ergebnisse einem Publikum unter Anwendung von verschie-denen Präsentationstechniken vorstellen sowie eine dazugehörige Fachdiskussion aktiv bestreiten.








8 Literatur

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0328-se Serious Games Seminar

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Michael Gösele Seminar 2


ModulnameVisual Analytics: Interaktive Visualisierung sehr großer Datenmengen



1 LerninhaltDieses Seminar richtet sich an Informatiker, die sich für den Bereich der Informationsvisualisierung in-teressieren, insbesondere den Teilbereich, der sich mit der Visualisierung extrem großer Datenmengenbeschäftigt. Die Studenten werden in diesem Seminar eigene Themen im Bereich Visual Analytics erar-beiten, wissenschaftlich aufarbeiten und präsentieren. Zudem wird im Seminar von jedem Teilnehmer einAufsatz zum selben Thema ausgearbeitet werden.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach erfolgreichem Besuch der Veranstaltung haben die Studierenden die Fach- und Methodenkompetenzzur Erarbeitung eines wissenschaftlichen Themas anhand vorgegebener und selbst recherchierter Fachlite-ratur. Die Studierenden können Themen analysieren, präsentieren und fachlich intensiv diskutieren.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeInteresse sich mit einer graphisch-analytischen Fragestellung bzw. Anwendung aus der aktuellen Fachlite-ratur zu befassen. Vorkenntnisse in Graphischer Datenverarbeitung, Informationssysteme oder Informati-onsvisualisierung







8 Literatur

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0268-se Visual Analytics: Interaktive Visualisierung sehr großer Datenmengen



ModulnameVisualisierung und Animation von Algorithmen und Datenstrukturen



1 LerninhaltIm Rahmen des Praktikums beschäften wir uns mit der Frage, wie die Dynamik von Algorithmen undDatenstrukturen sinnvoll dargestellt werden kann. Dazu wird die Erstellung solcher Animation praktischan einem System erprobt.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach dem Besuch der Veranstaltung sind Studierende in der Lage,- die zur Verfügung gestellte API zur Animation von Algorithmen anzuwenden.- einen gegebenen Algorithmus auf seine zentralen Elemente zu untersuchen.- jeweils eine Visualisierung für die zentralen Elemente von zwei ausgewählten Algorithmus zu konstruie-ren.- die erstellten Visualisierungen durch die geeignete Wahl von Parametern zu generalisieren.- kritisch zu beurteilen, ob die gewählte Visualisierung den Lernprozess beim Betrachter unterstützt.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeDie Teilnehmer benötigen neben guten Java-Kenntnissen Verständnis für die Algorithmen und Datenstruk-tur, die meist in GdI 2 gelehrt werden.







8 Literatur

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0344-pr Visualisierung und Animation von Algorithmen und Datenstrukturen



ModulnameSerious Games



1 LerninhaltEinführung in die Thematik „Serious Games“: wissenschaftlich-technische Grundlagen, Anwendungsgebie-te und Trends. Die Einzelthemen umfassen unter anderem:* Einführung in Serious Games* Game Development, Game Design* Game Technology, Tools und Engines* Personalisierung und Adaption* Interactive Digital Storytelling* Authoring und Content Generation* Multiplayer Games* Game Interfaces und Sensor Technology* Effects, Affects und User Experience* Mobile Games* Serious Games Anwendungsbereiche und Best-Practice BeispieleDie Übungen enthalten Theorie- und Praxisanteile. Dabei wird die Verwendung einer Game Engine gelehrt.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach erfolgreicher Teilnahme an der Vorlesung können die Studierenden das Konzept von „Serious Ga-mes“ erklären und in verschiedene Anwendungsbereiche (wie Bildung und Gesundheit) transferieren.Sie können das allgemeine Vorgehen bei der Entwicklung von Computerspielen beschreiben und könnengrundsätzliche Prinzipien des Game Designs, der Personalisierung / Adaption und des Interactive DigitalStorytellings anwenden. Außerdem können sie weitere aktuelle Fragestellungen sowie deren Lösungen ausdem Bereich Serious Games skizzieren.










8 LiteraturWird in der Vorlesung bekanntgegeben.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0366-iv Serious Games


4


ModulnameAngewandte Themen der Computergraphik


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr.-Ing. Michael Gösele

1 LerninhaltAusgewählte aktuelle Arbeiten aus Forschung und Literatur werden zur Bearbeitung ausgegeben.Die Arbeiten stammen aus folgenden Feldern der Computergraphik:- Visualisierung / Rendering- Simulation- Geometrieverarbeitung und Modellierung- Semantik und 3D

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStudierende kennen nach erfolgreichem Besuch der Veranstaltung einen Ausschnitt an aktuellen Themender Computergraphik. Sie können sich selbständig den Inhalt einer Veröffentlichung erarbeiten, die Pro-blemstellung und den Lösungsansatz erkennen und präsentieren. Weiter sind sie in der Lage, Verbesse-rungspotenzial in den Arbeiten zu analysieren und darzustellen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeVorkenntnisse in GDV oder Geom. Methoden CAD/CAE sind vorteilhaft








Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0724-se Angewandte Themen der Computergraphik

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Michael Gösele Seminar 2


ModulnameUser-Centered Design in Visual Computing



1 LerninhaltDie Entwicklung von benutzerzentrierten Softwarelösungen dient nicht nur zur besseren und effizienterenNutzung von Software, sie erhöht vielmehr die Akzeptanz und somit auch die Verbreitung und Verwen-dung. Die Vorlesung “User Centered Design in Visual Computing“ richtet sich in erster Linie an Studierendedes Fachbereichs Informatik und vermittelt Modelle, Methoden und Techniken zur benutzerzentriertenEntwicklung von Visualisierungssoftware und visuell-interaktiven Benutzerschnittstellen. Dabei werdeninsbesondere Methoden vorgestellt, die zu einer gesteigerten Akzeptanz und effizienterer Benutzung derentworfenen Lösungen führen. Des Weiteren werden Methoden der Evaluation vorgestellt, die die Akzep-tanz und Nutzbarkeit messen. Die Vorlesung behandelt die eingeführten Themen mit besonderem Bezugzu Visual Computing und graphischen Benutzerschnittstellen.Stoffplan:* Usability* User Experience* Task Analysis* Benutzerschnittstellen* Interaktionsdesign* Prototyping* Graphikdesign und Informationsvisualisierung* Evaluation während und nach der Softwareentwicklung* Anwendungen

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStudierende können nach erfolgreichem Besuch der Veranstaltung:* Geeignete Methoden zur Entwicklung von benutzerzentrierten Softwarelösungen identifizieren und be-gründen* Techniken zu benutzerzentrierten Nutzungsschnittstellen anwenden* Evaluationsmethoden zur Untersuchung der eingesetzten Techniken in den verschiedenen Phasen derEntwicklung identifizieren und auswählen* Verbesserungen zur Informationsaufnahme und Navigation auf Basis vorhandener Untersuchungen undEvaluationen vorschlagen

3 Empfohlene Voraussetzung für die Teilnahme* Grundlagen des Visual Computing, wie sie beispielsweise in der kanonischen EinführungsveranstaltungHCS und in der Vorlesung GDV I vermittelt werden







B.Sc. InformatikM.Sc. InformatikM.Sc. WirtschaftsinformatikB.Sc. Psychologie in ITM.Sc. Psychologie in ITJoint B.A. InformatikB.Sc. Sportwissenschaft und InformatikM.Sc. Sportwissenschaft und InformatikKann im Rahmen fachübergreifender Angebote auch in anderen Studiengängen verwendet werden.


8 Literatur

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0793-iv User-Centered Design in Visual Computing

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Michael Gösele Integrierte Ver-

anstaltung2


ModulnameAdvanced User Interfaces



1 Lerninhalt- Analyse von Requirements für eine gegebene Problemstellung- Ausarbeitung und Präsentation eines User Interface Konzepts- Prototypische Implementierung des Konzepts

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStudierende haben einen Einblick in die Prinzipien und Methoden zum Entwurf und zur Entwicklung mul-timedialer, kollaborativer und adaptiver Bernutzungsschnittstellen an Hand einer praktischen Anwendungunter Berücksichtigung verschiedener Kontextbedingungen bekommen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die Teilnahme- Interesse an neuen, innovativen Benutzungsschnittstellen- Wünschenswert sind Grundkenntnisse der Human Computer Interaction- gute Programmierkenntnisse (C#/WPF und/oder Java)







8 LiteraturAbhängig von der Aufgabenstellung.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0570-pr Advanced User Interfaces



3.8 Wahlkatalog AIS-WI: Wirtschaftswissenschaften

ModulnameEinführung in die Betriebswirtschaftslehre

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus01-10-1028/f 3 CP 90 h 60 h 1 Jedes Sem.

Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr. rer. pol. Dirk Schiereck

1 LerninhaltDas Modul bietet eine Einführung in die Betriebswirtschaftslehre für Studierende in BWL-fernen Studien-gängen und damit eine Ergänzung zum Curriculum oder als Erwerb für Vorkenntnisse für weiterführendeVeranstaltungen im Bereich Betriebswirtschaftslehre. Von der Entstehung des Studienfaches bis zur heu-tigen Ausdifferenzierung in seine Spezialisierungsbereiche bietet der Kurs Einblicke in das breite Spek-trum der Betriebswirtschaft. Zu behandelnde Themenschwerpunkte sind allgemeine Grundlagen der BWL(Rechtsformen und Definitionen), einige Marketingkonzepte, Grundzüge des Produktionsmanagements(Prozessoptimierung und Qualitätsmanagement), Organisation und Personalmanagement, Grundlagen derFinanzierung und Investitionsrechnung sowie Basiswissen in Rechnungswesen und Controlling.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDas Modul fördert das ökonomische Denken von Studierenden, die bisher keine Verbindung zur BWL hat-ten. Er schult das Verständnis für die Verhaltensweisen von Unternehmen und Wirtschaft im Allgemeinen.Nach der/den Veranstaltung/en sind die Studierenden in der Lage,

• die zeitliche Entwicklung der Betriebswirtschaftslehre nachzuvollziehen,• zentrale Marketingkonzepte anzuwenden,• grundlegende Verfahren des Produktionsmanagements zu nutzen,• Investitionsalternativen ökonomisch zu bewerten und• wesentliche Zusammenhänge des Rechnungswesens zu verstehen.



• Modulprüfung (Fachprüfung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, Standard BWS)



6 Verwendbarkeit des ModulsM.Sc. ESELehrexport in verschieden Wahlbereiche in Studiengängen Bachelor/MasterStudium Generale


8 LiteraturThommen, J.-P. & Achleitner, A.-K. (2006): Allgemeine Betriebswirtschaftslehre, 5. Aufl., Wiesbaden.Domschke, W. & Scholl, A. (2008): Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre, 3. Aufl., Heidelberg.Weitere Literatur wird in der Veranstaltung bekanntgegeben.

Enthaltene Kurse

3.8 Wahlkatalog AIS-WI: Wirtschaftswissenschaften 472

Kurs-Nr. Kursname01-10-0000-vl Einführung in die Betriebswirtschaftslehre


Kurs-Nr. Kursname01-10-0000-tt Einführung in die Betriebswirtschaftslehre

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. rer. pol. Dirk Schiereck Tutorium 0


ModulnameEinführung in die Volkswirtschaftslehre (Vorlesung)


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch und Englisch Prof. Dr. rer. pol. Michael Neugart

1 Lerninhalt• Ökonomische Modelle• Angebot und Nachfrage• Elastizitäten• Konsumenten- und Produzentenrente• Opportunitätskosten• Marginalanalyse• Kostentheorie• Nutzenmaximierung• Quantitative Erfassung des makroökonomischen Geschehens• Langfristiges Wachstum einer Ökonomie• Gesamtwirtschaftliches Angebot und Nachfrage

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studierenden können Grundprinzipien der volkswirtschaftlichen Analyse auf ausgewählte Themenfel-der anwenden.






6 Verwendbarkeit des Modulskeine


8 LiteraturDie relevante Literatur wird in der Vorlesung bekannt gegeben.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname01-60-0000-vl Einführung in die Volkswirtschaftslehre



ModulnameFinanz- und Betriebsbuchführung


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch und Englisch Prof. Dr. rer. pol. Reiner Quick

1 LerninhaltBuchführung: Grundlagen des Rechnungswesens und der Buchführung, Inventur und Inventar, Bilanz,Bestandsbuchungen, Erfolgsbuchungen, ausgewählte Buchungsprobleme (Verbuchung des Warenverkehrs,Buchungsprobleme im Anlagevermögen, Buchungsprobleme im Umlaufvermögen, Buchungsprobleme derzeitlichen Abgrenzung, Verbuchung von Lohn und Gehalt, Erfolgsverbuchung), Hauptabschlussübersicht,Besonderheiten der IndustriebuchführungKosten- und Leistungsrechnung: Grundlagen der Kosten- und Leistungsrechnung, Kostenartenrech-nung, Kostenstellenrechnung, Kostenträgerrechnung, Betriebsergebnisrechnung, Deckungsbeitragsrech-nung, Plankostenrechnung, Break-Even-Analyse

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studierenden sind nach den Veranstaltungen in der Lage,

• die Prinzipien der Buchführung, des Inventars sowie der Bilanzerstellung zu verstehen.• Bestands- und Erfolgsbuchungen vorzunehmen.• spezielle Buchungsproblematiken in den Bereichen Warenverkehr, Anlagevermögen, Umlaufvermö-

gen, zeitliche Abgrenzung, Lohn und Gehalt sowie Erfolgsverbuchung zu lösen.• die Grundlagen und Aufgaben der Betriebsbuchführung, die klassischen Bereiche der Kostenrech-

nung zu verstehen.• die Verfahren der Kostenarten-, Kostenstellen- und Kostenträgerrechnung anzuwenden.• moderne Kostenrechnungssysteme anzuwenden.








8 LiteraturQuick, R./Wurl, H.-J.: Doppelte Buchführung, Wiesbaden: Springer.Coenenberg, A. G./Fischer, T. M./Günther, T.: Kostenrechnung und Kostenanalyse, Stuttgart: Schäffer-Poeschel.Däumler, K. D./Grabe, J.: Kostenrechnung 1: Grundlagen, Herne/Berlin: NWB-Verlag.Weitere Literatur wird in der Veranstaltung bekanntgegeben.

Enthaltene Kurse


Kurs-Nr. Kursname01-14-0002-vu Kosten- und Leistungsrechnung

Dozent Lehrform SWSVorlesung undÜbung

3

Kurs-Nr. Kursname01-14-0001-vu Buchführung


2

Kurs-Nr. Kursname01-14-0001-tt Buchführung


Kurs-Nr. Kursname01-14-0002-tt Kosten- und Leistungsrechnung



ModulnameBilanzierung und Finanzierung



1 LerninhaltBilanzierung: Grundlagen der handelsrechtlichen Rechnungslegung, Bilanztheorien, Rechnungslegungs-zwecke, Buchführung, Inventur und Inventar, Bilanzansatz und Bewertung von Vermögensgegenständenund Schulden, Gewinn- und Verlustrechnung, Anhang, LageberichtFinanzierung: Unternehmen sehen sich bei Ihren Finanzentscheidungen zwei grundlegenden Fragen ge-genüber: Welche Investitionen sollen durchgeführt werden? Und wie sollte das Unternehmen die ausge-wählten Projekte finanzieren? Der Fokus dieser Veranstaltung liegt auf der ersten Frage und somit auf derVerwendung des Geldes; die zweite Frage beschäftigt sich mit der Geldbeschaffung


• Arbeitsabläufe, die der Jahresabschlusserstellung vorangestellt sind, zu verstehen und anzuwenden.• Ansatz- und Bewertungsfragen der Bilanzierung nach HGB zu analysieren.• die Gewinn-und Verlustrechnung, des Anhangs und des Lageberichts zu verstehen.• verschiedene Bilanzierungsprobleme nach HGB zu lösen.• Investitions- und Finanzierungsentscheidungen zu verstehen.• Investitions- und Finanzierungsentscheidungen mit geeigneten Analysemethoden zu treffen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeBuchführung







8 LiteraturQuick, R., Wolz, M.: Bilanzierung in FällenSchmidt, R.H., Terberger, E.: Grundzüge der Investitions- und FinanzierungstheorieBrealey, R.A. et al.: Principles of Corporate Finance

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname01-16-0001-vl Investition und Finanzierung


Kurs-Nr. Kursname01-14-0003-vl Bilanzierung



Kurs-Nr. Kursname01-14-0003-tt Bilanzierung

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. rer. pol. Reiner Quick Tutorium 2

Kurs-Nr. Kursname01-16-0001-tt Investition und Finanzierung



ModulnameUnternehmensführung und Marketing


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch und Englisch Prof. Dr. rer. pol. Ralf Elbert

1 LerninhaltDie Studierenden sollen einen Überblick über das Gebiet der Unternehmensführung erhalten. Zugleich sol-len sie in die Lage versetzt werden, das allgemein erläuterte Instrumentarium auf die anderen Bereicheder allgemeinen Betriebswirtschaftslehre, die in drei weiteren Vorlesungen angeboten werden, sowie aufverschiedene betriebswirtschaftliche Vertiefungsbereiche zu übertragen. Im Marketing lernen die Studie-renden die Grundlagen und Perspektiven des Marketing kennen, ferner deren strategische Grundlagen. Sieerhalten einen ausführlichen Überblick über die vier zentralen Instrumente des Marketing-Mix. Sie bekom-men im Rahmen der instituionellen Perspektive einen Einblick in die Besonderheiten des Marketing unterspeziellen Rahmenbedingungen.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach den Veranstaltungen sind die Studierenden in der Lage,

• grundlegende Probleme und Kenntnisse beim Management von Unternehmen zu verstehen und inrealen Situationen zu erkennen.

• Verbindungen zwischen den vielfältigen Themenfeldern der Unternehmensführung und des Marke-tings zu knüpfen.

• allgemeine Grundlagen und die Perspektiven des Marketing zu verstehen.• die Grundlagen des strategischen Marketing zu verstehen.• einen ausführlichen Überblick über die vier zentralen Instrumente des Marketing-Mixes zu verstehen.• im Rahmen der institutionellen Perspektive die Besonderheiten des Marketing unter speziellen Rah-

menbedingungen zu bewerten.• die behandelten Themen auf praxisrelevante Fragestellungen anzuwenden (durch Gastvorträge von

Referenten aus der Unternehmenspraxis).

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundlagen der Betriebswirtschaftslehre





6 Verwendbarkeit des ModulsMedienformen: Tafel, Beamerpräsentation und FolienPräsenzzeit: 60 StundenModulverantwortlicher: Prof. Dr. Ralf Elbert/Prof. Dr. Ruth Stock-Homburg


8 Literatur


Hungenberg, H., Wulf, T.: Grundlagen der UnternehmensführungMarketing:Pflichtliteratur:Homburg, Ch. (2012), Grundlagen des Marketingmanagements: Ein-führung in Strategie, Instrumente,Umsetzung und Unternehmensführung, 3. Auflage, Wiesbaden: Kap. 1, Abschnitt 5.2.2.2, Kap. 6 - 14.Vertiefende Literatur:Esch, F.-R., Herrmann, A., Sattler, H. (2011), Marketing: Eine managementorientierte Einführung, 3. Auf-lage, München.Homburg, Ch. (2012), Marketingmanagement: Strategie – Instrumente – Umsetzung – Unternehmensfüh-rung, 4. Auflage, Wiesbaden.Homburg, Ch. (2010), Übungsbuch Marketingmanagement, 1. Auflage, Wiesbaden.Homburg, Ch., Stock-Homburg, R. (2012), Der kundenorientierte Mitarbeiter, Bewerten, begeistern, bewe-gen, 2. Auflage, Wiesbaden.Kotler, P., Armstrong, G. (2011), Principles of Marketing, 14. Auflage, Upper Saddle River.Meffert, H., Bruhn, M. (2009), Dienstleistungsmarketing: Grundlagen – Konzepte – Methoden, 6. Auflage,Wiesbaden.Zusatzliteratur (wird in der Vorlesung bekannt gegeben)

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname01-17-0002-vl Marketing


Kurs-Nr. Kursname01-12-0001-vl Unternehmensführung



ModulnameOperations Research / Produktion und Supply Chain Management


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch und Englisch Prof. Dr. rer. pol. Christoph Glock

1 LerninhaltOperations Research: Optimierungsmodelle, Lineare Optimierung (u.a. Simplex-Algorithmus, Dualität,Transportprobleme), Graphentheoretische Grundlagen, Grundlagen der Netzplantechnik, Lösungsprinzipi-en der ganzzahligen und kombinatorischen Optimierung, Dynamische Optimierung, Grundlagen der Simu-lation und anderer Bereiche des OR, OR und Tabellenkalkulation (Excel), OR-Standardsoftware (Xpress)Produktion und Supply Chain Management: Einführung (Grundlagen, Produktions- und Supply Chain-Typen, Modellbildung, Planung), strategische und taktische Planung (Konzepte, Gestaltung von Produk-tionssystemen und Supply Chains), mittelfristig-operative Planung (Prognose, Programmplanung, Mas-ter Planning), kurzfristig-operative Planung (Bedarfsrechnung, Losgrößenplanung, Auftragsfreigabe und-steuerung, Bestandsdisposition)


• Entscheidungsprobleme strukturiert in Form von mathematischen Optimierungsmodellen zu be-schreiben.

• grundlegende mathematische Methoden zur Lösung solcher Optimierungsmodelle zu beherrschenund ihre Einsetzbarkeit zur Lösung bestimmter Klassen von Optimierungsmodellen einzuschätzen.

• die Möglichkeiten moderner Standardsoftware zum Operations Research zu nutzen.• die wichtigsten produktionswirtschaftlichen Planungsprobleme zu erkennen.• grundlegende Methoden zur Lösung dieser Probleme eigenständig anzuwenden.• mit computergestützten Grundkonzepten zur Produktionsplanung und -steuerung umzugehen.• die Einsatzmöglichkeiten betriebswirtschaftlicher Standardsoftware wie z.B. von Enterprise Resour-

ce Planning oder Advanced Planning Systemen zu beurteilen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundlagen der Betriebswirtschaftslehre I und II







8 LiteraturDomschke, W., Drexl, A.: Einführung in Operations ResearchPrüfungsrelevant sind alle Kapitel des Buchs außer den Kapiteln 2.5.4 (Sensitivitätsanalyse), 2.6 (Simplexmit unteren und oberen Schranken für Variablen; revidierter Simplex-Algorithmus), 2.8 (Spieltheorie), 5(Netzplantechnik), 8 (Nichtlineare Optimierung) und 9 (Warteschlangentheorie).Domschke et al.: Übungen und Fallbeispiele zum Operations ResearchGlock, C.: Produktion und Supply Chain Management – Eine Einführung. B+G Wissenschaftsverlag, Würz-burg 2014.

Enthaltene Kurse


Kurs-Nr. Kursname01-11-0002-vl Produktion und Supply Chain Management


Kurs-Nr. Kursname01-13-0001-vl Operations Research

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. rer. pol. Simon Emde Vorlesung 2

Kurs-Nr. Kursname01-13-0001-ue Operations Research

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. rer. pol. Simon Emde Übung 1

Kurs-Nr. Kursname01-11-0002-ue Produktion und Supply Chain Management



ModulnameMakroökonomie

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus01-61-1B01/5 5 CP 150 h 90 h 1 Jedes Sem.


1 LerninhaltMakroökonomie: Makroökonomische Fragestellungen und Indikatoren, Gütermarkt, Finanzmarkt, IS-LMModell, Arbeitsmarkt, Philippskurve, mittlere Frist, Wachstum, Produktion und Sparen, technischer Fort-schritt, offene Volkswirtschaft, Wechselkursregimes, regel-basierte Wirtschaftspolitik.Makroökonomie (Übung): Die Übungen dienen zur Festigung und Vertiefung des in der Vorlesung vermit-telten Wissens.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach der/den Veranstaltung/en sind die Studierenden in der Lage,

• wichtige markoökonomische Zielgrößen zu benennen und deren Bedeutung zu verstehen.• Konjunkturzyklen in der kurzen und mittleren Frist zu erklären und wirtschaftspolitische Eingriffs-

möglichkeiten zu identifizieren und zu bewerten.• Bestimmungsgründe für das Wachstum von Volkswirtschaften zu identifizieren.• das Zusammenspiel von Volkswirtschaften in einem globalen Kontext über Güter- und Kapitalströme

zu verstehen.• Handlungsmöglichkeiten von Politik zu bewerten.






6 Verwendbarkeit des ModulsWirtschaftsingenieurwesen und Wirtschaftsinformatik (Bachelor)


8 Literatur• Blanchard, O. und G. Illing (2017): Makroökonomie. 7. Auflage, Pearson.

Weitere Literatur wird in der Veranstaltung bekanntgegeben.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname01-61-0002-vl Makroökonomie


Kurs-Nr. Kursname01-61-0002-ue Makroökonomie



ModulnameWirtschafts- und Finanzpolitik



1 Lerninhalt• Wirtschaftspolitische Zielsetzungen zwischen Effizienz und Gerechtigkeit,• Politik als Korrektur von Marktversagen,• Steuern und Einkommensumverteilung,• Regelgebundene versus diskretionäre (Geld)politik,• kollektive Entscheidungen,• Theorie wirtschaftspolitischer Reformen


• wirtschaftspolitische Zielsetzungen zu nennen und kritisch zu vergleichen• Marktversagen zu identifizieren und wirtschaftspolitische Eingriffsmöglichkeiten zu entwickeln• einfache kollektive Entscheidungsfindungen zu verstehen und auf die Analyse wirtschaftspolitischer

Reformen anzuwenden

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeEinführung in die Volkswirtschaftslehre oder Grundlagen der Volkswirtschaftslehre







8 Literaturwird in der Veranstaltung bekannt gegeben.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname01-63-0002-vl Wirtschafts- und Finanzpolitik

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. rer. pol. Michael Neugart Vorlesung 2


ModulnameWirtschaftspolitik

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus01-63-0M02/6 6 CP 180 h 120 h 1 Jedes Sem.

Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr. rer. pol. Michael Neugart

1 LerninhaltFinanzwissenschaft: Stilisierte Fakten des öffentlichen Sektors, Theorien des öffentlichen Sektors, Öffent-liche Güter, Klubgüter, Externalitäten, Kosten-Nutzen Analyse, Föderalismus, SteuerwettbewerbNeue Politische Ökonomie: Arrow-Paradoxon, Medianwähler Theorem, Probabilistische Wählermodel-le, Interessengruppen, Agency, Citizen-candidate Modelle, Legislative bargaining, Richard-Meltzer Modell,Ökonomische Theorie wirtschaftspolitischer Reformen, Politische Ökonomie der Alterssicherung


• Wirtschaftspolitische Zielsetzungen zu bestimmen.• Grenzen der Allokation knapper Ressourcen über Märkte zu verstehen und theoriegeleitet wirt-

schaftspolitische Lösungsvorschläge zu entwerfen.• Ergebnisse kollektiver Entscheidungen in Demokratien im Hinblick auf ihre Effizienz und Vertei-

lungseffekte zu erklären und zu bewerten.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeEinführung in die Volkswirtschaftslehre oder Mikroökonomik





6 Verwendbarkeit des ModulsWI-Studiengänge und alle weiteren Fachbereiche


8 Literatur• Grüner, H. P. (2018): Wirtschaftspolitik, Springer-Verlag, 6. Auflage.• Hindriks, J. and G. D. Myles (2013): Intermediate Public Economics. Second edition, MIT Press.• Mueller, D. C. (2003): Public Choice III. Cambridge University Press, 3. Auflage.• Persson, T. and G. Tabellini (2002): Political economics: explaining economic policy, MIT Press.• Weimann, J. (2009): Wirtschaftspolitik. Allokation und kollektive Entscheidung. Springer-Verlag, 5.

Auflage.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname01-63-2M02-vu Neue Politische Ökonomie


2


Kurs-Nr. Kursname01-63-1M02-vu Public Economics


2


ModulnameControlling

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus01-14-6200/6 6 CP 180 h 120 h 1 Jedes Sem.


1 LerninhaltStrategisches Controlling: Ziele des Controlling, Übersicht über das operative Controlling, Begriff desstrategischen Controllings, Instrumente zur Prognose künftiger Entwicklungen, Instrumente zur Analysestrategischer Rahmenbedingungen (z. B. PEST-Analyse, Five Forces nach Porter, SWOT-Analyse), Instru-mente zur Strategie von Geschäftsfeldern (z. B. Normstrategien nach Porter, Portfolio-Analysen)Operatives Controlling: Einführung: Grundlagen – Budgetierung und Abweichungsanalyse – Prozess-orientierte Kostenrechnung – Innovationscontrolling: Target Costing, Life Cycle Costing, Controlling mitKennzahlen und der Balanced Scorecard


• die Aufgaben, Ziele und Probleme des operativen und strategischen Controllings zu verstehen.• die Einsatzmöglichkeiten und Grenzen der einzelnen Instrumente des Controllings einzuschätzen.• Chancen und Herausforderungen des Innovationscontrolling zu beurteilen.• Entscheidungssituationen des Controllings aus verschiedenen theoretischen Perspektiven heraus zu

erklären und nach Lösungsansätzen zu suchen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundkenntnisse in BWL und Kostenrechnung







8 LiteraturHorvath, P.: Controlling.Baum, H.-G., Coenenberg, A. G., Günther, T.: Strategisches Controlling.Küpper, H.-U.: Controlling.Schultz, V.: Basiswissen Controlling.Weber, J.; Schäffer, U.: Einführung in das Controlling.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname01-14-0005-vu Strategisches Controlling


2


Kurs-Nr. Kursname01-14-0012-vu Operatives Controlling

Dozent Lehrform SWSapl. Prof. Dr. Anette Ahsen Vorlesung und

Übung2


ModulnameIT-Projektmanagement/12


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch und Englisch Prof. Dr. rer. pol. Peter Buxmann

1 Lerninhalt• Definition der Begriffe Projekt und Management• Projektmanagement: Aufgaben und Methoden• Vorgehensmodelle für IT-Projekte• Organisation von IT-Projekten• Projektcontrolling• Praxisberichte• Projektportfoliomanagement und Einordnung in das betriebliche Informationsmanagement• Eigenständige Umsetzung eines IT-Vorhabens in einem studentischen Projektteam in Kooperation

mit Praxispartnern


• Aufgaben, Methoden und Herausforderungen des Projektmanagements zu verstehen.• Verfahren zur Projektstrukturplanung, zur Projektablaufplanung, zum Projektrisikomanagement und

zum Projektcontrolling zu verstehen und anwenden zu können.• Herausforderungen des Portfoliomanagements im Kontext des Informationsmanagements zu verste-

hen.• Erfahrung mit der selbstständigen Durchführung eines Softwareprojekts unter praxisnahen Rahmen-

bedingungen zu sammeln.• Moderne Entwicklungsmethoden und -werkzeuge zu kennen, zu bewerten und anwenden zu kön-

nen.• Anforderungen eines Kunden erfassen und umsetzen zu können.• Verantwortung in einem Team entsprechend der vereinbarten Rollenverteilung zu übernehmen.• Probleme und Konflikte in einem Team lösen zu können.• Die Ergebnisse der eigenen Arbeit angemessen präsentieren zu können.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeVoraussetzungen für die Vorlesung:

• Allgemeine Grundkenntnisse der Betriebswirtschaftslehre• Voraussetzungen für das IT-Praktikum:• Grundkenntnisse der Prozess-, Daten- und Objektmodellierung• Kenntnisse in mindestens einer objektorientierten Programmiersprache• bestandene Klausuren in IT-Projektmanagement und in Grundlagen der Informatik I


• [01-15-0003-vl] (Fachprüfung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, Standard BWS)• [01-15-0004-pr] (Studienleistung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, Standard BWS)


• [01-15-0003-vl] (Fachprüfung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, Gewichtung: 3)• [01-15-0004-pr] (Studienleistung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, Gewichtung: 9)




8 LiteraturBurghardt, M.: Einführung in Projektmanagement - Definition, Planung, Kontrolle, AbschlussFiedler, R.: Controlling von Projekten: Projektplanung, Projektsteuerung, ProjektkontrolleKezsbom, D. S., Edward, K. A.: Dynamic Project ManagementKlose, B.: ProjektabwicklungLitke, H.-D.: Projektmanagement: Methoden, Techniken, VerhaltensweisenPatzak von, G., Rattay, G.: ProjektmanagementProject Management Institute: An Introduction to the Project Management Body of KnowledgeRinza, P.: Projektmanagement - Planung, Überwachung und Steuerung von technischen und nichttechni-schen VorhabenSteinbuch von, P. A.: Projektorganisation und ProjektmanagementWisocky, R., Beck, R., Crane, D.: Effective Project Management

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname01-15-0003-vl IT-Projektmanagement (Vorlesung)


Kurs-Nr. Kursname01-15-0004-pr IT-Projektmanagement (Praktikum)



ModulnameTechnology and Innovation Management


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch und Englisch Prof. Dr. Alexander Kock

1 LerninhaltIn der Vorlesung Technology and Innovation Management lernen die Studierenden die besonderen Her-ausforderungen des Managements von Innovationen kennen. Organisationaler Wandel und Innovationsind Grundvoraussetzung für die Wettbewerbsfähigkeit und den Erfolg von Unternehmen in den meis-ten Branchen. Allerdings sind Innovationen oft mit großen organisatorischen Herausforderungen undBarrieren behaftet. Studierende erlernen in dieser Veranstaltung die fundamentalen Konzepte und Ge-staltungsfaktoren des Innovationsmanagements und des Innovationsprozesses (von der Initiative bis zurUmsetzung), sowie das Zusammenspiel seiner zentralen Akteure kennen. Zudem liefert diese Veranstal-tung Einblicke in die vertiefenden Veranstaltungen Innovation Behaviour und Strategic Technology andInnovation Management.


• Probleme, die sich im Management von Innovationen ergeben, zu identifizieren und zu bewerten.• Theorien des Technologie- und Innovationsmanagements zu erklären, beurteilen und anzuwenden.• grundlegende Gestaltungsfaktoren betrieblicher Innovationsysteme zu beurteilen.• Maßnahmen zur Verbesserung von Innovationsprozessen in Unternehmen abzuleiten.• Instrumente des Technologiemanagements anzuwenden.• die behandelten Konzepte auf praxisrelevante Fragestellungen anzuwenden.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeKenntnisse der Vorlesungen Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre I und II.







8 LiteraturGrundlegende Literatur:Hauschildt, J., Salomo, S., Schultz. C., Kock, A. (2016): Innovationsmanagement, 6. Aufl. Vahlen Verlag.Tidd/Bessant (2013): Managing Innovation: Integrating Technological, Market and Organizational Change.Weitere Fachartikel werden in der Veranstaltung bekannt gegeben.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname01-10-1M01-vu Technology and Innovation Management

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. Alexander Kock Vorlesung und

Übung4


ModulnameIntroduction to Innovation Management

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus01-22-2B01 3 CP 90 h 90 h 1 Jedes Sem.


1 LerninhaltDie Veranstaltung bietet Studierenden eine Einführung in das Innovationsmanagement von Unternehmen.In Zeiten disruptiver und radikaler Innovationen sind fundierte Kenntnisse im Innovationsmanagementeine elementare Kernkompetenz von Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Vor diesem Hinter-grund erlernen Studierende in dieser Veranstaltung nach der Vermittlung der begrifflichen GrundlagenKenntnisse über das Management der verschiedenen Phasen des Innovationsprozesses, von der Initiativebis zur Adoption einer Innovation. Darüber hinaus werden strategische Aspekte sowie die menschlicheKomponente des Innovationsmanagements eingeführt. Die Veranstaltung bildet somit für Bachelorstudie-rende eine ausgezeichnete thematische Orientierung und Einführung für die vertiefenden Veranstaltungendes Masterstudiums.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach der Veranstaltung sind die Studierenden in der Lage,

• einen Überblick über die Bestandteile des Innovationsprozesses und -managements zu geben.• Probleme, die sich im Management von Innovationen ergeben, zu identifizieren und zu bewerten.• Theorien des Technologie- und Innovationsmanagements zu erklären, beurteilen und anzuwenden.• grundlegende Gestaltungsfaktoren betrieblicher Innovationsysteme zu beurteilen.• Maßnahmen zur Verbesserung von Innovationsprozessen in Unternehmen abzuleiten.• die behandelten Konzepte auf praxisrelevante Fragestellungen anzuwenden.









Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname01-22-2B01-vl Introduction to Innovation Management

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. Alexander Kock Vorlesung 0


3.9 Wahlkatalog AIS-EI: Entrepreneurship and Innovation

ModulnameGrundlagen des Entrepreneurship


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch und Englisch Prof. Dr. rer. pol. Carolin Bock

1 LerninhaltDie Vorlesung „Grundlagen des Entrepreneurship“ des gleichnamigen Moduls wird grundsätzlich aufDeutsch unterrichtet, enthält jedoch vereinzelt Aussagen und Grafiken in englischer Sprache. Sie führtin das Thema Entrepreneurship ein, wobei grundlegende Prinzipien und Definitionen erarbeitet werden.Dabei wird eine globale und internationale Perspektive auf Entrepreneurship eingenommen. Inhalte be-schäftigen sich mit unternehmerischen Individuen, der Ideenfindung ihrer Motivation, Kognitionen, Ent-scheidungsprozesse, Affekte, und dem Umgang mit Scheitern. In Bezug auf das Gründungsunternehmenwerden Wachstumsstrategien, strategische Allianzen und die Entwicklung von Human- und Sozialkapitalerörtert. Außerdem werden auch Sonderformen von Entrepreneurship behandelt.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach dem erfolgreichen Abschluss des Moduls sind die Studierenden in der Lage:

• grundlegende Konzepte in Entrepreneurship zu definieren und zu beschreiben,• das Wesen des Entrepreneurs und auftretende psychologische Prozesse zu verstehen,• potentielle Entwicklungen von jungen Firmen zu etablierten Firmen zu erklären,• Sonderformen von Entrepreneurship zu beschreiben,• die Vorgehensweise bei der Entwicklung von Geschäftschancen zu verstehen,• Chancen zu erkennen und an Geschäftskonzepten zu arbeiten,• Chancen und Märkte zu bewerten und zu analysieren sowie unter verschiedenen Markteintrittsstra-

tegien zu unterscheiden,• Feedback von Kunden und anderen Interessengruppen in die Bewertung der eigenen Geschäftsidee

einzubeziehen.








8 Literatur• Hisrich, R. D., Peters, M. P., & Shepherd, D. A. (2010). Entrepreneurship (8th ed.). New York:

McGraw-Hill.• Read, S., Sarasvathy, S., Dew, N., Wiltbank, R. & Ohlsson, A.-V. (2010). Effectual Entrepreneurship.

New York: Routledge Chapman & Hall.• Weitere Literatur wird in der Vorlesung bekanntgegeben und ggf. verteilt.

Enthaltene Kurse

3.9 Wahlkatalog AIS-EI: Entrepreneurship and Innovation 493

Kurs-Nr. Kursname01-27-1B01-vl Grundlagen des Entrepreneurship

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. rer. pol. Carolin Bock Vorlesung 2


ModulnameTechnology and Innovation Management



1 LerninhaltIn der Vorlesung Technology and Innovation Management lernen die Studierenden die besonderen Her-ausforderungen des Managements von Innovationen kennen. Organisationaler Wandel und Innovationsind Grundvoraussetzung für die Wettbewerbsfähigkeit und den Erfolg von Unternehmen in den meis-ten Branchen. Allerdings sind Innovationen oft mit großen organisatorischen Herausforderungen undBarrieren behaftet. Studierende erlernen in dieser Veranstaltung die fundamentalen Konzepte und Ge-staltungsfaktoren des Innovationsmanagements und des Innovationsprozesses (von der Initiative bis zurUmsetzung), sowie das Zusammenspiel seiner zentralen Akteure kennen. Zudem liefert diese Veranstal-tung Einblicke in die vertiefenden Veranstaltungen Innovation Behaviour und Strategic Technology andInnovation Management.


• Probleme, die sich im Management von Innovationen ergeben, zu identifizieren und zu bewerten.• Theorien des Technologie- und Innovationsmanagements zu erklären, beurteilen und anzuwenden.• grundlegende Gestaltungsfaktoren betrieblicher Innovationsysteme zu beurteilen.• Maßnahmen zur Verbesserung von Innovationsprozessen in Unternehmen abzuleiten.• Instrumente des Technologiemanagements anzuwenden.• die behandelten Konzepte auf praxisrelevante Fragestellungen anzuwenden.









Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname01-10-1M01-vu Technology and Innovation Management

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. Alexander Kock Vorlesung und

Übung4


ModulnameIntroduction to Innovation Management



1 LerninhaltDie Veranstaltung bietet Studierenden eine Einführung in das Innovationsmanagement von Unternehmen.In Zeiten disruptiver und radikaler Innovationen sind fundierte Kenntnisse im Innovationsmanagementeine elementare Kernkompetenz von Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Vor diesem Hinter-grund erlernen Studierende in dieser Veranstaltung nach der Vermittlung der begrifflichen GrundlagenKenntnisse über das Management der verschiedenen Phasen des Innovationsprozesses, von der Initiativebis zur Adoption einer Innovation. Darüber hinaus werden strategische Aspekte sowie die menschlicheKomponente des Innovationsmanagements eingeführt. Die Veranstaltung bildet somit für Bachelorstudie-rende eine ausgezeichnete thematische Orientierung und Einführung für die vertiefenden Veranstaltungendes Masterstudiums.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach der Veranstaltung sind die Studierenden in der Lage,

• einen Überblick über die Bestandteile des Innovationsprozesses und -managements zu geben.• Probleme, die sich im Management von Innovationen ergeben, zu identifizieren und zu bewerten.• Theorien des Technologie- und Innovationsmanagements zu erklären, beurteilen und anzuwenden.• grundlegende Gestaltungsfaktoren betrieblicher Innovationsysteme zu beurteilen.• Maßnahmen zur Verbesserung von Innovationsprozessen in Unternehmen abzuleiten.• die behandelten Konzepte auf praxisrelevante Fragestellungen anzuwenden.









Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname01-22-2B01-vl Introduction to Innovation Management

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. Alexander Kock Vorlesung 0


ModulnameEinführung in die Betriebswirtschaftslehre


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr. rer. pol. Dirk Schiereck

1 LerninhaltDas Modul bietet eine Einführung in die Betriebswirtschaftslehre für Studierende in BWL-fernen Studien-gängen und damit eine Ergänzung zum Curriculum oder als Erwerb für Vorkenntnisse für weiterführendeVeranstaltungen im Bereich Betriebswirtschaftslehre. Von der Entstehung des Studienfaches bis zur heu-tigen Ausdifferenzierung in seine Spezialisierungsbereiche bietet der Kurs Einblicke in das breite Spek-trum der Betriebswirtschaft. Zu behandelnde Themenschwerpunkte sind allgemeine Grundlagen der BWL(Rechtsformen und Definitionen), einige Marketingkonzepte, Grundzüge des Produktionsmanagements(Prozessoptimierung und Qualitätsmanagement), Organisation und Personalmanagement, Grundlagen derFinanzierung und Investitionsrechnung sowie Basiswissen in Rechnungswesen und Controlling.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDas Modul fördert das ökonomische Denken von Studierenden, die bisher keine Verbindung zur BWL hat-ten. Er schult das Verständnis für die Verhaltensweisen von Unternehmen und Wirtschaft im Allgemeinen.Nach der/den Veranstaltung/en sind die Studierenden in der Lage,

• die zeitliche Entwicklung der Betriebswirtschaftslehre nachzuvollziehen,• zentrale Marketingkonzepte anzuwenden,• grundlegende Verfahren des Produktionsmanagements zu nutzen,• Investitionsalternativen ökonomisch zu bewerten und• wesentliche Zusammenhänge des Rechnungswesens zu verstehen.






6 Verwendbarkeit des ModulsM.Sc. ESELehrexport in verschieden Wahlbereiche in Studiengängen Bachelor/MasterStudium Generale


8 LiteraturThommen, J.-P. & Achleitner, A.-K. (2006): Allgemeine Betriebswirtschaftslehre, 5. Aufl., Wiesbaden.Domschke, W. & Scholl, A. (2008): Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre, 3. Aufl., Heidelberg.Weitere Literatur wird in der Veranstaltung bekanntgegeben.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname01-10-0000-vl Einführung in die Betriebswirtschaftslehre



Kurs-Nr. Kursname01-10-0000-tt Einführung in die Betriebswirtschaftslehre

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. rer. pol. Dirk Schiereck Tutorium 0


ModulnameEinführung in das Recht


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch und Englisch Prof. Dr. jur. Janine Wendt

1 LerninhaltDie Vorlesung bietet einen umfassenden Einblick in die wichtigsten Rechtsgebiete des täglichen Lebens -z.B.:

• Kaufrecht• Mietrecht• Familienrecht• Arbeitsrecht• Gesellschaftsrecht etc.

Diese werden an Hand praktischer Beispiele besprochen. Zusätzlich wird auf die Frage des Zustandekom-mens von Verträgen und auf wichtige Punkte der Vertragsgestaltung eingegangen.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studierenden erwerben Grundlagenkenntnisse des deutschen Zivilrechts.








8 LiteraturBGB-Gesetzestext(z.B. Beck-Texte im dtv)Materialien zum Download auf der Homepage des Fachgebiets.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname01-40-0000-vl Einführung in das Recht

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. jur. Janine Wendt Vorlesung 2


ModulnameDigitales Produkt- und Dienstleistungsmarketing


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch und Englisch Prof. Dr. rer. pol. Ruth Stock-Homburg

1 LerninhaltDigitales Produkt- und Dienstleistungsmarketing: Ausgewählte Instrumente verschiedener Phasen des Kun-denbeziehungsmanagements (Analysephase, strategische Steuerungsphase, operative Steuerungsphase,Implementierungsphase, Kontrollphase) im Zeitalter der Digitalisierung; Herausforderung digitaler Marke-tingkanäle; Potenzial des Social Media Marketing und Influencer Marketing; E-Commerce; Nachhaltigkeitund ethische Verantwortung im digitalen Marketing.Digital Innovation Marketing: Grundlagen und Unterschiede des B2B-/B2C-Marketings; Bedeutung undGrundlagen des Innovationsmanagements im Zeitalter der Digitalisierung; Prozess und Gestaltungsele-mente des kundenorientierten Innovationsmanagements; Digitale Innovationen, Nutzerinnovationen undcrowdbasierte Innovationen; Bedeutung des digitalen Ideenmanagements; Co-Creation und Rolle des Kun-den; innovative digitale Geschäftsmodelle.


• Ansätze zur Analyse von Kundenbeziehungen zu bewerten.• Verschiedenen Phasen und Instrumente zum Management von Kundenbeziehungen zu erklären.• Die Rolle der Digitalisierung für das Marketing zu erkennen und Potenziale abzuschätzen.• Ausgewählte Konzepte des Marketingmanagements im B2B- und B2C-Kontext zu bewerten.• Den Prozess und die organisationalen Gestaltungselemente eines ganzheitlichen und kundenorien-

tierten Innovationsmanagements zu erläutern.• Das Potenzial von Nutzerinnovationen und crowdbasierten Innovation zu erkennen und die Rolle

des Kunden zu reflektieren.• Ethische Aspekte des Marketings kritisch zu reflektieren.• Die behandelten Konzepte und Instrumente auf praxisrelevante Fragestellungen in Form von

Fallstudien anzuwenden.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeKenntnisse in Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre und Marketing





6 Verwendbarkeit des ModulsMedienformen: Beamerpräsentation, Skript, Fallstudien, GastvorträgePräsenzzeit: 60 StundenModulverantwortlicher: Prof. Dr. Ruth Stock-Homburg


8 Literatur


Digitales Produkt- und Dienstleistungsmarketing:• Bruhn, M. (2012): Relationship Marketing, München, 3. Auflage.• Homburg, C../Stock-Homburg, R. (2011): Theoretische Perspektiven der Kundenzufriedenheit, in:

Homburg, C. (Hrsg.), Kundenzufriedenheit: Konzepte, Methoden, Erfahrungen, Wiesbaden, 8. Auf-lage.

• Stock-Homburg, R. (2011), Der Zusammenhang zwischen Mitarbeiter- und Kundenzufriedenheit:Direkte, indirekte und moderierende Effekte, Wiesbaden, 5. Auflage.

• Stauss, B., Seidel, W. (2007), Beschwerdemanagement: Unzufriedene Kunden als profitable Ziel-gruppe, München, 4. Auflage.

Digital Innovation Marketing:• Homburg, C. (2012), Marketingmanagement: Strategie – Instrumente – Umsetzung – Unternehmens-

führung, Wiesbaden, 4. Auflage.• Szymanski, D. M., Kroff, M. W., Troy, L. C. (2007), Innovativeness and New Product Success: Insights

from the Cumulative Evidence, Journal of the Academy of Marketing Science, 35(1), 35-52.• Hauser, J., Tellis, G. J., Griffin, A. (2006), Research on Innovation: A Review and Agenda for Marke-

ting Science, Marketing Science, 25(6), 687-717.• von Hippel, E. (2005), Democratizing Innovation, Cambridge, Kapitel 9-11.

Weitere Literattur wird in der Veranstaltung bekanntgegeben.Further literature will be announced in the lecture.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname01-17-0007-vu Digital Innovation Marketing

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. rer. pol. Ruth Stock-Homburg Vorlesung und

Übung2

Kurs-Nr. Kursname01-17-0005-vu Digitales Produkt- und Dienstleistungsmarketing


Übung2


ModulnameZukunft der Arbeitswelt und Leadership


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch und Englisch Prof. Dr. rer. pol. Ruth Stock-Homburg

1 LerninhaltLeadership:

• Ansätze, ausgewählte Instrumente sowie internationale Aspekte der Mitarbeiter- und Teamführung• Instrumente zur Bewertung des eigenen Führungspotentials und Führungsstils• Konzeptionelle Ansätze und Erfolgsfaktoren der Mitarbeiterführung• Mitarbeiterführung der Zukunft• Spezielle Anwendungsbereiche der Mitarbeiterführung (z.B. regionale verteilte oder virtuelle

Führung)

Zukunft der Arbeitswelt:• Einfluss von neuen Technologien und der Digitalisierung auf die Arbeitswelt• Zukünftige Entwicklungs- und Gestaltungsansätze des Personalmanagements• Ansätze zur Messung der Zukunftsfähigkeit von Unternehmen und einzelnen Personen• Spezielle Herausforderungen der Zukunft der Arbeit (z.B. Work-Life Balance, elektronische Erreich-

barkeit, Arbeiten über Plattformen)


• die zentralen theoretischen Konzepte zur Führung von Mitarbeitern und Teams zu kennen.• die Instrumente zur Führung von Mitarbeitern und Teams und ihre Anwendungsbereiche zu überbli-

cken.• die besonderen Herausforderungen der Führung von Mitarbeitern und Teams in einem internationa-

len Kontext einschätzen zu können.• den Einsatz von neuen Technologien in der Arbeitswelt umfassend zu kennen und können die Chan-

cen und Risiken kritisch reflektieren• neue Herausforderungen des Personalmanagements zu kennen und erhalten einen Einblick, wie die-

sen in der Unternehmenspraxis begegnet wird.• die behandelten Konzepte und Instrumente auf praxisrelevante Fragestellungen in Form von Fallstu-

dien anzuwenden.• bekommen einen Einblick in die Unternehmenspraxis durch Gastvorträge.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeEmpfehlung: Kenntnisse der Bereiche Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre, Marketing, Personalmana-gement







8 Literatur


Stock-Homburg, Ruth (2013): Personalmanagement: Theorien – Konzepte – Instrumente, Wiesbaden, 3.Auflage.Weitere Literatur wird in der Veranstaltung bekanntgegeben.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname01-17-0004-vu Leadership

Dozent Lehrform SWSDr. rer. pol. Gisela Gerlach Vorlesung und

Übung2

Kurs-Nr. Kursname01-17-0008-vu Zukunft der Arbeitswelt


Übung2


ModulnameFinanz- und Betriebsbuchführung



1 LerninhaltBuchführung: Grundlagen des Rechnungswesens und der Buchführung, Inventur und Inventar, Bilanz,Bestandsbuchungen, Erfolgsbuchungen, ausgewählte Buchungsprobleme (Verbuchung des Warenverkehrs,Buchungsprobleme im Anlagevermögen, Buchungsprobleme im Umlaufvermögen, Buchungsprobleme derzeitlichen Abgrenzung, Verbuchung von Lohn und Gehalt, Erfolgsverbuchung), Hauptabschlussübersicht,Besonderheiten der IndustriebuchführungKosten- und Leistungsrechnung: Grundlagen der Kosten- und Leistungsrechnung, Kostenartenrech-nung, Kostenstellenrechnung, Kostenträgerrechnung, Betriebsergebnisrechnung, Deckungsbeitragsrech-nung, Plankostenrechnung, Break-Even-Analyse


• die Prinzipien der Buchführung, des Inventars sowie der Bilanzerstellung zu verstehen.• Bestands- und Erfolgsbuchungen vorzunehmen.• spezielle Buchungsproblematiken in den Bereichen Warenverkehr, Anlagevermögen, Umlaufvermö-

gen, zeitliche Abgrenzung, Lohn und Gehalt sowie Erfolgsverbuchung zu lösen.• die Grundlagen und Aufgaben der Betriebsbuchführung, die klassischen Bereiche der Kostenrech-

nung zu verstehen.• die Verfahren der Kostenarten-, Kostenstellen- und Kostenträgerrechnung anzuwenden.• moderne Kostenrechnungssysteme anzuwenden.








8 LiteraturQuick, R./Wurl, H.-J.: Doppelte Buchführung, Wiesbaden: Springer.Coenenberg, A. G./Fischer, T. M./Günther, T.: Kostenrechnung und Kostenanalyse, Stuttgart: Schäffer-Poeschel.Däumler, K. D./Grabe, J.: Kostenrechnung 1: Grundlagen, Herne/Berlin: NWB-Verlag.Weitere Literatur wird in der Veranstaltung bekanntgegeben.

Enthaltene Kurse


Kurs-Nr. Kursname01-14-0002-vu Kosten- und Leistungsrechnung


3

Kurs-Nr. Kursname01-14-0001-vu Buchführung


2

Kurs-Nr. Kursname01-14-0001-tt Buchführung


Kurs-Nr. Kursname01-14-0002-tt Kosten- und Leistungsrechnung



ModulnameDeutsches und Internationales Unternehmensrecht I/4

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus01-42-1B01/4 4 CP 120 h 75 h 1 Jedes Sem.

Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch und Englisch Prof. Dr. jur. Janine Wendt

1 LerninhaltDeutsches und Internationales Unternehmensrecht (Vorlesung): Die Vorlesung ist in zwei Teile gegliedert:Im ersten Teil erfolgt eine Einführung in das Handelsrecht. Ziel ist es, die Bedeutung der Vertragsgestaltungim Unternehmen herauszuarbeiten und dabei die Schwerpunkte handelsrechtlicher Regelungen zu berück-sichtigen. Der zweite Teil ist dem Gesellschaftsrecht gewidmet, insbesondere dem Recht der Personen-handelsgesellschaften sowie den Kapitalgesellschaften. Behandelt werden darüber hinaus die Grundfragenguter Corporate Governance und die Bedeutung von Compliance. Eingeführt wird auch in das EuropäischeGesellschaftsrecht.Deutsches und Internationales Unternehemensrecht (Übung): In der Übung werden praktische Fälle zumHandelsrecht und zum allgemeinen Gesellschaftsrecht besprochen. Dabei werden die Grundzüge der juris-tischen Gutachentechnik eingeübt und Musterfälle zur Vorbereitung auf die Klausur bearbeitet.


• die Voraussetzungen für die Anwendung des Handelsrechts zu erkennen.• die Abgrenzungen zwischen den verschiedenen kaufmännischen Geschäftsmittler vorzunehmen.• die Grundstrukturen der wichtigsten Personen- und Kapitalgesellschaftsrechtsformen als Rechtsträ-

ger für Unternehmungen zu verstehen.• die Bedeutung guter Corporate Governance und die Bedeutung von Compliance für Unternehmen

zu verstehen• mit verschiedenen Gesetzestexten umzugehen.• die Bedeutung europäischer Rechtsentwicklung für das deutsche Recht und insbesondere den Anle-

gerschutz zu verstehen.• den Kontext rechtlicher Regelungen (z. B. Kaufrecht + Handelsrecht, Kapitalmarktrecht + Gesell-

schaftsrecht) zu verstehen.• unter Anwendung des juristischen Gutachtenstils einfache Sachverhalte des deutschen Handels- und

Gesell-schaftsrechts gutachterlich zu bearbeiten und Antworten auf einfache Rechtsfragen selbstän-dig zu erarbeiten.

• generell die Gestaltungsmöglichkeiten sowie die Haftungsgefahren bei rechtlichen Fragestellungenzu erkennen, einzuschätzen und auf sie einzugehen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGute Kenntnisse der Grundzüge des Allgemeinen Teils des BGB, insbesondere des Vertragsrechts, werdenvorausgesetzt.





6 Verwendbarkeit des ModulsWirtschaftsingenieurwesen und Wirtschaftsinformatik (Bachelor)


8 Literatur


• Wendt, J., Wendt, D. (2019): Finanzmarktrecht, 1. Aufl. De Gruyter Verlag.• Buck-Heeb, P. (2017): Kapitalmarktrecht, 9. Aufl. C.F. Müller Verlag• Poelzig, D. (2017): Kaptalmarktrecht, 1. Aufl. C.H. Beck Verlag• Brox/Henssler, Handelsrecht• Kindler, Grundkurs Handels- und Gesellschaftsrecht

Weitere Literatur wird in der Veranstaltung bekanntgegeben.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname01-42-0001-vl Deutsches und Internationales Unternehmensrecht I


Kurs-Nr. Kursname01-42-0001-ue Deutsches und Internationales Unternehmensrecht I



ModulnameGründung eines IT-Start-Up



1 LerninhaltKennenlernen von Methoden zur Entwicklung und Umsetzung innovativer Geschäftsmodelle.Erlernen von Werkzeugen für die einzelnen Prozessschritte. Dabei werden Beispiele aus der Praxis vorge-stellt und besprochen.Einüben der vorgestellten Methoden an einem selbstgewählten Beispiel. Präsentation der Ergebnisse nachjedem Teilschritt im Rahmen der Erarbeitung des Geschäftsmodells.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach erfolgreichem Besuch dieser Veranstaltung haben die Studierenden die Grundlagen für die Erstellungeines Businessplans kennengelernt. Sie sind in der Lage die relevanten Fragestellungen bei der Erstellungvon Businessplänen für innovative Geschäftsmodelle zu identifizieren und zu bearbeiten.

3 Empfohlene Voraussetzung für die Teilnahme- Software Engineering- Bachelor Praktikum





6 Verwendbarkeit des ModulsB.Sc. InformatikM.Sc. Informatik


8 LiteraturLiteraturhinweise werden in der Veranstaltung gegeben

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-1016-pr Gründung eines IT-Start-Up



ModulnameHIGHEST Ringvorlesung „Digitales Business und Start-ups“

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus01-15-1Z01 2 CP 60 h 30 h 1 Jedes Sem.

Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch und Englisch Prof. Dr. rer. pol. Peter Buxmann

1 LerninhaltDie Ringvorlesung führt in das Thema „Digitales Business und Start-ups“ ein. Dabei werden insbesondereneue Technologien und Geschäftsmodelle erörtert und zahlreiche Beispiele aus der Praxis aufgezeigt. In-halte umfassen dabei die Entwicklung digitaler Geschäftsmodelle, die Nutzung neuer Technologien (wiez. Bsp. Blockchain und Künstlicher Intelligenz) sowie unternehmerisches Handeln. Außerdem werden ein-schlägige Methoden und Instrumente zur Entwicklung neuer digitaler Produkte und Services behandelt.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studierenden. . .

• erlangen Kenntnis und Verständnis von Themen im Bereich Entrepreneurship sowie anwendungsbe-zogene Beispiele von neuen Technologien und Geschäftsmodellen

• haben ein grundlegendes Wissen bezüglich Analyse und Anwendung von Geschäftsmodellen imBereich Digitalisierung aufgebaut.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeDiese Ringvorlesung ist prinzipiell für alle Studierenden (Bachelor/Master) geeignet und setzt keine spezi-ellen Kenntnisse voraus.


• Modulprüfung (Studienleistung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, b/nb BWS)


• Modulprüfung (Studienleistung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, Gewichtung: 100 %)



8 Literaturwird in der Veranstaltung bekanntgegeben.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname01-15-1Z01-vl HIGHEST-Ringvorlesung „Digitales Business und Start-ups: Neue Technologi-

en/Geschäftsmodelle/Praxisbeispiele“

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. rer. pol. Peter Buxmann Vorlesung 2


3.10 Wahlkatalog AIS-TE: Technologie

ModulnamePraktische Entwicklungsmethodik I



1 LerninhaltPraktische Erfahrungen auf dem Gebiet des methodischen Vorgehens bei der Entwicklung technischer Er-zeugnisse. Arbeiten im Projektteam.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseAnwenden der Entwicklungsmethodik an einem konkreten Entwicklungsprojekt in einem Team. Dazu müs-sen Studierende einen Terminplan erstellen können, den Stand der Technik analysieren können, eine An-forderungsliste verfassen können, die Aufgabenstellung abstrahieren können, die Teilprobleme herausar-beiten können, nach Lösungen mit unterschiedlichen Lösungsmethoden suchen können, unter Anwendungvon Bewertungsmethoden optimale Lösungen erarbeiten können, ein sinnvolles Gesamtkonzept aufstellenkönnen, die benötigten Parameter durch Rechnung und Modellbildung ableiten können, die Fertigungs-dokumentation mit allen dazu notwendigen Unterlagen wie Stücklisten, technischen Zeichnungen undSchaltplänen erstellen können, den Bau und die Untersuchung eines Labormusters durchführen könnenund die durchgeführte Entwicklung rückblickend reflektieren können.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGleichzeitige Teilnahme am Proseminar ETiT Vertiefung MFT





6 Verwendbarkeit des ModulsBSc ETiT, BSc WI-ETiT


8 LiteraturSkript: Praktische Entwicklungsmethodik (PEM)

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-kn-1025-pj Praktische Entwicklungsmethodik I

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. Mario Kupnik Projektseminar 3

3.10 Wahlkatalog AIS-TE: Technologie 510

ModulnamePraktische Entwicklungsmethodik II



1 LerninhaltPraktische Erfahrungen auf dem Gebiet des methodischen Vorgehens bei der Entwicklung technischerErzeugnisse. Arbeiten im Projektteam, mündliche und schriftliche Darstellung von Ergebnissen und dieselbstständige Organisation des Entwicklungsablaufs.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseAnwenden der Entwicklungsmethodik an einem konkreten Entwicklungsprojekt in einem Team. Dazu müs-sen Studierende einen Terminplan erstellen können, den Stand der Technik analysieren können, eine An-forderungsliste verfassen können, die Aufgabenstellung abstrahieren können, die Teilprobleme herausar-beiten können, nach Lösungen mit unterschiedlichen Lösungsmethoden suchen können, unter Anwendungvon Bewertungsmethoden optimale Lösungen erarbeiten können, ein sinnvolles Gesamtkonzept aufstellenkönnen, die benötigten Parameter durch Rechnung und Modellbildung ableiten können, die Fertigungs-dokumentation mit allen dazu notwendigen Unterlagen wie Stücklisten, technischen Zeichnungen undSchaltplänen erstellen können, den Bau und die Untersuchung eines Labormusters durchführen können,Vorträge zu Projektabschnitten halten können, einen technischen Abschlussbericht schreiben können unddie durchgeführte Entwicklung rückblickend reflektieren können.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmePraktische Entwicklungsmethodik I





6 Verwendbarkeit des ModulsBSc ETiT, BSc WI-ETiT, MSc MEC



Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-ho-1025-pj Praktische Entwicklungsmethodik II



ModulnamePraktische Entwicklungsmethodik III

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-bu-2125 5 CP 150 h 105 h 1 WiSe

Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Ph.D. Thomas Peter Burg











Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-bu-2125-pj Praktische Entwicklungsmethodik III

Dozent Lehrform SWSProf. Ph.D. Thomas Peter Burg Projektseminar 3


ModulnamePraktische Entwicklungsmethodik IV













Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-kh-2125-pj Praktische Entwicklungsmethodik IV

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Khanh Quoc Tran Projektseminar 3















Enthaltene Kurse







ModulnameEinführung 3D-Druck und Additive Fertigung


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr. Edgar Dörsam

1 LerninhaltTerminologie, Prozessketten, Prozessarten, industrielle Technologien, Werkstoffe, konstruktive Gestaltung,Betriebsfestigkeit, Datenfluss- und Datenmodelle, Potenziale


• Die Termini des 3D-Drucks und der Additiven Fertigung zu erläutern.• Additive Fertigungsverfahren systematisch zu vergleichen und zu bewerten.• Den Einfluss der Werkstoffe auf die Qualität der Erzeugnisse zu analysieren.• Die konstruktiven Anforderungen für die Gestaltung von 3D-Teilen zu formulieren.• Die Unterschiede zwischen dem CAD-Datenmodell und dem Voxelmodell zu beschreiben.• Die Potenziale der Additiven Fertigung darzulegen und zu diskutieren.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeFolgende Module werden empfohlen: 16-09-5010 Technologie der Fertigungsverfahren, 16-08-3241/5251Werkstoffkunde I und II, 16-07-3011 Informations- und Kommunikationstechnologie im Maschinenbau und16-07-5020 Rechnergestütztes Konstruieren


• Modulprüfung (Fachprüfung, fakultativ, Standard BWS)fakultativ (Klausur 90 min oder mündliche Prüfung 30 min)



6 Verwendbarkeit des ModulsBachelor MPE WPB


8 LiteraturSkriptum wird vorlesungsbegleitend auf der Plattform moodle angeboten.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname16-17-3253-vl Einführung 3D-Druck und Additive Fertigung



ModulnameTutorium 3D-Druck



1 LerninhaltEinordnung des 3D-Drucks in Fertigungstechnologie; Anforderungen; Auswahl; Workflow; selbstständigeRealisierung von Bauteilen; Begründung der Vorgehensweise und ausgewählten Fertigungsverfahren

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNachdem die Studierenden die Lerneinheit erfolgreich abgeschlossen haben, sollten sie in der Lage sein:1. Einsatzgebiete für den 3D-Druck zu identifizieren.2. Geeignete Fertigungsverfahren des 3D-Drucks zur Herstellung von Bauteilen auszuwählen.3. Die Bauteilgeometrie für das spezifische Fertigungsverfahren anzupassen.4. Gängige Software aus dem Workflow des 3D-Drucks anzuwenden.5. Typische Druckfehler zu analysieren und Druckparameter zu modifizieren.6. Die gewählte Vorgehensweise schriftlich zu rechtfertigen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeTeilnahme an der Vorlesung „Einführung in 3D-Druck und Additive Fertigung“


• Modulprüfung (Fachprüfung, Sonderform, Standard BWS)


• Modulprüfung (Fachprüfung, Sonderform, Gewichtung: 100 %)



8 LiteraturGebhardt, Andreas. 3D-Drucken: Grundlagen und Anwendungen des Additive Manufacturing (AM). CarlHanser Verlag GmbH Co KG, 2014. http://www.hanser-elibrary.com/isbn/9783446442382

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname16-17-3264-tt Tutorium 3D-Druck



ModulnameLichttechnik I

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-kh-2010 5 CP 150 h 90 h 1 WiSe


1 LerninhaltBau und Wirkungsweise des menschlichen Auges, Grundgrößen der Lichttechnik, Photometrie, lichttechni-sche Stoffkennzahlen, lichttechnische Bauelemente: Filter, Physiologie des Sehens, Farbe, Grundlagen derLichterzeugung.Messungen von Lichtstrom, Lichtstärke, Beleuchtungsstärke, Leuchtdichte, Bestimmung der Hellempfind-lichkeitsfunktion, Farbmetrik, Farbwiedergabeversuch, Farben im Verkehrsraum, Messung von Stoffkenn-zahlen, Eigenschaften von LED-Lichtquellen

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseEinheiten der Lichttechnik und lichttechnische Stoffkennzahlen nennen und in Zusammenhang bringen,Bau und Wirkungsweise des menschlichen Auges und die Physiologie des Sehens erläutern, Lichterzeu-gung, lichttechnische Messmethoden und Anwendungen beschreiben.Messungen an lichttechnischen Grundgrößen durchführen, Kenntnisse von Lichtquellen anwenden unddurch Versuche vertiefen , Verständnis für Licht und Farbe entwickeln








8 LiteraturSkript zur Vorlesung: Lichttechnik IVersuchsanleitungen zum Praktikum: Lichttechnik I

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-kh-2010-vl Lichttechnik I


Kurs-Nr. Kursname18-kh-2010-pr Lichttechnik I



ModulnameLichttechnik II



1 LerninhaltAusgewählte Kapitel der Lichttechnik – Aktuelle Entwicklungen und Anwendungen: Straßenbeleuchtung,Physiologie – Detektion / Blendung / Licht und Gesundheit, LED: Erzeugung weißer Strahlung / Stand derTechnik, moderne Lichtmesstechnik, Innenraumbeleuchtung, Displaytechnologien, nichtvisuelle Lichtwir-kungen, UV-Anwendungen, KFZ.Beleuchtung, Solarmodule

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseAktuelle Entwicklungen und Anwendungen kennen, lichttechnische Messmethoden und Anwendungen be-schreiben können.Messungen an lichttechnischen Grundgrößen durchführen können, Kenntnisse von Lichtquellen und wei-teren Anwendungen verwenden und durch Versuche vertiefen können, Verständnis für Licht, Farbe, Wahr-nehmung und Beleuchtungssituationen entwickeln

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeLichttechnik I







8 LiteraturVersuchsanleitungen zum Praktikum: Lichttechnik II

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-kh-2020-vl Lichttechnik II


Kurs-Nr. Kursname18-kh-2020-pr Lichttechnik II



4 Studium GeneraleDie weiteren Module für das Studium Generale finden Sie in einem gesonderten Modulhandbuch für das StudiumGenerale.

ModulnameMentoring (für iST)

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-de-1031 1 CP 30 h 15 h 1 WiSe

Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch PD Dr.-Ing. Oktay Yilmazoglu

1 LerninhaltFolgende Lerninhalte werden im Mentoring vermittelt:* Reflektion der eigenen Studienentscheidung und -situation,* Grundzüge der Arbeitstechniken,* Lerntechniken und Zeitmanagmentmethoden.Dabei setzt sich das Mentoring zusammen aus studentisch geführten Tutorien im Umfang von i.d.R. zwölfEinheiten bestehend aus Gruppen- und Einzelgesprächen, sowie Workshopele-menten und der Simulationeiner Prüfungssituation.Für Studierende ohne Prüfungserfolg im ersten Fachsemester (WiSe) in einer Prüfung des Grundlagenbe-reichs (Wahlkatalog 1 bis 3) des Studien- und Prüfungsplans finden im zweiten Fachsemester (SoSe) imUmfang im Umfang von i.d.R. drei Einheiten statt bestehend aus Einzelgesprächen und Workshopelemen-ten.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDurch das Mentoring wurden die Studierenden zur Reflektion ihrer Studienentscheidung und-situation angeregt. Sie lernen Arbeits- und Lerntechniken kennen und trainieren deren Anwendung. Sieerkennen die Bedeutung der Anwendung von Zeitmanagementmethoden im Lernprozess und erwerbendie Fähigkeit diese zielorientiert zur Steigerung des Lernerfolgs einzusetzen. Studierende reflektieren daseigene Handeln im Lernprozess und erhalten von Mentor_innen Feedback dazu. Dadurch wächst die Selbst-kompetenz. Am Ende des Moduls sind Studierende in der Lage, den Zeiteinsatz für das Studium zu optimie-ren, ihren persönli-chen Lernstil weiter zu entwickeln und Lerntechniken situationsbezogen anzuwenden.Sie verstehen es, Ursachen für Lernprobleme zu erkennen und durch geeignete Lernmethoden zu beheben.



• Modulprüfung (Studienleistung, fakultativ, b/nb BWS)



6 Verwendbarkeit des ModulsBSc iST


8 Literatur

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* Kurt Landau, Arbeitstechniken für Studierende der Ingenieurswissenschaften; Verlag ergonomia oHG,Stuttgart, ISBN 3-935089-65-1* Kurt Landau, Besser studieren! Übungsbuch zum Werk Arbeitstechniken; Verlag er-gonomia oHG, Stutt-gart, ISBN 3-935089-67-X* Sonstige aktuelle Materialien werden in moodle bereitgestellt

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-de-1031-tt Mentoring (für iST)

Dozent Lehrform SWSPD Dr.-Ing. Oktay Yilmazoglu Vorlesung 1

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B.Sc. Informationssystemtechnik (PO 2015) · Modulhandbuch: B.Sc. Informationssystemtechnik (PO 2015) Stand: 01.09.2019 Studienbereich Informationssystemtechnik Email: [email protected]