Studiengangsbeschreibung
Inhalt
The program is organized as a two-year course (four semesters) which starts on 1st of October each year. It includes around two semesters of lectures and practical courses and almost two semesters devoted to work in a research team (project work) and to the preparation of a master’s thesis. The “Master of Science” degree will be awarded. Language of the program is English.
Graduates of the program are provided with the basics and knowledge that are required for a successful engineering activity in the information and communication technology in an international environment. They acquire extensive knowledge in the mathematical, engineering and scientific basic principles of this discipline based on a solid theoretical foundation including all the essential application-oriented aspects. Graduates are qualified to independently resolve problems in the information and communications technology and related disciplines.
The graduates are able to apply methods and procedures required to work on technical issues, as well as critically examine new insights to further develop and incorporate in their work. In this way, they are qualified to carry out their duties for society responsibly.
Fachmodule der Kernqualifikation
Modul M0523: Betrieb & Management |
Modulverantwortlicher | Prof. Matthias Meyer |
Zulassungsvoraussetzungen | Keine |
Empfohlene Vorkenntnisse | Keine |
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
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Fertigkeiten |
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Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz |
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Selbstständigkeit |
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Arbeitsaufwand in Stunden | Abhängig von der Wahl der Lehrveranstaltungen |
Leistungspunkte | 6 |
Lehrveranstaltungen |
Die Informationen zu den Lehrveranstaltungen entnehmen Sie dem separat veröffentlichten Modulhandbuch des Moduls. |
Modul M0524: Nichttechnische Ergänzungskurse im Master |
Modulverantwortlicher | Dagmar Richter |
Zulassungsvoraussetzungen | Keine |
Empfohlene Vorkenntnisse | Keine |
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
Die Nichttechnischen Angebote (NTA) vermittelt die in Hinblick auf das Ausbildungsprofil der TUHH nötigen Kompetenzen, die ingenieurwissenschaftliche Fachlehre fördern aber nicht abschließend behandeln kann: Eigenverantwortlichkeit, Selbstführung, Zusammenarbeit und fachliche wie personale Leitungsbefähigung der zukünftigen Ingenieurinnen und Ingenieure. Er setzt diese Ausbildungsziele in seiner Lehrarchitektur, den Lehr-Lern-Arrangements, den Lehrbereichen und durch Lehrangebote um, in denen sich Studierende wahlweise für spezifische Kompetenzen und ein Kompetenzniveau auf Bachelor- oder Masterebene qualifizieren können. Die Lehrangebote sind jeweils in einem Modulkatalog Nichttechnische Ergänzungskurse zusammengefasst. Die Lehrarchitektur besteht aus einem studiengangübergreifenden Pflichtstudienangebot. Durch dieses zentral konzipierte Lehrangebot wird die Profilierung der TUHH Ausbildung auch im nichttechnischen Bereich gewährleistet. Die Lernarchitektur erfordert und übt eigenverantwortliche Bildungsplanung in Hinblick auf den individuellen Kompetenzaufbau ein und stellt dazu Orientierungswissen zu thematischen Schwerpunkten von Veranstaltungen bereit. Das über den gesamten Studienverlauf begleitend studierbare Angebot kann ggf. in ein-zwei Semestern studiert werden. Angesichts der bekannten, individuellen Anpassungsprobleme beim Übergang von Schule zu Hochschule in den ersten Semestern und um individuell geplante Auslandsemester zu fördern, wird jedoch von einer Studienfixierung in konkreten Fachsemestern abgesehen. Die Lehr-Lern-Arrangements sehen für Studierende - nach B.Sc. und M.Sc. getrennt - ein semester- und fachübergreifendes voneinander Lernen vor. Der Umgang mit Interdisziplinarität und einer Vielfalt von Lernständen in Veranstaltungen wird eingeübt - und in spezifischen Veranstaltungen gezielt gefördert. Die Lehrbereiche basieren auf Forschungsergebnissen aus den wissenschaftlichen Disziplinen Kulturwissenschaften, Gesellschaftswissenschaften, Kunst, Geschichtswissenschaften, Kommunikationswissenschaften, Migrationswissenschaften, Nachhaltigkeitsforschung und aus der Fachdidaktik der Ingenieurwissenschaften. Über alle Studiengänge hinweg besteht im Bachelorbereich zusätzlich ab Wintersemester 2014/15 das Angebot, gezielt Betriebswirtschaftliches und Gründungswissen aufzubauen. Das Lehrangebot wird durch soft skill und Fremdsprachkurse ergänzt. Hier werden insbesondere kommunikative Kompetenzen z.B. für Outgoing Engineers gezielt gefördert. Das Kompetenzniveau der Veranstaltungen in den Modulen der nichttechnischen Ergänzungskurse unterscheidet sich in Hinblick auf das zugrunde gelegte Ausbildungsziel: Diese Unterschiede spiegeln sich in den verwendeten Praxisbeispielen, in den - auf unterschiedliche berufliche Anwendungskontexte verweisende - Inhalten und im für M.Sc. stärker wissenschaftlich-theoretischen Abstraktionsniveau. Die Soft skills für Bachelor- und für Masterabsolventinnen/ Absolventen unterscheidet sich an Hand der im Berufsleben unterschiedlichen Positionen im Team und bei der Anleitung von Gruppen. Fachkompetenz (Wissen) Die Studierenden können
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Fertigkeiten |
Die Studierenden können in ausgewählten Teilbereichen
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Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz |
Die Studierenden sind fähig ,
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Selbstständigkeit |
Die Studierenden sind in ausgewählten Bereichen in der Lage,
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Arbeitsaufwand in Stunden | Abhängig von der Wahl der Lehrveranstaltungen |
Leistungspunkte | 6 |
Lehrveranstaltungen |
Die Informationen zu den Lehrveranstaltungen entnehmen Sie dem separat veröffentlichten Modulhandbuch des Moduls. |
Modul M1246: Technischer Ergänzungskurs für IMPICS (laut FSPO) |
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Lehrveranstaltungen | ||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Andreas Timm-Giel |
Zulassungsvoraussetzungen | Keine |
Empfohlene Vorkenntnisse | |
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen | |
Fertigkeiten | |
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz | |
Selbstständigkeit | |
Arbeitsaufwand in Stunden | Abhängig von der Wahl der Lehrveranstaltungen |
Leistungspunkte | 12 |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Information and Communication Systems: Kernqualifikation: Pflicht |
Modul M0673: Informationstheorie und Codierung |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Gerhard Bauch |
Zulassungsvoraussetzungen | Keine |
Empfohlene Vorkenntnisse |
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Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
Die Studierenden kennen die grundlegenden Definitionen zur informationstheoretischen Quantifizierung von Information. Sie kennen das Shannonsche Quellencodierungstheorem sowie das Kanalcodierungstheorem und können damit Grenzen der Kompression bzw. der fehlerfreien Datenübertragung bestimmen. Sie verstehen die Grundprinzipien der Datenkompression (Quellencodierung) und der fehlererkennenden und fehlerkorrigierenden Kanalcodierung. Sie sind mit den Prinzipien der Decodierung vertraut, insbesondere mit modernen Verfahren der iterativen Decodierung. Sie kennen grundlegende Codierverfahren, deren Eigenschaften und Decodierverfahren. |
Fertigkeiten |
Die Studierenden sind in der Lage, die Grenzen der Datenkompression bzw. der Datenübertragungsrate für gestörte Kanäle zu bestimmen und damit ein Übertragungsverfahren zu dimensionieren. Sie sind in der Lage, die Parameter eines fehlererkennenden bzw. fehlerkorrigierenden Kanalcodierungsverfahrens zum Erreichen gegebener Zielvorgaben abzuschätzen. Sie sind in der Lage, die Eigenschaften grundlegender Kanalcodierungs- und Decodierungsverfahren hinsichtlich Fehlerkorrektureigenschaften, Decodierverzögerung und Decodierkomplexität zu vergleichen und ein geeignetes Verfahren auszuwählen. Sie sind in der Lage, grundlegende Codier- und Decodierverfahren in Software zu implementieren. |
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz |
Die Studierenden können in fachspezifische Aufgaben gemeinsam bearbeiten.
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Selbstständigkeit |
Die Studierenden sind in der Lage, die notwendigen Informationen aus geeigneten Literaturquellen selbständig zu beschaffen und in den Kontext der Vorlesung zu setzen. Sie können ihren Wissensstand mit Hilfe vorlesungsbegleitender Maßnahmen (klausurnahe Aufgaben, Software-Tools, Clicker-System) kontinuierlich überprüfen und auf dieser Basis ihre Lernprozesse steuern. |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Klausur |
Prüfungsdauer und -umfang | 90 min |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Computer Science: Vertiefung Intelligenz-Engineering: Wahlpflicht Elektrotechnik: Vertiefung Nachrichten- und Kommunikationstechnik: Wahlpflicht Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung II. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Kernqualifikation: Pflicht Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Elektrotechnik: Wahlpflicht Mechatronics: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L0436: Informationstheorie und Codierung |
Typ | Vorlesung |
SWS | 3 |
LP | 4 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42 |
Dozenten | Prof. Gerhard Bauch |
Sprachen | DE/EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt |
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Literatur |
Bossert, M.: Kanalcodierung. Oldenbourg. Friedrichs, B.: Kanalcodierung. Springer. Lin, S., Costello, D.: Error Control Coding. Prentice Hall. Roth, R.: Introduction to Coding Theory. Johnson, S.: Iterative Error Correction. Cambridge. Richardson, T., Urbanke, R.: Modern Coding Theory. Cambridge University Press. Gallager, R. G.: Information theory and reliable communication. Whiley-VCH Cover, T., Thomas, J.: Elements of information theory. Wiley. |
Lehrveranstaltung L0438: Informationstheorie und Codierung |
Typ | Hörsaalübung |
SWS | 1 |
LP | 2 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14 |
Dozenten | Prof. Gerhard Bauch |
Sprachen | DE/EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Modul M0804: Forschungsprojekt und Seminar |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Karl-Heinz Zimmermann |
Zulassungsvoraussetzungen | Keine |
Empfohlene Vorkenntnisse | Wissen und Fertigkeiten aus einer der Vertiefungen im Master-Bereich des Studienganges |
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
Die Studierenden wissen, wie man sich ein Teilgebiet der Informatik (oder in einen angrenzenden Bereich) selbständig erschließt. |
Fertigkeiten |
Die Studierenden können ein Teilgebiet der Informatik (oder in einem angrenzenden Bereich) selbständig bearbeiten. |
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz |
Studierenden erläutern die in einem wissenschaftlichen Aufsatz geschilderten Probleme und die im Aufsatz entwickelten Lösungen in einem Fachgebiet der Informatik oder Mathematik, bewerten die vorgeschlagenen Lösungen in einem Vortrag und reagieren auf wissenschaftliche Nachfragen, Ergänzungen und Kommentare. |
Selbstständigkeit |
Die Studierenden können ein Teilgebiet in einer Präsentation vorstellen. Sie können aktiv die Präsentationen anderer Studierender verfolgen, so dass evtl. ein interaktiver Diskurs über ein wissenschaftliches Thema entsteht. |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 372, Präsenzstudium 168 |
Leistungspunkte | 18 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Studienarbeit |
Prüfungsdauer und -umfang | Das Seminar erfordert die Präsentation eines aktuellen Forschungsthemas (Vortrag 25-30 min und Diskussion 5 min). |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Computer Science: Kernqualifikation: Pflicht Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht Information and Communication Systems: Kernqualifikation: Pflicht |
Lehrveranstaltung L1761: Forschungsprojekt |
Typ | Projektierungskurs |
SWS | 10 |
LP | 15 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 310, Präsenzstudium 140 |
Dozenten | Dozenten des SD E |
Sprachen | DE/EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt |
Aktuelle Forschungsthemen aus der gewählten Vertiefungsrichtung. |
Literatur |
Aktuelle Literatur zu Forschungsthemen aus der gewählten Vertiefungsrichtung. |
Lehrveranstaltung L0817: Hauptseminar |
Typ | Seminar |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Dozenten des SD E |
Sprachen | DE/EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt |
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Literatur | Wird vom Veranstalter bekanntgegeben. |
Fachmodule der Vertiefung Kommunikationssysteme
Graduates of the Communication Systems specialisation are qualified to
independently resolve problems in communication networks and digital
communications. They also have profound knowledge in software
development principles and signal processing. Graduates are qualified to
independently resolve problems in communication systems technology and
related disciplines.
The Communication Systems specialisation is recommended for students
who already bring along a good mathematical foundation, basic knowledge
in computer science and/or electrical engineering with focus on
information and communication technology.
Modul M0676: Digitale Nachrichtenübertragung |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Gerhard Bauch | ||||||||
Zulassungsvoraussetzungen | Keine | ||||||||
Empfohlene Vorkenntnisse |
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Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht | ||||||||
Fachkompetenz | |||||||||
Wissen | Die Studierenden sind in der Lage, moderne digitale Nachrichtenübertragungsverfahren zu verstehen, zu vergleichen und zu entwerfen. Sie sind vertraut mit den Eigenschaften linearer und nicht-linearer digitaler Modulationsverfahren. Sie können die Verzerrungen durch Übertragungskanäle beschreiben sowie Empfänger einschließlich Kanalschätzung und Entzerrung entwerfen und beurteilen. Sie kennen die Prinzipien der Single Carrier- und Multicarrier-Übertragung und die Grundlagen wichtiger Vielfachzugriffsverfahren. | ||||||||
Fertigkeiten |
Die Studierenden sind in der Lage, ein digitales Nachrichtenübertragungsverfahren einschließlich Vielfachzugriff zu analysieren und zu entwerfen. Sie sind in der Lage, ein hinsichtlich Übertragungsrate, Bandbreitebedarf, Fehlerwahrscheinlichkeit und weiterer Signaleigenschaften geeignetes digitales Modulationsverfahren zu wählen. Sie können einen geeigneten Detektor einschließlich Kanalschätzung und Entzerrung entwerfen und dabei Eigenschaften suboptimaler Verfahren hinsichtlich Leistungsfähigkeit und Aufwand berücksichtigen. Sie sind in der Lage, ein Single-Carrierverfahren oder ein Multicarrier-Verfahren zu dimensionieren und die Eigenschaften beider Ansätze gegeneinander abzuwägen. |
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Personale Kompetenzen | |||||||||
Sozialkompetenz |
Die Studierenden können in fachspezifische Aufgaben gemeinsam bearbeiten. |
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Selbstständigkeit |
Die Studierenden sind in der Lage, die notwendigen Informationen aus geeigneten Literaturquellen selbständig zu beschaffen und in den Kontext der Vorlesung zu setzen. Sie können ihren Wissensstand mit Hilfe vorlesungsbegleitender Maßnahmen (klausurnahe Aufgaben, Software-Tools, Clicker-System) kontinuierlich überprüfen und auf dieser Basis ihre Lernprozesse steuern. |
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Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56 | ||||||||
Leistungspunkte | 6 | ||||||||
Studienleistung |
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Prüfung | Klausur | ||||||||
Prüfungsdauer und -umfang | 90 min | ||||||||
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Computer Science: Vertiefung Intelligenz-Engineering: Wahlpflicht Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung II. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme: Pflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme, Schwerpunkt Netze: Wahlpflicht Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Informationstechnologie: Wahlpflicht Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Elektrotechnik: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L0444: Digitale Nachrichtenübertragung |
Typ | Vorlesung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Gerhard Bauch |
Sprachen | DE/EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt |
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Literatur |
K. Kammeyer: Nachrichtenübertragung, Teubner P.A. Höher: Grundlagen der digitalen Informationsübertragung, Teubner. J.G. Proakis, M. Salehi: Digital Communications. McGraw-Hill. S. Haykin: Communication Systems. Wiley R.G. Gallager: Principles of Digital Communication. Cambridge A. Goldsmith: Wireless Communication. Cambridge. D. Tse, P. Viswanath: Fundamentals of Wireless Communication. Cambridge. |
Lehrveranstaltung L0445: Digitale Nachrichtenübertragung |
Typ | Hörsaalübung |
SWS | 1 |
LP | 2 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14 |
Dozenten | Prof. Gerhard Bauch |
Sprachen | DE/EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Lehrveranstaltung L0646: Praktikum Digitale Nachrichtenübertragung |
Typ | Laborpraktikum |
SWS | 1 |
LP | 1 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14 |
Dozenten | Prof. Gerhard Bauch |
Sprachen | DE/EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt |
- DSL-Übertragung - Stochastische Prozesse - Digitale Datenübertragung |
Literatur |
K. Kammeyer: Nachrichtenübertragung, Teubner P.A. Höher: Grundlagen der digitalen Informationsübertragung, Teubner. J.G. Proakis, M. Salehi: Digital Communications. McGraw-Hill. S. Haykin: Communication Systems. Wiley R.G. Gallager: Principles of Digital Communication. Cambridge A. Goldsmith: Wireless Communication. Cambridge. D. Tse, P. Viswanath: Fundamentals of Wireless Communication. Cambridge. |
Modul M0710: Hochfrequenztechnik |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Arne Jacob | ||||||||
Zulassungsvoraussetzungen | Keine | ||||||||
Empfohlene Vorkenntnisse |
Grundlagen der Nachrichtentechnik, Halbleiterelektronik und elektronischer Schaltungen, Grundkenntnisse der Wellenausbreitung aus den Vorlesungen Leitungstheorie und Theoretische Elektrotechnik. |
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Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht | ||||||||
Fachkompetenz | |||||||||
Wissen |
Die Studierenden können Phänomene bei der Ausbreitung elektromagnetischer Wellen in unterschiedlichen Frequenzbändern erklären. Sie können Übertragungssysteme und die darin enthaltenen Komponenten beschreiben. Sie können einen Überblick über unterschiedliche Antennentypen geben und die grundlegenden Kenngrößen von Antennen beschreiben. Sie können das Rauschen von linearen Schaltungen erklären, Schaltungsvarianten anhand von Kenngrößen vergleichen und für unterschiedliche Situationen die jeweils am besten geeignete wählen. |
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Fertigkeiten |
Die Studierenden sind in der Lage, die Ausbreitung elektromagnetischer Wellen zu berechnen. Sie können komplette Übertragungssysteme analysieren und einfache Empfängerschaltungen auslegen. Sie können die Eigenschaften und Kenngrößen von einfachen Antennen und Gruppenstrahlern anhand aus der Geometrie berechnen. Sie können das Rauschen von Empfängern und den Signal-zu-Rausch-Abstand von kompletten Übertragungssystemen berechnen. Die Studienenden können die erlerne Theorie in Praktikumsversuchen anwenden. |
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Personale Kompetenzen | |||||||||
Sozialkompetenz |
Die Studierenden führen während des Praktikums in Gruppen versuche durch. Sie dokumentieren, diskutieren und bewerten die Ergebnisse gemeinsam. |
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Selbstständigkeit |
Die Studierenden sind fähig das erlernte Wissen mit ihren Vorkenntnissen aus anderen Vorlesungen zu verknüpfen. Sie können unter Anleitung für die Lösung spezifischer Probleme notwendige Daten aus externen Quellen, wie Normen oder Literatur, extrahieren und anwenden. Sie sind in der Lage eigenständig und mit Hilfe der Praktikumsumdrucke ihr Wissen in die Praxis umzusetzen. |
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Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70 | ||||||||
Leistungspunkte | 6 | ||||||||
Studienleistung |
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Prüfung | Klausur | ||||||||
Prüfungsdauer und -umfang | 90 min | ||||||||
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme: Wahlpflicht Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Elektrotechnik: Wahlpflicht Microelectronics and Microsystems: Vertiefung Communication and Signal Processing: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L0573: Hochfrequenztechnik |
Typ | Vorlesung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Arne Jacob |
Sprachen | DE/EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt |
- Antennen: Berechnungsgrundlagen - Kenngrößen - Verschiedene Antennenformen - Funkwellenausbreitung - Sender: Leistungserzeugung mit Röhren - Sendeverstärker - Empfänger: Vorverstärker - Überlagerungsempfang - Empfangsempfindlichkeit - Rauschen - Ausgewählte Systembeispiele |
Literatur |
H.-G. Unger, „Elektromagnetische Theorie für die Hochfrequenztechnik, Teil I“, Hüthig, Heidelberg, 1988 H.-G. Unger, „Hochfrequenztechnik in Funk und Radar“, Teubner, Stuttgart, 1994 E. Voges, „Hochfrequenztechnik - Teil II: Leistungsröhren, Antennen und Funkübertragung, Funk- und Radartechnik“, Hüthig, Heidelberg, 1991 E. Voges, „Hochfrequenztechnik“, Hüthig, Bonn, 2004 C.A. Balanis, “Antenna Theory”, John Wiley and Sons, 1982 R. E. Collin, “Foundations for Microwave Engineering”, McGraw-Hill, 1992 D. M. Pozar, “Microwave and RF Design of Wireless Systems”, John Wiley and Sons, 2001 D. M. Pozar, “Microwave Engineerin”, John Wiley and Sons, 2005 |
Lehrveranstaltung L0574: Hochfrequenztechnik |
Typ | Hörsaalübung |
SWS | 2 |
LP | 2 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Arne Jacob |
Sprachen | DE/EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Lehrveranstaltung L0575: Hochfrequenztechnik |
Typ | Laborpraktikum |
SWS | 1 |
LP | 1 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14 |
Dozenten | Prof. Arne Jacob |
Sprachen | DE/EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Modul M0836: Communication Networks |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Andreas Timm-Giel |
Zulassungsvoraussetzungen | None |
Empfohlene Vorkenntnisse |
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Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
Students are able to describe the principles and structures of communication networks in detail. They can explain the formal description methods of communication networks and their protocols. They are able to explain how current and complex communication networks work and describe the current research in these examples. |
Fertigkeiten |
Students are able to evaluate the performance of communication networks using the learned methods. They are able to work out problems themselves and apply the learned methods. They can apply what they have learned autonomously on further and new communication networks. |
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz |
Students are able to define tasks themselves in small teams and solve these problems together using the learned methods. They can present the obtained results. They are able to discuss and critically analyse the solutions. |
Selbstständigkeit |
Students are able to obtain the necessary expert knowledge for understanding the functionality and performance capabilities of new communication networks independently. |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Referat |
Prüfungsdauer und -umfang | 1,5 Stunden Kolloquium mit je drei Prüflingen, also ca. 30 min je Prüfling. Inhalt des Kolloquiums sind die Poster der vorhergehenden Postersession sowie die Lehrinhalte. |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Computer Science: Vertiefung Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht Elektrotechnik: Vertiefung Nachrichten- und Kommunikationstechnik: Wahlpflicht Elektrotechnik: Vertiefung Regelungs- und Energiesystemtechnik: Wahlpflicht Flugzeug-Systemtechnik: Vertiefung Avionik und Eingebettete Systeme: Wahlpflicht Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung I. Informatik: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme, Schwerpunkt Netze: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme: Wahlpflicht Mechatronics: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht Microelectronics and Microsystems: Vertiefung Communication and Signal Processing: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L0897: Analysis and Structure of Communication Networks |
Typ | Vorlesung |
SWS | 2 |
LP | 2 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Andreas Timm-Giel |
Sprachen | EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt | |
Literatur |
Further literature is announced at the beginning of the lecture. |
Lehrveranstaltung L0899: Selected Topics of Communication Networks |
Typ | Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung |
SWS | 2 |
LP | 2 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Andreas Timm-Giel |
Sprachen | EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt | Example networks selected by the students will be researched on in a PBL course by the students in groups and will be presented in a poster session at the end of the term. |
Literatur |
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Lehrveranstaltung L0898: Communication Networks Excercise |
Typ | Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung |
SWS | 1 |
LP | 2 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14 |
Dozenten | Prof. Andreas Timm-Giel |
Sprachen | EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt | Part of the content of the lecture Communication Networks are reflected in computing tasks in groups, others are motivated and addressed in the form of a PBL exercise. |
Literatur |
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Modul M0638: Modern Wireless Systems |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Dr. Rainer Grünheid | ||||||||
Zulassungsvoraussetzungen | None | ||||||||
Empfohlene Vorkenntnisse |
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Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht | ||||||||
Fachkompetenz | |||||||||
Wissen | Students have an overview of a variety of contemporary wireless systems of different size and complexity. They understand the technical solutions from the perspective of the physical and data link layer. They have developed a system view and are aware of the technical arguments, considering the respective applications and associated constraints. For several examples (e.g., Long Term Evolution, LTE), students are able to explain different concepts in a very deep technical detail. | ||||||||
Fertigkeiten | Students have developed a system view. They can transfer their knowledge to evaluate other systems, not discussed in the lecture, and to understand the respective technical solutions. Given specific contraints and technical requirements, students are in a position to make proposals for certain design aspects by an appropriate assessment and the consideration of alternatives. | ||||||||
Personale Kompetenzen | |||||||||
Sozialkompetenz |
Students can jointly elaborate tasks in small groups and present their results in an adequate fashion. |
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Selbstständigkeit |
Students are able to extract necessary information from given literature
sources and put it into the perspective of the lecture. They can
continuously check their level of expertise with the help of
accompanying measures (such as online tests, clicker questions, exercise
tasks) and, based on that, to steer their learning process accordingly.
They can relate their acquired knowledge to topics of other lectures,
e.g., "Digital Communications" and "Advanced Topics of Wireless Communications". |
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Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56 | ||||||||
Leistungspunkte | 6 | ||||||||
Studienleistung |
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Prüfung | Mündliche Prüfung | ||||||||
Prüfungsdauer und -umfang | 40 min | ||||||||
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Elektrotechnik: Vertiefung Nachrichten- und Kommunikationstechnik: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L1982: Selected Topics of Modern Wireless Systems |
Typ | Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Dr. Rainer Grünheid |
Sprachen | EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt |
In this course, selected "hot" topics of modern wireless systems will be covererd. For that purpose, students work in groups to elaborate a given subject. The results will be presented in a poster session towards the end of the semester. Possible topics can include various system concepts and related technical principles, such as:
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Literatur | will be provided, depending on the given topics |
Lehrveranstaltung L0296: Modern Wireless Systems |
Typ | Vorlesung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Dr. Rainer Grünheid |
Sprachen | EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt |
The lecture gives an overview of contemporary wireless communication concepts and related techniques from a system point of view. For that purpose, different systems, ranging from Wireless Personal to Wide Area Networks, are covered, mainly discussing the physical and data link layer. |
Literatur |
John G. Proakis, Masoud Salehi: Digital Communications. 5th Edition, Irwin/McGraw Hill, 2007 Stefani Sesia, Issam Toufik, Matthew Baker: LTE - The UMTS Long Term Evolution. Second Edition, Wiley, 2011 Jeffrey G. Andrews, Arunabha Ghosh, Rias Muhamed: Fundamentals of WiMAX. Prentice Hall, 2007 |
Modul M0837: Simulation of Communication Networks |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Andreas Timm-Giel |
Zulassungsvoraussetzungen | None |
Empfohlene Vorkenntnisse |
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Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
Students are able to explain the necessary stochastics, the discrete event simulation technology and modelling of networks for performance evaluation. |
Fertigkeiten |
Students are able to apply the method of simulation for performance evaluation to different, also not practiced, problems of communication networks. The students can analyse the obtained results and explain the effects observed in the network. They are able to question their own results. |
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz |
Students are able to acquire expert knowledge in groups, present the results, and discuss solution approaches and results. They are able to work out solutions for new problems in small teams. |
Selbstständigkeit |
Students are able to transfer independently and in discussion with others the acquired method and expert knowledge to new problems. They can identify missing knowledge and acquire this knowledge independently. |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Mündliche Prüfung |
Prüfungsdauer und -umfang | 30 min |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Computer Science: Vertiefung Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht Elektrotechnik: Vertiefung Nachrichten- und Kommunikationstechnik: Wahlpflicht Flugzeug-Systemtechnik: Vertiefung Avionik und Eingebettete Systeme: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme, Schwerpunkt Netze: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L0887: Simulation of Communication Networks |
Typ | Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung |
SWS | 5 |
LP | 6 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70 |
Dozenten | Prof. Andreas Timm-Giel |
Sprachen | EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt |
In the course necessary basic stochastics and the discrete event simulation are introduced. Also simulation models for communication networks, for example, traffic models, mobility models and radio channel models are presented in the lecture. Students work with a simulation tool, where they can directly try out the acquired skills, algorithms and models. At the end of the course increasingly complex networks and protocols are considered and their performance is determined by simulation. |
Literatur |
Further literature is announced at the beginning of the lecture. |
Modul M0637: Advanced Concepts of Wireless Communications |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Dr. Rainer Grünheid |
Zulassungsvoraussetzungen | None |
Empfohlene Vorkenntnisse |
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Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen | Students are able to explain the general as well as advanced principles and techniques that are applied to wireless communications. They understand the properties of wireless channels and the corresponding mathematical description. Furthermore, students are able to explain the physical layer of wireless transmission systems. In this context, they are proficient in the concepts of multicarrier transmission (OFDM), modulation, error control coding, channel estimation and multi-antenna techniques (MIMO). Students can also explain methods of multiple access. On the example of contemporary communication systems (UMTS, LTE) they can put the learnt content into a larger context. |
Fertigkeiten |
Using the acquired knowledge, students are able to understand the design of current and future wireless systems. Moreover, given certain constraints, they can choose appropriate parameter settings of communication systems. Students are also able to assess the suitability of technical concepts for a given application. |
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz | Students can jointly elaborate tasks in small groups and present their results in an adequate fashion. |
Selbstständigkeit | Students are able to extract necessary information from given literature sources and put it into the perspective of the lecture. They can continuously check their level of expertise with the help of accompanying measures (such as online tests, clicker questions, exercise tasks) and, based on that, to steer their learning process accordingly. They can relate their acquired knowledge to topics of other lectures, e.g., "Fundamentals of Communications and Stochastic Processes" and "Digital Communications". |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Klausur |
Prüfungsdauer und -umfang | 90 Minuten; Umfang: Inhalt von Vorlesung und Übung |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Elektrotechnik: Vertiefung Nachrichten- und Kommunikationstechnik: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme: Wahlpflicht Microelectronics and Microsystems: Vertiefung Communication and Signal Processing: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L0297: Advanced Concepts of Wireless Communications |
Typ | Vorlesung |
SWS | 3 |
LP | 4 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42 |
Dozenten | Dr. Rainer Grünheid |
Sprachen | EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt |
The lecture deals with technical principles and related concepts of mobile communications. In this context, the main focus is put on the physical and data link layer of the ISO-OSI stack. In the lecture, the transmission medium, i.e., the mobile radio channel, serves as the starting point of all considerations. The characteristics and the mathematical descriptions of the radio channel are discussed in detail. Subsequently, various physical layer aspects of wireless transmission are covered, such as channel coding, modulation/demodulation, channel estimation, synchronization, and equalization. Moreover, the different uses of multiple antennas at the transmitter and receiver, known as MIMO techniques, are described. Besides these physical layer topics, concepts of multiple access schemes in a cellular network are outlined. In order to illustrate the above-mentioned technical solutions, the lecture will also provide a system view, highlighting the basics of some contemporary wireless systems, including UMTS/HSPA, LTE, LTE Advanced, and WiMAX. |
Literatur |
John G. Proakis, Masoud Salehi: Digital Communications. 5th Edition, Irwin/McGraw Hill, 2007 David Tse, Pramod Viswanath: Fundamentals of Wireless Communication. Cambridge, 2005 Bernard Sklar: Digital Communications: Fundamentals and Applications. 2nd Edition, Pearson, 2013 Stefani Sesia, Issam Toufik, Matthew Baker: LTE - The UMTS Long Term Evolution. Second Edition, Wiley, 2011 |
Lehrveranstaltung L0298: Advanced Concepts of Wireless Communications |
Typ | Hörsaalübung |
SWS | 1 |
LP | 2 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14 |
Dozenten | Dr. Rainer Grünheid |
Sprachen | EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Fachmodule des Schwerpunktes Signalverarbeitung
Modul M0550: Digital Image Analysis |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Rolf-Rainer Grigat |
Zulassungsvoraussetzungen | None |
Empfohlene Vorkenntnisse |
System theory of one-dimensional signals (convolution and correlation, sampling theory, interpolation and decimation, Fourier transform, linear time-invariant systems), linear algebra (Eigenvalue decomposition, SVD), basic stochastics and statistics (expectation values, influence of sample size, correlation and covariance, normal distribution and its parameters), basics of Matlab, basics in optics |
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
Students can
|
Fertigkeiten |
Students are able to
Students can solve simple arithmetical problems relating to the specification and design of image processing and image analysis systems. Students are able to assess different solution approaches in multidimensional decision-making areas. Students can undertake a prototypical analysis of processes in Matlab. |
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz |
k.A. |
Selbstständigkeit |
Students can solve image analysis tasks independently using the relevant literature. |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Klausur |
Prüfungsdauer und -umfang | 60 Minuten, Umfang Vorlesung und Materialien im StudIP |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Computer Science: Vertiefung Intelligenz-Engineering: Wahlpflicht Elektrotechnik: Vertiefung Nachrichten- und Kommunikationstechnik: Wahlpflicht Elektrotechnik: Vertiefung Medizintechnik: Wahlpflicht Elektrotechnik: Vertiefung Medizintechnik: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Signalverarbeitung: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme, Schwerpunkt Software und Signalverarbeitung : Wahlpflicht Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Informationstechnologie: Wahlpflicht Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht Microelectronics and Microsystems: Vertiefung Communication and Signal Processing: Wahlpflicht Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht Theoretischer Maschinenbau: Vertiefung Numerik und Informatik: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L0126: Digital Image Analysis |
Typ | Vorlesung |
SWS | 4 |
LP | 6 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56 |
Dozenten | Prof. Rolf-Rainer Grigat |
Sprachen | EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt |
|
Literatur |
Bredies/Lorenz, Mathematische Bildverarbeitung, Vieweg, 2011 |
Modul M0677: Digital Signal Processing and Digital Filters |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Gerhard Bauch |
Zulassungsvoraussetzungen | None |
Empfohlene Vorkenntnisse |
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Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen | The students know and understand basic algorithms of digital signal processing. They are familiar with the spectral transforms of discrete-time signals and are able to describe and analyse signals and systems in time and image domain. They know basic structures of digital filters and can identify and assess important properties including stability. They are aware of the effects caused by quantization of filter coefficients and signals. They are familiar with the basics of adaptive filters. They can perform traditional and parametric methods of spectrum estimation, also taking a limited observation window into account. |
Fertigkeiten | The students are able to apply methods of digital signal processing to new problems. They can choose and parameterize suitable filter striuctures. In particular, the can design adaptive filters according to the minimum mean squared error (MMSE) criterion and develop an efficient implementation, e.g. based on the LMS or RLS algorithm. Furthermore, the students are able to apply methods of spectrum estimation and to take the effects of a limited observation window into account. |
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz |
The students can jointly solve specific problems. |
Selbstständigkeit |
The students are able to acquire relevant information from appropriate literature sources. They can control their level of knowledge during the lecture period by solving tutorial problems, software tools, clicker system. |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Klausur |
Prüfungsdauer und -umfang | 90 min |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Computer Science: Vertiefung Intelligenz-Engineering: Wahlpflicht Elektrotechnik: Vertiefung Regelungs- und Energiesystemtechnik: Wahlpflicht Elektrotechnik: Vertiefung Nachrichten- und Kommunikationstechnik: Wahlpflicht Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung II. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Signalverarbeitung: Wahlpflicht Mechanical Engineering and Management: Vertiefung Mechatronik: Wahlpflicht Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht Microelectronics and Microsystems: Vertiefung Microelectronics Complements: Wahlpflicht Microelectronics and Microsystems: Vertiefung Communication and Signal Processing: Wahlpflicht Theoretischer Maschinenbau: Vertiefung Numerik und Informatik: Wahlpflicht Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L0446: Digital Signal Processing and Digital Filters |
Typ | Vorlesung |
SWS | 3 |
LP | 4 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42 |
Dozenten | Prof. Gerhard Bauch |
Sprachen | EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt |
|
Literatur |
K.-D. Kammeyer, K. Kroschel: Digitale Signalverarbeitung. Vieweg Teubner. V. Oppenheim, R. W. Schafer, J. R. Buck: Zeitdiskrete Signalverarbeitung. Pearson StudiumA. V. W. Hess: Digitale Filter. Teubner. Oppenheim, R. W. Schafer: Digital signal processing. Prentice Hall. S. Haykin: Adaptive flter theory. L. B. Jackson: Digital filters and signal processing. Kluwer. T.W. Parks, C.S. Burrus: Digital filter design. Wiley. |
Lehrveranstaltung L0447: Digital Signal Processing and Digital Filters |
Typ | Hörsaalübung |
SWS | 1 |
LP | 2 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14 |
Dozenten | Prof. Gerhard Bauch |
Sprachen | EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Modul M0738: Digital Audio Signal Processing |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Udo Zölzer |
Zulassungsvoraussetzungen | None |
Empfohlene Vorkenntnisse |
Signals and Systems |
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
Die Studierenden können die grundlegenden Verfahren und Methoden der digitalen Audiosignalverarbeitung erklären. Sie können die wesentlichen physikalischen Effekte bei der Sprach- und Audiosignalverarbeitung erläutern und in Kategorien einordnen. Sie können einen Überblick der numerischen Methoden und messtechnischen Charakterisierung von Algorithmen zur Audiosignalverarbeitung geben. Sie können die erarbeiteten Algorithmen auf weitere Anwendungen im Bereich der Informationstechnik und Informatik abstrahieren. |
Fertigkeiten |
The students will be able to apply methods and techniques from audio signal processing in the fields of mobile and internet communication. They can rely on elementary algorithms of audio signal processing in form of Matlab code and interactive JAVA applets. They can study parameter modifications and evaluate the influence on human perception and technical applications in a variety of applications beyond audio signal processing. Students can perform measurements in time and frequency domain in order to give objective and subjective quality measures with respect to the methods and applications. |
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz |
The students can work in small groups to study special tasks and problems and will be enforced to present their results with adequate methods during the exercise. |
Selbstständigkeit |
The students will be able to retrieve information out of the relevant literature in the field and putt hem into the context of the lecture. They can relate their gathered knowledge and relate them to other lectures (signals and systems, digital communication systems, image and video processing, and pattern recognition). They will be prepared to understand and communicate problems and effects in the field audio signal processing. |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Klausur |
Prüfungsdauer und -umfang | 45 min |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Computer Science: Vertiefung Intelligenz-Engineering: Wahlpflicht Elektrotechnik: Vertiefung Nachrichten- und Kommunikationstechnik: Wahlpflicht Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Systemtechnik - Robotik: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme, Schwerpunkt Software und Signalverarbeitung : Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Signalverarbeitung: Wahlpflicht Microelectronics and Microsystems: Vertiefung Communication and Signal Processing: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L0650: Digital Audio Signal Processing |
Typ | Vorlesung |
SWS | 3 |
LP | 4 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42 |
Dozenten | Prof. Udo Zölzer |
Sprachen | EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt |
|
Literatur |
- U. Zölzer, Digitale Audiosignalverarbeitung, 3. Aufl., B.G. Teubner, 2005. - U. Zölzer, Digitale Audio Signal Processing, 2nd Edition, J. Wiley & Sons, 2005. - U. Zölzer (Ed), Digital Audio Effects, 2nd Edition, J. Wiley & Sons, 2011.
|
Lehrveranstaltung L0651: Digital Audio Signal Processing |
Typ | Hörsaalübung |
SWS | 1 |
LP | 2 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14 |
Dozenten | Prof. Udo Zölzer |
Sprachen | EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Modul M0556: Computer Graphics |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Tobias Knopp |
Zulassungsvoraussetzungen | None |
Empfohlene Vorkenntnisse |
Students are expected to have a solid knowledge of object-oriented programming as well as of linear algebra and geometry. |
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
Students have acquired a theoretical basis in computer graphics and have a clear understanding of the process of computer animation. |
Fertigkeiten |
Students have acquired
|
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz |
Students are trained in communicating abstract ideas and are familiar with planning and conducting projects within a small team. |
Selbstständigkeit |
Students are able to direct complex computer animation projects. |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Klausur |
Prüfungsdauer und -umfang | 90 min |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Computer Science: Vertiefung Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Signalverarbeitung: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme, Schwerpunkt Software und Signalverarbeitung : Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L0145: Computer Graphics |
Typ | Vorlesung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Tobias Knopp |
Sprachen | EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt |
Computer graphics and animation are leading to an unprecedented visual revolution. The course deals with its technological foundations:
Students will be be working on a series of mini-projects which will eventually evolve into a final project. Learning computer graphics and animation resembles learning a musical instrument. Therefore, doing your projects well and in time is essential for performing well on this course. |
Literatur |
Alan H. Watt: 3D Computer Graphics. Harlow: Pearson (3rd ed., repr., 2009). Dariush Derakhshani: Introducing Autodesk Maya 2014. New York, NY : Wiley (2013). |
Lehrveranstaltung L0768: Computer Graphics |
Typ | Gruppenübung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Tobias Knopp |
Sprachen | EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Modul M0551: Pattern Recognition and Data Compression |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Rolf-Rainer Grigat |
Zulassungsvoraussetzungen | None |
Empfohlene Vorkenntnisse |
Linear algebra (including PCA, unitary transforms), stochastics and statistics, binary arithmetics |
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
Students can name the basic concepts of pattern recognition and data compression. Students are able to discuss logical connections between the concepts covered in the course and to explain them by means of examples. |
Fertigkeiten |
Students can apply statistical methods to classification problems in pattern recognition and to prediction in data compression. On a sound theoretical and methodical basis they can analyze characteristic value assignments and classifications and describe data compression and video signal coding. They are able to use highly sophisticated methods and processes of the subject area. Students are capable of assessing different solution approaches in multidimensional decision-making areas. |
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz |
k.A. |
Selbstständigkeit |
Students are capable of identifying problems independently and of solving them scientifically, using the methods they have learnt. |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Klausur |
Prüfungsdauer und -umfang | 60 Minuten, Umfang Vorlesung und Materialien im StudIP |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Computer Science: Vertiefung Intelligenz-Engineering: Wahlpflicht Elektrotechnik: Vertiefung Nachrichten- und Kommunikationstechnik: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Signalverarbeitung: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme, Schwerpunkt Software und Signalverarbeitung : Wahlpflicht Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Informationstechnologie: Wahlpflicht Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Elektrotechnik: Wahlpflicht Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht Mechatronics: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht Theoretischer Maschinenbau: Vertiefung Numerik und Informatik: Wahlpflicht Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L0128: Pattern Recognition and Data Compression |
Typ | Vorlesung |
SWS | 4 |
LP | 6 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56 |
Dozenten | Prof. Rolf-Rainer Grigat |
Sprachen | EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt |
Structure of a pattern recognition system, statistical decision theory, classification based on statistical models, polynomial regression, dimension reduction, multilayer perceptron regression, radial basis functions, support vector machines, unsupervised learning and clustering, algorithm-independent machine learning, mixture models and EM, adaptive basis function models and boosting, Markov random fields Information, entropy, redundancy, mutual information, Markov processes, basic coding schemes (code length, run length coding, prefix-free codes), entropy coding (Huffman, arithmetic coding), dictionary coding (LZ77/Deflate/LZMA2, LZ78/LZW), prediction, DPCM, CALIC, quantization (scalar and vector quantization), transform coding, prediction, decorrelation (DPCM, DCT, hybrid DCT, JPEG, JPEG-LS), motion estimation, subband coding, wavelets, HEVC (H.265,MPEG-H) |
Literatur |
Schürmann: Pattern Classification, Wiley 1996 Salomon, Data Compression, the Complete Reference, Springer, 2000 |
Modul M1318: Wireless Sensor Networks |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Bernd-Christian Renner |
Zulassungsvoraussetzungen | None |
Empfohlene Vorkenntnisse | |
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen | |
Fertigkeiten | |
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz | |
Selbstständigkeit | |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Mündliche Prüfung |
Prüfungsdauer und -umfang | 30 min |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Computer Science: Vertiefung Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht Elektrotechnik: Vertiefung Nachrichten- und Kommunikationstechnik: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Signalverarbeitung: Wahlpflicht Microelectronics and Microsystems: Vertiefung Embedded Systems: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L1815: Wireless Sensor Networks |
Typ | Vorlesung |
SWS | 2 |
LP | 2 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Bernd-Christian Renner |
Sprachen | EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt | |
Literatur |
Lehrveranstaltung L1816: Wireless Sensor Networks |
Typ | Gruppenübung |
SWS | 1 |
LP | 1 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14 |
Dozenten | Prof. Bernd-Christian Renner |
Sprachen | EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Lehrveranstaltung L1819: Wireless Sensor Networks: Project |
Typ | Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Bernd-Christian Renner |
Sprachen | EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt |
The PrBL course part will be performed in small groups of students. Topics are from the field of wireless sensor networks and are loosely related to the lecture contents. Project descriptions and goals are provided but have to be solved by the students as follow:
Throughout the semester, there will be meetings with the supervisor on a regular basis (weekly or biweekly). Details about the topics and course organization will be provided in the first lecture. Please note that the number of participants is limited due to the available capacity (rooms, equipment, supervisors). |
Literatur |
Will be provided individually |
Modul M0552: 3D Computer Vision |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Rolf-Rainer Grigat |
Zulassungsvoraussetzungen | None |
Empfohlene Vorkenntnisse |
|
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
Students can explain and describe the field of projective geometry. |
Fertigkeiten |
Students are capable of
With assistance from the teacher students are able to link the contents of the three subject areas (modules)
in practical assignments. |
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz |
Students can collaborate in a small team on the practical realization and testing of a system to reconstruct a three-dimensional scene or to evaluate volume data sets. |
Selbstständigkeit |
Students are able to solve simple tasks independently with reference to the contents of the lectures and the exercise sets. Students are able to solve detailed problems independently with the aid of the tutorial’s programming task. |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Klausur |
Prüfungsdauer und -umfang | 60 Minuten, Umfang Vorlesung und Materialien im StudIP |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Computer Science: Vertiefung Intelligenz-Engineering: Wahlpflicht Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Systemtechnik - Robotik: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Signalverarbeitung: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme, Schwerpunkt Software und Signalverarbeitung : Wahlpflicht Mechanical Engineering and Management: Vertiefung Mechatronik: Wahlpflicht Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht Microelectronics and Microsystems: Vertiefung Communication and Signal Processing: Wahlpflicht Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht Theoretischer Maschinenbau: Vertiefung Numerik und Informatik: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L0129: 3D Computer Vision |
Typ | Vorlesung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Rolf-Rainer Grigat |
Sprachen | EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt |
|
Literatur |
|
Lehrveranstaltung L0130: 3D Computer Vision |
Typ | Gruppenübung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Rolf-Rainer Grigat |
Sprachen | EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Fachmodule des Schwerpunktes Software
Modul M0753: Software Verification |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Sibylle Schupp | ||||||||
Zulassungsvoraussetzungen | None | ||||||||
Empfohlene Vorkenntnisse |
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Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht | ||||||||
Fachkompetenz | |||||||||
Wissen |
Students apply the major verification techniques in model checking and deductive verification. They explain in formal terms syntax and semantics of the underlying logics, and assess the expressivity of different logics as well as their limitations. They classify formal properties of software systems. They find flaws in formal arguments, arising from modeling artifacts or underspecification. |
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Fertigkeiten |
Students formulate provable properties of a software system in a formal language. They develop logic-based models that properly abstract from the software under verification and, where necessary, adapt model or property. They construct proofs and property checks by hand or using tools for model checking or deductive verification, and reflect on the scope of the results. Presented with a verification problem in natural language, they select the appropriate verification technique and justify their choice. |
||||||||
Personale Kompetenzen | |||||||||
Sozialkompetenz |
Students discuss relevant topics in class. They defend their solutions orally. They communicate in English. |
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Selbstständigkeit |
Using accompanying on-line material for self study, students can assess their level of knowledge continuously and adjust it appropriately. Working on exercise problems, they receive additional feedback. Within limits, they can set their own learning goals. Upon successful completion, students can identify and precisely formulate new problems in academic or applied research in the field of software verification. Within this field, they can conduct independent studies to acquire the necessary competencies and compile their findings in academic reports. They can devise plans to arrive at new solutions or assess existing ones. |
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Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56 | ||||||||
Leistungspunkte | 6 | ||||||||
Studienleistung |
|
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Prüfung | Klausur | ||||||||
Prüfungsdauer und -umfang | 90 min | ||||||||
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Computer Science: Vertiefung Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung I. Informatik: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Software: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme: Pflicht Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Informationstechnologie: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L0629: Software Verification |
Typ | Vorlesung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Sibylle Schupp |
Sprachen | EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt |
|
Literatur |
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Lehrveranstaltung L0630: Software Verification |
Typ | Gruppenübung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Sibylle Schupp |
Sprachen | EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Modul M0733: Software Analysis |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Sibylle Schupp |
Zulassungsvoraussetzungen | None |
Empfohlene Vorkenntnisse |
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Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
Students apply the major approaches to data-flow analysis, control-flow analysis, and type-based analysis, along with their classification schemes, and employ abstract interpretation. They explain the standard forms of internal representations and models, including their mathematical structure and properties, and evaluate their suitability for a particular analysis. They explain and categorize the major analysis algorithms. They distinguish precise solutions from approximative approaches, and show termination and soundness properties. |
Fertigkeiten |
Presented with an analytical task for a software artifact, students select appropriate approaches from software analysis, and justify their choice. They design suitable representations by modifying standard representations. They develop customized analyses and devise them as safe overapproximations. They formulate analyses in a formal way and construct arguments for their correctness, behavior, and precision. |
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz |
Students discuss relevant topics in class. They defend their solutions orally. They communicate in English. |
Selbstständigkeit |
Using accompanying on-line material for self study, students can assess their level of knowledge continuously and adjust it appropriately. Working on exercise problems, they receive additional feedback. Within limits, they can set their own learning goals. Upon successful completion, students can identify and precisely formulate new problems in academic or applied research in the field of software analysis. Within this field, they can conduct independent studies to acquire the necessary competencies and compile their findings in academic reports. They can devise plans to arrive at new solutions or assess existing ones. |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Fachtheoretisch-fachpraktische Arbeit |
Prüfungsdauer und -umfang | siehe englisch |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Computer Science: Vertiefung Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Informations- und Kommunikationstechnik: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Software: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme, Schwerpunkt Software und Signalverarbeitung : Wahlpflicht Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Informationstechnologie: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L0631: Software Analysis |
Typ | Vorlesung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Sibylle Schupp |
Sprachen | EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt |
|
Literatur |
|
Lehrveranstaltung L0632: Software Analysis |
Typ | Gruppenübung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Sibylle Schupp |
Sprachen | EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Modul M0758: Application Security |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Dieter Gollmann |
Zulassungsvoraussetzungen | None |
Empfohlene Vorkenntnisse | Familiarity with Information security, fundamentals of cryptography, Web protocols and the architecture of the Web |
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
Students can name current approaches for securing selected applications, in particular of web applications |
Fertigkeiten |
Students are capable of
|
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz | Students are capable of appreciating the impact of security problems on those affected and of the potential responsibilities for their resolution. |
Selbstständigkeit | Students are capable of acquiring knowledge independently from professional publications, technical standards, and other sources, and are capable of applying newly acquired knowledge to new problems. |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Klausur |
Prüfungsdauer und -umfang | 120 Minuten |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Computer Science: Vertiefung Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Software: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme: Wahlpflicht Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Informationstechnologie: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L0726: Application Security |
Typ | Vorlesung |
SWS | 3 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 48, Präsenzstudium 42 |
Dozenten | Prof. Dieter Gollmann |
Sprachen | EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt |
|
Literatur |
Webseiten der OMG, W3C, OASIS, WS-Security, OECD, TCG D. Gollmann: Computer Security, 3rd edition, Wiley (2011) R. Anderson: Security Engineering, 2nd edition, Wiley (2008) U. Lang: CORBA Security, Artech House, 2002 |
Lehrveranstaltung L0729: Application Security |
Typ | Gruppenübung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Dieter Gollmann |
Sprachen | EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Modul M1301: Software Testing |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Sibylle Schupp |
Zulassungsvoraussetzungen | None |
Empfohlene Vorkenntnisse |
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Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
Students explain the different phases of testing, describe fundamental techniques of different types of testing, and paraphrase the basic principles of the corresponding test process. They give examples of software development scenarios and the corresponding test type and technique. They explain algorithms used for particular testing techniques and describe possible advantages and limitations. |
Fertigkeiten |
Students identify the appropriate testing type and technique for a given problem. They adapt and execute respective algorithms to execute a concrete test technique properly. They interpret testing results and execute corresponding steps for proper re-test scenarios. They write and analyze test specifications. They apply bug finding techniques for non-trivial problems. |
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz |
Students discuss relevant topics in class. They defend their solutions orally. |
Selbstständigkeit |
Students can assess their level of knowledge continuously and adjust it appropriately, based on feedback and on self-guided studies. Within limits, they can set their own learning goals. Upon successful completion, students can identify and precisely formulate new problems in academic or applied research in the field of software testing. Within this field, they can conduct independent studies to acquire the necessary competencies and compile their findings in academic reports. They can devise plans to arrive at new solutions or assess existing ones |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Fachtheoretisch-fachpraktische Arbeit |
Prüfungsdauer und -umfang | Software |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Computer Science: Vertiefung Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Software: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme, Schwerpunkt Software und Signalverarbeitung : Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L1791: Software Testing |
Typ | Vorlesung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Sibylle Schupp |
Sprachen | EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt |
|
Literatur |
|
Lehrveranstaltung L1792: Software Testing |
Typ | Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Sibylle Schupp |
Sprachen | EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt |
|
Literatur |
|
Modul M0924: Software für Eingebettete Systeme |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||
|
Modulverantwortlicher | Prof. Volker Turau |
Zulassungsvoraussetzungen | Keine |
Empfohlene Vorkenntnisse |
|
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
Studierende können die grundlegende Prinzipien und Vorgehensweisen für die Erstellung von Software für eingebettete Systeme erklären. Sie sind in der Lage, ereignisbasierte Programmiertechniken mittels Interrupts zu beschreiben. Sie kennen den Aufbau und Funktion eines konkreten Mikrocontrollers. Die Teilnehmer sind in der Lage, Anforderungen an Echtzeitsysteme zu erläutern. Sie können mindestens drei Scheduling Algorithmen für Echzeitbetriebssysteme erläutern (einschließlich Vor- und Nachteile) |
Fertigkeiten | Studierende erstellen interrupt-basierte Programme für einen konkreten Mikrocontroller. Sie erstellen und benutzen einen preemptiven scheduler. Sie setzen periphere Komponenten (Timer, ADCs, EEPROM) für komplexe Aufgaben eingebetteter System ein. Für den Anschluss externer Komponenten setzen sie serielle Protokolle ein. |
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz | |
Selbstständigkeit | |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Klausur |
Prüfungsdauer und -umfang | 90 min |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Computer Science: Vertiefung Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme, Schwerpunkt Software und Signalverarbeitung : Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Software: Wahlpflicht Mechatronics: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L1069: Software für Eingebettete Systeme |
Typ | Vorlesung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Volker Turau |
Sprachen | DE/EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt |
|
Literatur |
|
Lehrveranstaltung L1070: Software für Eingebettete Systeme |
Typ | Gruppenübung |
SWS | 3 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 48, Präsenzstudium 42 |
Dozenten | Prof. Volker Turau |
Sprachen | DE/EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Modul M1397: Modellprüfung - Beweiser und Algorithmen |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||
|
Modulverantwortlicher | Prof. Görschwin Fey |
Zulassungsvoraussetzungen | Keine |
Empfohlene Vorkenntnisse | Grundlegende Kenntnisse zu Datenstrukturen und Algorithmen |
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
Studierende kennen
|
Fertigkeiten |
Studierende können
|
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz |
Studierende können
|
Selbstständigkeit | Studierende erlernen mittels Zusatzmaterial selbständig vertiefende Zusammenhänge der Konzepte aus der Vorlesung und erweiterte Lösungsverfahren. |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Mündliche Prüfung |
Prüfungsdauer und -umfang | 30 min |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Computer Science: Vertiefung Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Software: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L1979: Modellprüfung - Beweiser und Algorithmen |
Typ | Vorlesung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Görschwin Fey |
Sprachen | DE/EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt |
Correctness is a major concern in embedded systems. Model checking can fully automatically proof formal properties about digital hardware or software. Such properties are given in temporal logic, e.g., to prove "No two orthogonal traffic lights will ever be green." And how do the underlying reasoning algorithms work so effectively in practice despite a computational complexity of NP hardness and beyond?
But what are the limitations of model checking? Among other topics, the lecture will consider the following topics:
|
Literatur |
Edmund M. Clarke, Jr., Orna Grumberg, and Doron A. Peled. 1999. Model Checking. MIT Press, Cambridge, MA, USA. A. Biere, A. Biere, M. Heule, H. van Maaren, and T. Walsh. 2009. Handbook of Satisfiability: Volume 185 Frontiers in Artificial Intelligence and Applications. IOS Press, Amsterdam, The Netherlands, The Netherlands. Selected research papers |
Lehrveranstaltung L1980: Modellprüfung - Beweiser und Algorithmen |
Typ | Gruppenübung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Görschwin Fey |
Sprachen | DE/EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Fachmodule der Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme
Graduates of the Secure and Dependable IT Systems specialisation acquire
extensive knowledge in software verification and IT security. They also
have knowledge in communication networks and signal processing. They
are able to apply methods and procedures required to work on secure and
dependable IT systems, as well as critically examine new insights to
further develop and incorporate in their work.
The Secure and Dependable IT Systems specialisation is recommended
for students who already have a good mathematical foundation and basic
knowledge in computer science and software development.
Modul M0753: Software Verification |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||
|
Modulverantwortlicher | Prof. Sibylle Schupp | ||||||||
Zulassungsvoraussetzungen | None | ||||||||
Empfohlene Vorkenntnisse |
|
||||||||
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht | ||||||||
Fachkompetenz | |||||||||
Wissen |
Students apply the major verification techniques in model checking and deductive verification. They explain in formal terms syntax and semantics of the underlying logics, and assess the expressivity of different logics as well as their limitations. They classify formal properties of software systems. They find flaws in formal arguments, arising from modeling artifacts or underspecification. |
||||||||
Fertigkeiten |
Students formulate provable properties of a software system in a formal language. They develop logic-based models that properly abstract from the software under verification and, where necessary, adapt model or property. They construct proofs and property checks by hand or using tools for model checking or deductive verification, and reflect on the scope of the results. Presented with a verification problem in natural language, they select the appropriate verification technique and justify their choice. |
||||||||
Personale Kompetenzen | |||||||||
Sozialkompetenz |
Students discuss relevant topics in class. They defend their solutions orally. They communicate in English. |
||||||||
Selbstständigkeit |
Using accompanying on-line material for self study, students can assess their level of knowledge continuously and adjust it appropriately. Working on exercise problems, they receive additional feedback. Within limits, they can set their own learning goals. Upon successful completion, students can identify and precisely formulate new problems in academic or applied research in the field of software verification. Within this field, they can conduct independent studies to acquire the necessary competencies and compile their findings in academic reports. They can devise plans to arrive at new solutions or assess existing ones. |
||||||||
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56 | ||||||||
Leistungspunkte | 6 | ||||||||
Studienleistung |
|
||||||||
Prüfung | Klausur | ||||||||
Prüfungsdauer und -umfang | 90 min | ||||||||
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Computer Science: Vertiefung Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung I. Informatik: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Software: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme: Pflicht Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Informationstechnologie: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L0629: Software Verification |
Typ | Vorlesung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Sibylle Schupp |
Sprachen | EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt |
|
Literatur |
|
Lehrveranstaltung L0630: Software Verification |
Typ | Gruppenübung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Sibylle Schupp |
Sprachen | EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Modul M0942: Software Security |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||
|
Modulverantwortlicher | Prof. Dieter Gollmann |
Zulassungsvoraussetzungen | None |
Empfohlene Vorkenntnisse | Familiarity with C/C++, web programming |
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
Students can
|
Fertigkeiten |
Students are capable of
|
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz | None |
Selbstständigkeit | Students are capable of acquiring knowledge independently from professional publications, technical standards, and other sources, and are capable of applying newly acquired knowledge to new problems. |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Klausur |
Prüfungsdauer und -umfang | 120 Minuten |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Computer Science: Vertiefung Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung I. Informatik: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L1103: Software Security |
Typ | Vorlesung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Dieter Gollmann |
Sprachen | EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt |
|
Literatur |
M. Howard, D. LeBlanc: Writing Secure Code, 2nd edition, Microsoft Press (2002) G. Hoglund, G. McGraw: Exploiting Software, Addison-Wesley (2004) L. Gong, G. Ellison, M. Dageforde: Inside Java 2 Platform Security, 2nd edition, Addison-Wesley (2003) B. LaMacchia, S. Lange, M. Lyons, R. Martin, K. T. Price: .NET Framework Security, Addison-Wesley Professional (2002) D. Gollmann: Computer Security, 3rd edition (2011) |
Lehrveranstaltung L1104: Software Security |
Typ | Gruppenübung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Dieter Gollmann |
Sprachen | EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Modul M0758: Application Security |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||
|
Modulverantwortlicher | Prof. Dieter Gollmann |
Zulassungsvoraussetzungen | None |
Empfohlene Vorkenntnisse | Familiarity with Information security, fundamentals of cryptography, Web protocols and the architecture of the Web |
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
Students can name current approaches for securing selected applications, in particular of web applications |
Fertigkeiten |
Students are capable of
|
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz | Students are capable of appreciating the impact of security problems on those affected and of the potential responsibilities for their resolution. |
Selbstständigkeit | Students are capable of acquiring knowledge independently from professional publications, technical standards, and other sources, and are capable of applying newly acquired knowledge to new problems. |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Klausur |
Prüfungsdauer und -umfang | 120 Minuten |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Computer Science: Vertiefung Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Software: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme: Wahlpflicht Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Informationstechnologie: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L0726: Application Security |
Typ | Vorlesung |
SWS | 3 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 48, Präsenzstudium 42 |
Dozenten | Prof. Dieter Gollmann |
Sprachen | EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt |
|
Literatur |
Webseiten der OMG, W3C, OASIS, WS-Security, OECD, TCG D. Gollmann: Computer Security, 3rd edition, Wiley (2011) R. Anderson: Security Engineering, 2nd edition, Wiley (2008) U. Lang: CORBA Security, Artech House, 2002 |
Lehrveranstaltung L0729: Application Security |
Typ | Gruppenübung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Dieter Gollmann |
Sprachen | EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Modul M1397: Modellprüfung - Beweiser und Algorithmen |
||||||||||||
Lehrveranstaltungen | ||||||||||||
|
Modulverantwortlicher | Prof. Görschwin Fey |
Zulassungsvoraussetzungen | Keine |
Empfohlene Vorkenntnisse | Grundlegende Kenntnisse zu Datenstrukturen und Algorithmen |
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
Studierende kennen
|
Fertigkeiten |
Studierende können
|
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz |
Studierende können
|
Selbstständigkeit | Studierende erlernen mittels Zusatzmaterial selbständig vertiefende Zusammenhänge der Konzepte aus der Vorlesung und erweiterte Lösungsverfahren. |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Mündliche Prüfung |
Prüfungsdauer und -umfang | 30 min |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Computer Science: Vertiefung Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Software: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L1979: Modellprüfung - Beweiser und Algorithmen |
Typ | Vorlesung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Görschwin Fey |
Sprachen | DE/EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt |
Correctness is a major concern in embedded systems. Model checking can fully automatically proof formal properties about digital hardware or software. Such properties are given in temporal logic, e.g., to prove "No two orthogonal traffic lights will ever be green." And how do the underlying reasoning algorithms work so effectively in practice despite a computational complexity of NP hardness and beyond?
But what are the limitations of model checking? Among other topics, the lecture will consider the following topics:
|
Literatur |
Edmund M. Clarke, Jr., Orna Grumberg, and Doron A. Peled. 1999. Model Checking. MIT Press, Cambridge, MA, USA. A. Biere, A. Biere, M. Heule, H. van Maaren, and T. Walsh. 2009. Handbook of Satisfiability: Volume 185 Frontiers in Artificial Intelligence and Applications. IOS Press, Amsterdam, The Netherlands, The Netherlands. Selected research papers |
Lehrveranstaltung L1980: Modellprüfung - Beweiser und Algorithmen |
Typ | Gruppenübung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Görschwin Fey |
Sprachen | DE/EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Modul M0943: Network Security |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||
|
Modulverantwortlicher | Prof. Dieter Gollmann |
Zulassungsvoraussetzungen | None |
Empfohlene Vorkenntnisse | Discrete Mathematics, Computer Networks (TCP/IP) |
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
Students can
|
Fertigkeiten |
Students are capable of
|
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz | None |
Selbstständigkeit | Students are capable of acquiring knowledge independently from professional publications, technical standards, and other sources, and are capable of applying newly acquired knowledge to new problems. |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Klausur |
Prüfungsdauer und -umfang | 120 Minuten |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L1105: Network Security |
Typ | Vorlesung |
SWS | 3 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 48, Präsenzstudium 42 |
Dozenten | Prof. Dieter Gollmann |
Sprachen | EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt |
|
Literatur |
W. Stallings: Cryptography and Network Security: Principles and Practice, 6th edition (2013) A. Menezes, P. van Oorschot, S. Vanstone: Handbook of Applied Cryptography, CRC Press (1997) D. Gollmann: Computer Security, 3rd edition, Wiley (2011) V. Niemi, K. Nyberg: UMTS Security, Wiley (2003) |
Lehrveranstaltung L1106: Network Security |
Typ | Gruppenübung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Dieter Gollmann |
Sprachen | EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Modul M1400: Entwurf von Dependable Systems |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||
|
Modulverantwortlicher | Prof. Görschwin Fey | ||||||||
Zulassungsvoraussetzungen | Keine | ||||||||
Empfohlene Vorkenntnisse | Grundlegende Kenntnisse zu Datenstrukturen und Algorithmen | ||||||||
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht | ||||||||
Fachkompetenz | |||||||||
Wissen |
Im Folgenden wird "Dependable" als Zusammenfassung von Zuverlässigkeit, Verfügbarkeit, Wartbarkeit, Sicherheit (Safety & Security) verwendet. Kenntnis von Ansätzen zum Entwurf von Dependable Systems, z.B.
Kenntnis von Methoden zur Analyse der Dependability von Systemen |
||||||||
Fertigkeiten |
Fähigkeit zum Entwurf von Dependable Systems durch Implementierung der obigen Ansätze. Fähigkeit zur Analyse der Dependability von Systemen durch Anwendung der obigen Analysemethoden. |
||||||||
Personale Kompetenzen | |||||||||
Sozialkompetenz |
Studierende können
|
||||||||
Selbstständigkeit | Studierende erlernen mittels Zusatzmaterial selbständig vertiefende Zusammenhänge der Konzepte aus der Vorlesung und erweiterte Lösungsverfahren. | ||||||||
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56 | ||||||||
Leistungspunkte | 6 | ||||||||
Studienleistung |
|
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Prüfung | Mündliche Prüfung | ||||||||
Prüfungsdauer und -umfang | 30 min | ||||||||
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Computer Science: Vertiefung Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung I. Informatik: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme: Wahlpflicht Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht Microelectronics and Microsystems: Vertiefung Embedded Systems: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L2000: Entwurf von Dependable Systems |
Typ | Vorlesung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Görschwin Fey |
Sprachen | DE/EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt |
Beschreibung Der Begriff „Dependability“ umfasst verschiedene Aspekte eines Systems. Dies sind typischer Weise:
Inhalt Das Modul führt grundlegende Konzept zum Entwurf und zur Analyse von Dependable Systems ein. Entwurfsbeispiele dienen dazu, eigene praktische Erfahrung zu sammeln. Ein Schwerpunkt des Moduls liegt im Bereich eingebetteter Systeme. Folgende Gebiete werden betrachtet:
|
Literatur |
Lehrveranstaltung L2001: Entwurf von Dependable Systems |
Typ | Gruppenübung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Görschwin Fey |
Sprachen | DE/EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Fachmodule des Schwerpunktes Netze
Modul M0676: Digitale Nachrichtenübertragung |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Gerhard Bauch | ||||||||
Zulassungsvoraussetzungen | Keine | ||||||||
Empfohlene Vorkenntnisse |
|
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Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht | ||||||||
Fachkompetenz | |||||||||
Wissen | Die Studierenden sind in der Lage, moderne digitale Nachrichtenübertragungsverfahren zu verstehen, zu vergleichen und zu entwerfen. Sie sind vertraut mit den Eigenschaften linearer und nicht-linearer digitaler Modulationsverfahren. Sie können die Verzerrungen durch Übertragungskanäle beschreiben sowie Empfänger einschließlich Kanalschätzung und Entzerrung entwerfen und beurteilen. Sie kennen die Prinzipien der Single Carrier- und Multicarrier-Übertragung und die Grundlagen wichtiger Vielfachzugriffsverfahren. | ||||||||
Fertigkeiten |
Die Studierenden sind in der Lage, ein digitales Nachrichtenübertragungsverfahren einschließlich Vielfachzugriff zu analysieren und zu entwerfen. Sie sind in der Lage, ein hinsichtlich Übertragungsrate, Bandbreitebedarf, Fehlerwahrscheinlichkeit und weiterer Signaleigenschaften geeignetes digitales Modulationsverfahren zu wählen. Sie können einen geeigneten Detektor einschließlich Kanalschätzung und Entzerrung entwerfen und dabei Eigenschaften suboptimaler Verfahren hinsichtlich Leistungsfähigkeit und Aufwand berücksichtigen. Sie sind in der Lage, ein Single-Carrierverfahren oder ein Multicarrier-Verfahren zu dimensionieren und die Eigenschaften beider Ansätze gegeneinander abzuwägen. |
||||||||
Personale Kompetenzen | |||||||||
Sozialkompetenz |
Die Studierenden können in fachspezifische Aufgaben gemeinsam bearbeiten. |
||||||||
Selbstständigkeit |
Die Studierenden sind in der Lage, die notwendigen Informationen aus geeigneten Literaturquellen selbständig zu beschaffen und in den Kontext der Vorlesung zu setzen. Sie können ihren Wissensstand mit Hilfe vorlesungsbegleitender Maßnahmen (klausurnahe Aufgaben, Software-Tools, Clicker-System) kontinuierlich überprüfen und auf dieser Basis ihre Lernprozesse steuern. |
||||||||
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56 | ||||||||
Leistungspunkte | 6 | ||||||||
Studienleistung |
|
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Prüfung | Klausur | ||||||||
Prüfungsdauer und -umfang | 90 min | ||||||||
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Computer Science: Vertiefung Intelligenz-Engineering: Wahlpflicht Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung II. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme: Pflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme, Schwerpunkt Netze: Wahlpflicht Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Informationstechnologie: Wahlpflicht Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Elektrotechnik: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L0444: Digitale Nachrichtenübertragung |
Typ | Vorlesung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Gerhard Bauch |
Sprachen | DE/EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt |
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Literatur |
K. Kammeyer: Nachrichtenübertragung, Teubner P.A. Höher: Grundlagen der digitalen Informationsübertragung, Teubner. J.G. Proakis, M. Salehi: Digital Communications. McGraw-Hill. S. Haykin: Communication Systems. Wiley R.G. Gallager: Principles of Digital Communication. Cambridge A. Goldsmith: Wireless Communication. Cambridge. D. Tse, P. Viswanath: Fundamentals of Wireless Communication. Cambridge. |
Lehrveranstaltung L0445: Digitale Nachrichtenübertragung |
Typ | Hörsaalübung |
SWS | 1 |
LP | 2 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14 |
Dozenten | Prof. Gerhard Bauch |
Sprachen | DE/EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Lehrveranstaltung L0646: Praktikum Digitale Nachrichtenübertragung |
Typ | Laborpraktikum |
SWS | 1 |
LP | 1 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14 |
Dozenten | Prof. Gerhard Bauch |
Sprachen | DE/EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt |
- DSL-Übertragung - Stochastische Prozesse - Digitale Datenübertragung |
Literatur |
K. Kammeyer: Nachrichtenübertragung, Teubner P.A. Höher: Grundlagen der digitalen Informationsübertragung, Teubner. J.G. Proakis, M. Salehi: Digital Communications. McGraw-Hill. S. Haykin: Communication Systems. Wiley R.G. Gallager: Principles of Digital Communication. Cambridge A. Goldsmith: Wireless Communication. Cambridge. D. Tse, P. Viswanath: Fundamentals of Wireless Communication. Cambridge. |
Modul M0836: Communication Networks |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Andreas Timm-Giel |
Zulassungsvoraussetzungen | None |
Empfohlene Vorkenntnisse |
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Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
Students are able to describe the principles and structures of communication networks in detail. They can explain the formal description methods of communication networks and their protocols. They are able to explain how current and complex communication networks work and describe the current research in these examples. |
Fertigkeiten |
Students are able to evaluate the performance of communication networks using the learned methods. They are able to work out problems themselves and apply the learned methods. They can apply what they have learned autonomously on further and new communication networks. |
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz |
Students are able to define tasks themselves in small teams and solve these problems together using the learned methods. They can present the obtained results. They are able to discuss and critically analyse the solutions. |
Selbstständigkeit |
Students are able to obtain the necessary expert knowledge for understanding the functionality and performance capabilities of new communication networks independently. |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Referat |
Prüfungsdauer und -umfang | 1,5 Stunden Kolloquium mit je drei Prüflingen, also ca. 30 min je Prüfling. Inhalt des Kolloquiums sind die Poster der vorhergehenden Postersession sowie die Lehrinhalte. |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Computer Science: Vertiefung Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht Elektrotechnik: Vertiefung Nachrichten- und Kommunikationstechnik: Wahlpflicht Elektrotechnik: Vertiefung Regelungs- und Energiesystemtechnik: Wahlpflicht Flugzeug-Systemtechnik: Vertiefung Avionik und Eingebettete Systeme: Wahlpflicht Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung I. Informatik: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme, Schwerpunkt Netze: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme: Wahlpflicht Mechatronics: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht Microelectronics and Microsystems: Vertiefung Communication and Signal Processing: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L0897: Analysis and Structure of Communication Networks |
Typ | Vorlesung |
SWS | 2 |
LP | 2 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Andreas Timm-Giel |
Sprachen | EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt | |
Literatur |
Further literature is announced at the beginning of the lecture. |
Lehrveranstaltung L0899: Selected Topics of Communication Networks |
Typ | Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung |
SWS | 2 |
LP | 2 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Andreas Timm-Giel |
Sprachen | EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt | Example networks selected by the students will be researched on in a PBL course by the students in groups and will be presented in a poster session at the end of the term. |
Literatur |
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Lehrveranstaltung L0898: Communication Networks Excercise |
Typ | Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung |
SWS | 1 |
LP | 2 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14 |
Dozenten | Prof. Andreas Timm-Giel |
Sprachen | EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt | Part of the content of the lecture Communication Networks are reflected in computing tasks in groups, others are motivated and addressed in the form of a PBL exercise. |
Literatur |
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Modul M0837: Simulation of Communication Networks |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Andreas Timm-Giel |
Zulassungsvoraussetzungen | None |
Empfohlene Vorkenntnisse |
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Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
Students are able to explain the necessary stochastics, the discrete event simulation technology and modelling of networks for performance evaluation. |
Fertigkeiten |
Students are able to apply the method of simulation for performance evaluation to different, also not practiced, problems of communication networks. The students can analyse the obtained results and explain the effects observed in the network. They are able to question their own results. |
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz |
Students are able to acquire expert knowledge in groups, present the results, and discuss solution approaches and results. They are able to work out solutions for new problems in small teams. |
Selbstständigkeit |
Students are able to transfer independently and in discussion with others the acquired method and expert knowledge to new problems. They can identify missing knowledge and acquire this knowledge independently. |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Mündliche Prüfung |
Prüfungsdauer und -umfang | 30 min |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Computer Science: Vertiefung Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht Elektrotechnik: Vertiefung Nachrichten- und Kommunikationstechnik: Wahlpflicht Flugzeug-Systemtechnik: Vertiefung Avionik und Eingebettete Systeme: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme, Schwerpunkt Netze: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L0887: Simulation of Communication Networks |
Typ | Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung |
SWS | 5 |
LP | 6 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70 |
Dozenten | Prof. Andreas Timm-Giel |
Sprachen | EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt |
In the course necessary basic stochastics and the discrete event simulation are introduced. Also simulation models for communication networks, for example, traffic models, mobility models and radio channel models are presented in the lecture. Students work with a simulation tool, where they can directly try out the acquired skills, algorithms and models. At the end of the course increasingly complex networks and protocols are considered and their performance is determined by simulation. |
Literatur |
Further literature is announced at the beginning of the lecture. |
Modul M0839: Traffic Engineering |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Andreas Timm-Giel |
Zulassungsvoraussetzungen | None |
Empfohlene Vorkenntnisse |
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Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
Students are able to describe methods for planning, optimisation and performance evaluation of communication networks. |
Fertigkeiten |
Students are able to solve typical planning and optimisation tasks for communication networks. Furthermore they are able to evaluate the network performance using queuing theory. Students are able to apply independently what they have learned to other and new problems. They can present their results in front of experts and discuss them. |
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz | |
Selbstständigkeit |
Students are able to acquire the necessary expert knowledge to understand the functionality and performance of new communication networks independently. |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Mündliche Prüfung |
Prüfungsdauer und -umfang | 30 min |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Computer Science: Vertiefung Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht Elektrotechnik: Vertiefung Nachrichten- und Kommunikationstechnik: Wahlpflicht Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Informations- und Kommunikationstechnik: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme, Schwerpunkt Netze: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L0902: Seminar Traffic Engineering |
Typ | Seminar |
SWS | 2 |
LP | 2 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Andreas Timm-Giel |
Sprachen | EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt | Selected applications of methods for planning, optimization, and performance evaluation of communication networks, which have been introduced in the traffic engineering lecture are prepared by the students and presented in a seminar. |
Literatur |
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Lehrveranstaltung L0900: Traffic Engineering |
Typ | Vorlesung |
SWS | 2 |
LP | 2 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Andreas Timm-Giel |
Sprachen | EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt |
Network Planning and Optimization |
Literatur |
Literatur: |
Lehrveranstaltung L0901: Traffic Engineering Exercises |
Typ | Gruppenübung |
SWS | 1 |
LP | 2 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14 |
Dozenten | Prof. Andreas Timm-Giel |
Sprachen | EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt |
Accompanying exercise for the traffic engineering course |
Literatur |
Literatur: |
Fachmodule des Schwerpunktes Software und Signalverarbeitung
Modul M0738: Digital Audio Signal Processing |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Udo Zölzer |
Zulassungsvoraussetzungen | None |
Empfohlene Vorkenntnisse |
Signals and Systems |
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
Die Studierenden können die grundlegenden Verfahren und Methoden der digitalen Audiosignalverarbeitung erklären. Sie können die wesentlichen physikalischen Effekte bei der Sprach- und Audiosignalverarbeitung erläutern und in Kategorien einordnen. Sie können einen Überblick der numerischen Methoden und messtechnischen Charakterisierung von Algorithmen zur Audiosignalverarbeitung geben. Sie können die erarbeiteten Algorithmen auf weitere Anwendungen im Bereich der Informationstechnik und Informatik abstrahieren. |
Fertigkeiten |
The students will be able to apply methods and techniques from audio signal processing in the fields of mobile and internet communication. They can rely on elementary algorithms of audio signal processing in form of Matlab code and interactive JAVA applets. They can study parameter modifications and evaluate the influence on human perception and technical applications in a variety of applications beyond audio signal processing. Students can perform measurements in time and frequency domain in order to give objective and subjective quality measures with respect to the methods and applications. |
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz |
The students can work in small groups to study special tasks and problems and will be enforced to present their results with adequate methods during the exercise. |
Selbstständigkeit |
The students will be able to retrieve information out of the relevant literature in the field and putt hem into the context of the lecture. They can relate their gathered knowledge and relate them to other lectures (signals and systems, digital communication systems, image and video processing, and pattern recognition). They will be prepared to understand and communicate problems and effects in the field audio signal processing. |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Klausur |
Prüfungsdauer und -umfang | 45 min |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Computer Science: Vertiefung Intelligenz-Engineering: Wahlpflicht Elektrotechnik: Vertiefung Nachrichten- und Kommunikationstechnik: Wahlpflicht Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Systemtechnik - Robotik: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme, Schwerpunkt Software und Signalverarbeitung : Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Signalverarbeitung: Wahlpflicht Microelectronics and Microsystems: Vertiefung Communication and Signal Processing: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L0650: Digital Audio Signal Processing |
Typ | Vorlesung |
SWS | 3 |
LP | 4 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42 |
Dozenten | Prof. Udo Zölzer |
Sprachen | EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt |
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Literatur |
- U. Zölzer, Digitale Audiosignalverarbeitung, 3. Aufl., B.G. Teubner, 2005. - U. Zölzer, Digitale Audio Signal Processing, 2nd Edition, J. Wiley & Sons, 2005. - U. Zölzer (Ed), Digital Audio Effects, 2nd Edition, J. Wiley & Sons, 2011.
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Lehrveranstaltung L0651: Digital Audio Signal Processing |
Typ | Hörsaalübung |
SWS | 1 |
LP | 2 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14 |
Dozenten | Prof. Udo Zölzer |
Sprachen | EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Modul M0733: Software Analysis |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Sibylle Schupp |
Zulassungsvoraussetzungen | None |
Empfohlene Vorkenntnisse |
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Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
Students apply the major approaches to data-flow analysis, control-flow analysis, and type-based analysis, along with their classification schemes, and employ abstract interpretation. They explain the standard forms of internal representations and models, including their mathematical structure and properties, and evaluate their suitability for a particular analysis. They explain and categorize the major analysis algorithms. They distinguish precise solutions from approximative approaches, and show termination and soundness properties. |
Fertigkeiten |
Presented with an analytical task for a software artifact, students select appropriate approaches from software analysis, and justify their choice. They design suitable representations by modifying standard representations. They develop customized analyses and devise them as safe overapproximations. They formulate analyses in a formal way and construct arguments for their correctness, behavior, and precision. |
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz |
Students discuss relevant topics in class. They defend their solutions orally. They communicate in English. |
Selbstständigkeit |
Using accompanying on-line material for self study, students can assess their level of knowledge continuously and adjust it appropriately. Working on exercise problems, they receive additional feedback. Within limits, they can set their own learning goals. Upon successful completion, students can identify and precisely formulate new problems in academic or applied research in the field of software analysis. Within this field, they can conduct independent studies to acquire the necessary competencies and compile their findings in academic reports. They can devise plans to arrive at new solutions or assess existing ones. |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Fachtheoretisch-fachpraktische Arbeit |
Prüfungsdauer und -umfang | siehe englisch |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Computer Science: Vertiefung Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Informations- und Kommunikationstechnik: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Software: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme, Schwerpunkt Software und Signalverarbeitung : Wahlpflicht Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Informationstechnologie: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L0631: Software Analysis |
Typ | Vorlesung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Sibylle Schupp |
Sprachen | EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt |
|
Literatur |
|
Lehrveranstaltung L0632: Software Analysis |
Typ | Gruppenübung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Sibylle Schupp |
Sprachen | EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Modul M0550: Digital Image Analysis |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Rolf-Rainer Grigat |
Zulassungsvoraussetzungen | None |
Empfohlene Vorkenntnisse |
System theory of one-dimensional signals (convolution and correlation, sampling theory, interpolation and decimation, Fourier transform, linear time-invariant systems), linear algebra (Eigenvalue decomposition, SVD), basic stochastics and statistics (expectation values, influence of sample size, correlation and covariance, normal distribution and its parameters), basics of Matlab, basics in optics |
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
Students can
|
Fertigkeiten |
Students are able to
Students can solve simple arithmetical problems relating to the specification and design of image processing and image analysis systems. Students are able to assess different solution approaches in multidimensional decision-making areas. Students can undertake a prototypical analysis of processes in Matlab. |
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz |
k.A. |
Selbstständigkeit |
Students can solve image analysis tasks independently using the relevant literature. |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Klausur |
Prüfungsdauer und -umfang | 60 Minuten, Umfang Vorlesung und Materialien im StudIP |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Computer Science: Vertiefung Intelligenz-Engineering: Wahlpflicht Elektrotechnik: Vertiefung Nachrichten- und Kommunikationstechnik: Wahlpflicht Elektrotechnik: Vertiefung Medizintechnik: Wahlpflicht Elektrotechnik: Vertiefung Medizintechnik: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Signalverarbeitung: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme, Schwerpunkt Software und Signalverarbeitung : Wahlpflicht Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Informationstechnologie: Wahlpflicht Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht Microelectronics and Microsystems: Vertiefung Communication and Signal Processing: Wahlpflicht Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht Theoretischer Maschinenbau: Vertiefung Numerik und Informatik: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L0126: Digital Image Analysis |
Typ | Vorlesung |
SWS | 4 |
LP | 6 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56 |
Dozenten | Prof. Rolf-Rainer Grigat |
Sprachen | EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt |
|
Literatur |
Bredies/Lorenz, Mathematische Bildverarbeitung, Vieweg, 2011 |
Modul M0924: Software für Eingebettete Systeme |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Volker Turau |
Zulassungsvoraussetzungen | Keine |
Empfohlene Vorkenntnisse |
|
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
Studierende können die grundlegende Prinzipien und Vorgehensweisen für die Erstellung von Software für eingebettete Systeme erklären. Sie sind in der Lage, ereignisbasierte Programmiertechniken mittels Interrupts zu beschreiben. Sie kennen den Aufbau und Funktion eines konkreten Mikrocontrollers. Die Teilnehmer sind in der Lage, Anforderungen an Echtzeitsysteme zu erläutern. Sie können mindestens drei Scheduling Algorithmen für Echzeitbetriebssysteme erläutern (einschließlich Vor- und Nachteile) |
Fertigkeiten | Studierende erstellen interrupt-basierte Programme für einen konkreten Mikrocontroller. Sie erstellen und benutzen einen preemptiven scheduler. Sie setzen periphere Komponenten (Timer, ADCs, EEPROM) für komplexe Aufgaben eingebetteter System ein. Für den Anschluss externer Komponenten setzen sie serielle Protokolle ein. |
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz | |
Selbstständigkeit | |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Klausur |
Prüfungsdauer und -umfang | 90 min |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Computer Science: Vertiefung Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme, Schwerpunkt Software und Signalverarbeitung : Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Software: Wahlpflicht Mechatronics: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L1069: Software für Eingebettete Systeme |
Typ | Vorlesung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Volker Turau |
Sprachen | DE/EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt |
|
Literatur |
|
Lehrveranstaltung L1070: Software für Eingebettete Systeme |
Typ | Gruppenübung |
SWS | 3 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 48, Präsenzstudium 42 |
Dozenten | Prof. Volker Turau |
Sprachen | DE/EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Modul M0556: Computer Graphics |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Tobias Knopp |
Zulassungsvoraussetzungen | None |
Empfohlene Vorkenntnisse |
Students are expected to have a solid knowledge of object-oriented programming as well as of linear algebra and geometry. |
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
Students have acquired a theoretical basis in computer graphics and have a clear understanding of the process of computer animation. |
Fertigkeiten |
Students have acquired
|
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz |
Students are trained in communicating abstract ideas and are familiar with planning and conducting projects within a small team. |
Selbstständigkeit |
Students are able to direct complex computer animation projects. |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Klausur |
Prüfungsdauer und -umfang | 90 min |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Computer Science: Vertiefung Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Signalverarbeitung: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme, Schwerpunkt Software und Signalverarbeitung : Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L0145: Computer Graphics |
Typ | Vorlesung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Tobias Knopp |
Sprachen | EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt |
Computer graphics and animation are leading to an unprecedented visual revolution. The course deals with its technological foundations:
Students will be be working on a series of mini-projects which will eventually evolve into a final project. Learning computer graphics and animation resembles learning a musical instrument. Therefore, doing your projects well and in time is essential for performing well on this course. |
Literatur |
Alan H. Watt: 3D Computer Graphics. Harlow: Pearson (3rd ed., repr., 2009). Dariush Derakhshani: Introducing Autodesk Maya 2014. New York, NY : Wiley (2013). |
Lehrveranstaltung L0768: Computer Graphics |
Typ | Gruppenübung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Tobias Knopp |
Sprachen | EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Modul M0551: Pattern Recognition and Data Compression |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Rolf-Rainer Grigat |
Zulassungsvoraussetzungen | None |
Empfohlene Vorkenntnisse |
Linear algebra (including PCA, unitary transforms), stochastics and statistics, binary arithmetics |
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
Students can name the basic concepts of pattern recognition and data compression. Students are able to discuss logical connections between the concepts covered in the course and to explain them by means of examples. |
Fertigkeiten |
Students can apply statistical methods to classification problems in pattern recognition and to prediction in data compression. On a sound theoretical and methodical basis they can analyze characteristic value assignments and classifications and describe data compression and video signal coding. They are able to use highly sophisticated methods and processes of the subject area. Students are capable of assessing different solution approaches in multidimensional decision-making areas. |
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz |
k.A. |
Selbstständigkeit |
Students are capable of identifying problems independently and of solving them scientifically, using the methods they have learnt. |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Klausur |
Prüfungsdauer und -umfang | 60 Minuten, Umfang Vorlesung und Materialien im StudIP |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Computer Science: Vertiefung Intelligenz-Engineering: Wahlpflicht Elektrotechnik: Vertiefung Nachrichten- und Kommunikationstechnik: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Signalverarbeitung: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme, Schwerpunkt Software und Signalverarbeitung : Wahlpflicht Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Informationstechnologie: Wahlpflicht Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Elektrotechnik: Wahlpflicht Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht Mechatronics: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht Theoretischer Maschinenbau: Vertiefung Numerik und Informatik: Wahlpflicht Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L0128: Pattern Recognition and Data Compression |
Typ | Vorlesung |
SWS | 4 |
LP | 6 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56 |
Dozenten | Prof. Rolf-Rainer Grigat |
Sprachen | EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt |
Structure of a pattern recognition system, statistical decision theory, classification based on statistical models, polynomial regression, dimension reduction, multilayer perceptron regression, radial basis functions, support vector machines, unsupervised learning and clustering, algorithm-independent machine learning, mixture models and EM, adaptive basis function models and boosting, Markov random fields Information, entropy, redundancy, mutual information, Markov processes, basic coding schemes (code length, run length coding, prefix-free codes), entropy coding (Huffman, arithmetic coding), dictionary coding (LZ77/Deflate/LZMA2, LZ78/LZW), prediction, DPCM, CALIC, quantization (scalar and vector quantization), transform coding, prediction, decorrelation (DPCM, DCT, hybrid DCT, JPEG, JPEG-LS), motion estimation, subband coding, wavelets, HEVC (H.265,MPEG-H) |
Literatur |
Schürmann: Pattern Classification, Wiley 1996 Salomon, Data Compression, the Complete Reference, Springer, 2000 |
Modul M1301: Software Testing |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Sibylle Schupp |
Zulassungsvoraussetzungen | None |
Empfohlene Vorkenntnisse |
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Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
Students explain the different phases of testing, describe fundamental techniques of different types of testing, and paraphrase the basic principles of the corresponding test process. They give examples of software development scenarios and the corresponding test type and technique. They explain algorithms used for particular testing techniques and describe possible advantages and limitations. |
Fertigkeiten |
Students identify the appropriate testing type and technique for a given problem. They adapt and execute respective algorithms to execute a concrete test technique properly. They interpret testing results and execute corresponding steps for proper re-test scenarios. They write and analyze test specifications. They apply bug finding techniques for non-trivial problems. |
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz |
Students discuss relevant topics in class. They defend their solutions orally. |
Selbstständigkeit |
Students can assess their level of knowledge continuously and adjust it appropriately, based on feedback and on self-guided studies. Within limits, they can set their own learning goals. Upon successful completion, students can identify and precisely formulate new problems in academic or applied research in the field of software testing. Within this field, they can conduct independent studies to acquire the necessary competencies and compile their findings in academic reports. They can devise plans to arrive at new solutions or assess existing ones |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Fachtheoretisch-fachpraktische Arbeit |
Prüfungsdauer und -umfang | Software |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Computer Science: Vertiefung Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Software: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme, Schwerpunkt Software und Signalverarbeitung : Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L1791: Software Testing |
Typ | Vorlesung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Sibylle Schupp |
Sprachen | EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt |
|
Literatur |
|
Lehrveranstaltung L1792: Software Testing |
Typ | Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Sibylle Schupp |
Sprachen | EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt |
|
Literatur |
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Modul M0552: 3D Computer Vision |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Rolf-Rainer Grigat |
Zulassungsvoraussetzungen | None |
Empfohlene Vorkenntnisse |
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Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
Students can explain and describe the field of projective geometry. |
Fertigkeiten |
Students are capable of
With assistance from the teacher students are able to link the contents of the three subject areas (modules)
in practical assignments. |
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz |
Students can collaborate in a small team on the practical realization and testing of a system to reconstruct a three-dimensional scene or to evaluate volume data sets. |
Selbstständigkeit |
Students are able to solve simple tasks independently with reference to the contents of the lectures and the exercise sets. Students are able to solve detailed problems independently with the aid of the tutorial’s programming task. |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Klausur |
Prüfungsdauer und -umfang | 60 Minuten, Umfang Vorlesung und Materialien im StudIP |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Computer Science: Vertiefung Intelligenz-Engineering: Wahlpflicht Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Systemtechnik - Robotik: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Signalverarbeitung: Wahlpflicht Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme, Schwerpunkt Software und Signalverarbeitung : Wahlpflicht Mechanical Engineering and Management: Vertiefung Mechatronik: Wahlpflicht Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht Microelectronics and Microsystems: Vertiefung Communication and Signal Processing: Wahlpflicht Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht Theoretischer Maschinenbau: Vertiefung Numerik und Informatik: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L0129: 3D Computer Vision |
Typ | Vorlesung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Rolf-Rainer Grigat |
Sprachen | EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt |
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Literatur |
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Lehrveranstaltung L0130: 3D Computer Vision |
Typ | Gruppenübung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Rolf-Rainer Grigat |
Sprachen | EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Thesis
Modul M-002: Masterarbeit |
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Lehrveranstaltungen | ||||
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Modulverantwortlicher | Professoren der TUHH |
Zulassungsvoraussetzungen |
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Empfohlene Vorkenntnisse | keine |
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
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Fertigkeiten |
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Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz |
Studierende können
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Selbstständigkeit |
Studierende sind fähig,
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Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 900, Präsenzstudium 0 |
Leistungspunkte | 30 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Abschlussarbeit |
Prüfungsdauer und -umfang | laut ASPO |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Bauingenieurwesen: Abschlussarbeit: Pflicht Bioverfahrenstechnik: Abschlussarbeit: Pflicht Chemical and Bioprocess Engineering: Abschlussarbeit: Pflicht Computer Science: Abschlussarbeit: Pflicht Elektrotechnik: Abschlussarbeit: Pflicht Energie- und Umwelttechnik: Abschlussarbeit: Pflicht Energietechnik: Abschlussarbeit: Pflicht Environmental Engineering: Abschlussarbeit: Pflicht Flugzeug-Systemtechnik: Abschlussarbeit: Pflicht Global Innovation Management: Abschlussarbeit: Pflicht Informatik-Ingenieurwesen: Abschlussarbeit: Pflicht Information and Communication Systems: Abschlussarbeit: Pflicht Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Abschlussarbeit: Pflicht Joint European Master in Environmental Studies - Cities and Sustainability: Abschlussarbeit: Pflicht Logistik, Infrastruktur und Mobilität: Abschlussarbeit: Pflicht Materialwissenschaft: Abschlussarbeit: Pflicht Mathematical Modelling in Engineering: Theory, Numerics, Applications: Abschlussarbeit: Pflicht Mechanical Engineering and Management: Abschlussarbeit: Pflicht Mechatronics: Abschlussarbeit: Pflicht Mediziningenieurwesen: Abschlussarbeit: Pflicht Microelectronics and Microsystems: Abschlussarbeit: Pflicht Produktentwicklung, Werkstoffe und Produktion: Abschlussarbeit: Pflicht Regenerative Energien: Abschlussarbeit: Pflicht Schiffbau und Meerestechnik: Abschlussarbeit: Pflicht Ship and Offshore Technology: Abschlussarbeit: Pflicht Teilstudiengang Lehramt Metalltechnik: Abschlussarbeit: Pflicht Theoretischer Maschinenbau: Abschlussarbeit: Pflicht Verfahrenstechnik: Abschlussarbeit: Pflicht Wasser- und Umweltingenieurwesen: Abschlussarbeit: Pflicht |