Modulhandbuch - Informatik - Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf

Modulhandbuch 

Bachelor- und Master-Studiengang Informatik 

Heinrich-Heine–Universität Düsseldorf 

Stand: Juli 2011

Inhaltsverzeichnis 

1 Grundlagenmodule der Informatik (1.–4. Fachsemester Bachelor) 4 

1.1 Grundlagen der Softwareentwicklung und Programmierung (Informatik I) . . . . . . . . . . . . . 4 

1.2 Grundlagen der Technischen Informatik (Informatik II) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 

1.3 Modul: Programmierpraktikum . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 

1.4 Grundlagen der Algorithmen und Datenstrukturen (Informatik III) . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 

1.5 Grundlagen der Theoretischen Informatik (Informatik IV) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 

2 Grundlagenmodule der Mathematik (1.–3. Fachsemester Bachelor) 12 

2.1 Modul: Analysis I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 

2.2 Modul: Analysis II . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 

2.3 Modul: Lineare Algebra . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 

2.4 Modul: Angewandte Mathematik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 

3 Nebenfachmodule (Bachelor-Studiengang) 17 

3.1 Nebenfach: Biologie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 

3.2 Nebenfach Chemie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 

3.3 Nebenfach: Mathematik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 

3.4 Nebenfach: Physik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 

3.5 Nebenfach: Psychologie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 

3.6 Andere Nebenfächer (auf Antrag) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 

4 Praxis- und Berufsorientierung 24 

4.1 Modul: Praxis- und Berufsorientierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 

5 Wahlpflicht- und Schwerpunktfachmodule (Bachelor) 26 

5.1 Modul: Algorithmentheorie I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 

5.2 Halb-Modul: Algorithmen in der Bioinformatik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 

5.3 Halb-Modul: Algorithmische Eigenschaften von Wahlsystemen I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 

5.4 Modul: Betriebssysteme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 

5.5 Modul: Bildverarbeitung 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 

5.6 Modul: Datenbanksysteme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 

5.7 Modul: Graphenalgorithmen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 

5.8 Modul: Kryptokomplexität I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 

5.9 Modul: Mikrokontroller . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 

5.10 Modul: Rechnernetze . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 

5.11 Modul: Statistisches Lernen in der Bioinformatik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 

5.12 Modul: Softwaretechnik und Programmiersprachen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 

5.13 Halb-Modul: Statistische Auswertung biologischer Daten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 

1

6 Bachelorarbeit 47 

6.1 Modul: Bachelorarbeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 

7 Wahlpflicht- und Schwerpunktfachmodule (Master) 49 

7.1 Modul: Algorithmentheorie II . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 

7.2 Halb-Modul: Algorithmen für schwere Probleme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 

7.3 Modul: Algorithmen für Ad-hoc- und Sensornetzwerke . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 

7.4 Halb-Modul: Algorithmische Eigenschaften von Wahlsystemen II . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 

7.5 Halb-Modul: Approximationsalgorithmen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 

7.6 Halb-Modul: Architektur verteilter Systeme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 

7.7 Modul: Bildverarbeitung 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 

7.8 Halb-Modul: Cake-cutting Algorithms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 

7.9 Halb-Modul: Data Warehouses . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 

7.10 Halb-Modul: Einführung in die statistische Analyse mittels Computersimulationen . . . . . . . . 64 

7.11 Halb-Modul: Effiziente Algorithmen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 

7.12 Halb-Modul: Fehlerkorrigierende Codierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 

7.13 Halb-Modul: Geoinformatik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 

7.14 Modul: Graphenalgorithmen II . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 

7.15 Halb-Modul: Grundlagen verteilter Systeme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 

7.16 Halb-Modul: Knowledge Discovery in Databases . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73 

7.17 Halb-Modul: Knowledge Discovery in Databases – Ausgewählte Themen . . . . . . . . . . . . . . 74 

7.18 Modul: Kryptokomplexität II . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 

7.19 Modul: Medizinische Bildverarbeitung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79 

7.20 Modul: Mobilkommunikation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80 

7.21 Halb-Modul: Modellierung metabolischer Netzwerke . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81 

7.22 Halb-Modul: Multimedia-Datenbanksysteme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 

7.23 Halb-Modul: Netzwerksicherheit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84 

7.24 Halb-Modul: Neuronale Netze . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86 

7.25 Halb-Modul: Primzahltests und das Faktorisierungsproblem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87 

7.26 Halb-Modul: Programmiersprachen II . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89 

7.27 Modul: Phylogenetik und virale Evolution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 

7.28 Halb-Modul: Randomisierte Algorithmen und Komplexitätsklassen . . . . . . . . . . . . . . . . . 92 

7.29 Modul: Signalverarbeitung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94 

7.30 Halb-Modul: Softwaretechnik II . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95 

7.31 Halb-Modul: Softwaretechnik III . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 

7.32 Halb-Modul: Systemprogrammierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 

7.33 Halb-Modul: Transaktionsverwaltung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99 

7.34 Halb-Modul: Verteilte und Föderierte Datenbanken . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101 

7.35 Halb-Modul: Verteilte und parallele Programmierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102 

7.36 Halb-Modul: Vertiefung Rechnernetze . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104 

7.37 Halb-Modul: Zeichnen von Graphen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105 

8 Projektarbeit (Master-Studium) 107 

8.1 Modul: Projektarbeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107 

9 Wahlbereich (Master-Studium) 109 

9.1 Modul: Individuelle Vertiefung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109 

10 Masterarbeit 111 

2

10.1 Modul: Masterarbeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111 

3

Kapitel 1 

Grundlagenmodule der Informatik 

(1.–4. Fachsemester Bachelor) 

1.1 Grundlagen der Softwareentwicklung und Programmierung (Informatik 

I) 

Modulart 

Pflicht 

Studiengang 

Bachelor-Studiengang Informatik 

Kreditpunkte 

10 CP 

Lehrveranstaltungen 

• Vorlesung ” Grundlagen der Softwareentwicklung und Programmierung“, 4 SWS 

• Theoretische Übungen, 2 SWS 

• Praktische Übungen, 2 SWS 

Inhalte und Qualifikationsziele 

• grundlegende Begriffe der Informatik, insb. Algorithmus und Programm 

• Algorithmenparadigmen: imperativ/prozedural und objektorientiert 

• Einführung in die Konzepte (u.a. Objektorientierung) einer höheren Programmiersprache 

• ausgewählte Standard-Algorithmen (z.B. Such- und Sortierverfahren) sowie deren Umsetzung in einer 

höheren Programmiersprache 

• Analyse der Zeitkomplexität von Algorithmen 

• abstrakte Datentypen, sowie grundlegende dynamische Datenstrukturen und ihre Realisierung in einer 

höheren Programmiersprache 

4

Literatur 

• H.-P. Gumm, M. Sommer: Einführung in die Informatik, Oldenbourg-Verlag, 2002 

Qualifikationsziele Aneignung von Fähigkeiten zum Verständnis der wichtigsten Grundlagen der Praktischen 

Informatik; Erwerb von Programmierkenntnissen; Aneignung der Fähigkeit zum selbstständigen Lösen 

einfacher algorithmischer Probleme. 

Verwendbarkeit des Moduls 

Pflichtmodul im Bachelor-Studiengang Informatik. 

Nebenfach/Anwendungsfach Informatik im Diplom-, Bachelor- und Master-Studiengang Mathematik sowie 

Wahlbereich in den Bachelor-Studiengängen Physik und Medizinische Physik. 

Teilnahmevoraussetzungen 

keine 

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten 

• aktive und erfolgreiche Mitwirkung in den theoretischen und praktischen Übungen 

• schriftliche Prüfung (Klausur, i.d.R. 90 Minuten) 

Häufigkeit des Angebots, modulare Schiene 

Jedes Wintersemester. 

Modulbeauftragte und hauptamtliche Lehrende 

Prof. Dr. Volker Aurich, Prof. Dr. Alice McHardy, Prof. Dr. Michael Schöttner 

1.2 Grundlagen der Technischen Informatik (Informatik II) 

Anmerkung: In den Prüfungsordnungen von 2002 und 2004 lautete die Bezeichnung dieses Moduls: ” Grundlagen 

der Praktischen Informatik“. 

Modulart 

Pflicht 

Studiengang 


Kreditpunkte 

10 CP 


• Vorlesung ”Grundlagen der Technischen Informatik”, 4 SWS 

• Übungen, 2 SWS 

• C Praktikum, 2 SWS 

5


Ziel der Veranstaltung Informatik II ist das Vermitteln eines Grundverständnisses der Funktionsweise moderner 

Computer. Zu den Themen der Veranstaltung gehören daher Logik, digitale Schaltungen, Mikroarchitekturen, 

Mikroprogrammierung und Assembler-Programmierung, genauso wie elementare Kenntnisse im Bereich 

Betriebssysteme. Zur Illustration werden konkrete Prozessoren und Rechnersysteme vorgestellt. Parallel zur 

Vorlesung wird im Rahmen praktischer Übungen die Programmierung in x86 Assembler mit NASM (Netwide 

Assembler) erlernt. Im Anschluss an die Vorlesungszeit findet ein Projektpraktikum mit der Programmiersprache 

C statt. 

Empfohlene Literatur Das primäre Lehrbuch zu dieser Veranstaltung ist: 

Structured Computer Ogranization Andrew S. Tanenbaum; Prentice Hall; 5th Edition; 2006. 


Pflichtmodul im Bachelor-Studiengang Informatik. 

Nebenfach Informatik im Bachelor- und Master-Studiengang Mathematik sowie in den Bachelor-Studiengängen 

Physik und Medizinische Physik. 

A-Modul im Diplom-Studiengang Biologie. 


keine 


Aktive und erfolgreiche Mitwirkung in den Übungen. Lösen einer aufwändigeren Programmieraufgabe in C. 

Erfolgreiche Teilnahme an der Abschlussklausur. 


Jedes Sommersemester. 


Prof. Dr. Stefan Conrad, Prof. Dr. Martin Mauve, Jun.-Prof. Dr. Björn Scheuermann 

1.3 Modul: Programmierpraktikum 

Modulart 

Pflicht 

Studiengang 


Kreditpunkte 

10 CP 

6


• Vorlesung ” Softwaretechnische Grundlagen“, 2 SWS 




Die Studierenden sollen lernen, gemeinsam in Gruppen eine umfangreichere Programmieraufgabe zu bearbeiten. 

Literatur: 

• Pilone & Miles, “Softwareentwicklung von Kopf bis Fuß”, O’Reilly, 2008. 

• Sommerville, “Software Engineerin“, 8. Aufl., Addison-Wesley, 2006. 

• D. Flanagan, “Java in a Nutshel“, O’Reilly, 4. Aufl, 2005. 

• C. Dawson, “Computerprojekte im Klartext“, Pearson Studium, 2003. 


• Pflichtmodul im Bachelor-Studiengang Informatik. 

• Pflichtmodul im integrierten Bachelor-Studiengang Sprachtechnologie und Informationswissenschaft. 


Gute Kenntnis des Stoffs der Lehrveranstaltung ” Grundlagen der Softwareentwicklung und Programmierung“ 


• Aktive und erfolgreiche Mitwirkung in der Gruppenarbeit 

• Eigenständige Programmierarbeit 

• Projektpräsentation 




PD Dr. Dr.-Ing. Wilfried Linder 

1.4 Grundlagen der Algorithmen und Datenstrukturen (Informatik 

III) 

Modulart 

Pflicht 

Studiengang 


7

Kreditpunkte 

10 CP 


• Vorlesungen ” Algorithmen und Datenstrukturen“, 4 SWS, 

• Übungen ” Algorithmen und Datenstrukturen“, 2 SWS 

Die Bearbeitung der Hausaufgaben erfordern durchschnittlich weitere 4 SWS 


Inhalte 

• Algorithmen und ihre formalen Grundlagen 

• Rechenmodelle, Effizienzmaße 

• Sortierverfahren (Quicksort, Heapsort, Mergesort, ...) 

• Suchstrategien (Binärsuche, Interpolationsuche, Textsuche, ...) 

• Dictionaries (offene Hashverfahren, dynamische Hashverfahren) 

• Suchbäume (AVL-Bäume, B-Bäume, Splay-Trees, ...) 

• Vorrangswarteschlangen (Heaps, Binominal Queues, Fibonacci-Heaps, ...); amortisierte Laufzeitanalysen 

• Einführung in Graphenalgorithmen (Tiefensuche, Breitensuche, Zusammenhangsprobleme, ...) 

Qualifikationsziele Studierende, die das Modul erfolgreich absolviert haben, besitzen anschließend ein Basisverständnis 

der wichtigsten Grundlagen über Algorithmen. Sie besitzen die Fähigkeit zur Problemspezifikation 

und algorithmischen Problembearbeitung. 

Empfohlene Literatur 

• Thomas Ottmann und Peter Widmayer, ” Algorithmen und Datenstrukturen“, Spektrum Akademischer 

Verlag, 4. Auflage, 2002 

• Richard Johnsonbaugh und Marcus Schäfer, ” Algorithms“, Pearson Education, 2004 

• Jon Kleinberg und Eva Tardos, ” Algorithm Design“, Addison Wesley, 2006 


• Pflichtmodul im Bachelor-Studiengang Informatik 

• Nebenfach Informatik im Diplom-Studiengang Mathematik sowie im Bachelor- und Master-Studiengang 

Mathematik und Anwendungsgebiete 


Grundlagenmodul Informatik 1: ” Grundlagen der Praktischen Informatik” 


aktive Mitarbeit in den Übungen, Abgabe der Hausaufgaben, Klausur zum Ende des Semesters. 

8


Jedes Studienjahr, in der Regel im Wintersemester 


Prof. Dr. Egon Wanke, Prof. Dr. Martin Lercher 

1.5 Grundlagen der Theoretischen Informatik (Informatik IV) 

Modulart 

Pflicht 

Studiengang 


Kreditpunkte 

10 CP 


• Vorlesung, 4 SWS 

• Übungen zur Vorlesung, 2 SWS 


Inhalte 

• Formale Sprachen und Automaten 

– Grundbegriffe 

∗ Wörter, Sprachen und Grammatiken 

∗ Die Chomsky-Hierarchie 

– Reguläre Sprachen 

∗ Endliche Automaten 

∗ Reguläre Ausdrücke 

∗ Gleichungssysteme 

∗ Das Pumping-Lemma 

∗ Satz von Myhill und Nerode und Minimalautomaten 

∗ Abschlusseigenschaften regulärer Sprachen 

∗ Charakterisierungen regulärer Sprachen 

– Kontextfreie Sprachen 

∗ Normalformen 

∗ Das Pumping-Lemma 

∗ Der Satz von Parikh 

∗ Abschlusseigenschaften kontextfreier Sprachen 

∗ Der Algorithmus von Cocke, Younger und Kasami 

∗ Kellerautomaten 

9

– Deterministisch kontextfreie Sprachen 

∗ Deterministische Kellerautomaten 

∗ LR(k)- und LL(k)-Grammatiken 

∗ Anwendung: Syntaxanalyse durch LL(k)-Parser 

– Kontextsensitive und L0-Sprachen 

∗ Turingmaschinen 

∗ Linear beschränkte Automaten 

∗ Zusammenfassung 

• Berechenbarkeit 

– Intuitiver Berechenbarkeitsbegriff und die These von Church 

– Turing-Berechenbarkeit 

– LOOP-, WHILE- und GOTO-Berechenbarkeit 

∗ LOOP-Berechenbarkeit 

∗ WHILE-Berechenbarkeit 

∗ GOTO-Berechenbarkeit 

– Primitiv rekursive und partiell rekursive Funktionen 

∗ Primitiv rekursive Funktionen 

∗ Die Ackermann-Funktion 

∗ Allgemein und partiell rekursive Funktionen 

∗ Der Hauptsatz der Berechenbarkeitstheorie 

– Entscheidbarkeit und Aufzählbarkeit 

∗ Einige grundlegende Sätze 

∗ Entscheidbarkeit 

∗ Rekursiv aufzählbare Mengen 

– Unentscheidbarkeit 

∗ Der Satz von Rice 

∗ Reduzierbarkeit 

∗ Das Postsche Korrespondenzproblem 

∗ Unentscheidbarkeit in der Chomsky-Hierarchie 

∗ Zusammenfassung 

Qualifikationsziele Ziel der Veranstaltung Informatik IV ist die Vermittlung von Grundlagenwissen aus den 

Bereichen Formale Sprachen und Automaten sowie Berechenbarkeitstheorie. Am Ende der Veranstaltung sollten 

Studierende in der Lage sein, formale Sprachen in die Chomsky-Hierarchie einzuordnen, verschiedene äquivalente 

Automatenmodelle ineinander bzw. in Grammatiken des entsprechenden Typs umzuformen, Argumente für die 

Inäquivalenz von bestimmten Automatenmodellen bzw. Grammatiktypen zu geben, die algorithmische Entscheidbarkeit 

von Problemen einzuschätzen und Argumente für die Nichtentscheidbarkeit von Problemen zu 

geben. Auch sollten sie die Erkenntnis gewonnen haben, dass es nicht berechenbare Funktionen gibt, und eine 

Vorstellung vom Aufbau eines Compilers und von lexikalischer und Syntaxanalyse erworben haben. Neben diesen 

Kenntnissen sollten sie sich auch Fertigkeiten im Umgang mit formalen Begriffs- und Modellbildungen sowie 

mit formalen Argumentationsweisen sowie bestimmte Beweistechniken (wie etwa Diagonalisierung) angeeignet 

haben. 

10


• Theoretische Informatik kurz gefasst, Uwe Schöning. Spektrum Akademischer Verlag, 2. Auflage, 

1995. 

• Einführung in die Automatentheorie, Formale Sprachen und Komplexitätstheorie, John E. 

Hopcroft, Rajeev Motwani und Jeffrey D. Ullman. Pearson Studium, 2. Auflage, 2002. 

• Theoretische Informatik. Eine kompakte Einführung, Klaus W. Wagner. Springer-Verlag, 2. Auflage, 

Berlin, Heidelberg, 2003. 

Ergänzende Literatur 

• Theoretische Informatik. Eine anwendungsorientierte Einführung, Norbert Blum. Oldenbourg, 

2. Auflage, 2001. 

• Theoretische Informatik. Eine Einführung in Berechenbarkeit, Komplexität und formale 

Sprachen mit 101 Beispielen, Alexander Asteroth und Christel Baier. Pearson Studium, 2002. 


• Bachelor-Studiengang Informatik (Pflichtbereich) 

• Diplom- und Master-Studiengang Mathematik (Nebenfach) 


keine 


• erfolgreiche Bearbeitung der Übungsaufgaben 

• Bestehen der schriftlichen Prüfung (Klausur) 


jedes Sommersemester 


Prof. Dr. Jörg Rothe (seit 2000), ab 2012 im Wechsel mit Prof. Dr. Michael Leuschel 

11

Kapitel 2 

Grundlagenmodule der Mathematik 

(1.–3. Fachsemester Bachelor) 

2.1 Modul: Analysis I 

Modulart 

Pflicht 

Studiengang 


Kreditpunkte 

10 CP 


• Vorlesung ” Analysis I“, 4 SWS 

• Übung zu ” Analysis I“, 2 SWS 


• Grundlegende Begriffe 

• Aussagen und Methoden der Analysis einer reeller Veränderlicher 


• Bachelor-Studiengang Informatik 

• Bachelor-Studiengang Mathematik 

• Bachelor-Studiengang Physik 


Keine 

12


• Erfolgreiches Bearbeiten von Übungsaufgaben 

• Abschlussklausur jeweils in der letzten Vorlesungswoche sowie zu Beginn des kommenden Semesters (Anmeldung 

in der Vorlesung) 

• Die Klausur muss bestanden werden; das Modul wird nicht benotet. 


jedes Semester 


Die Dozenten der Mathematik (Festlegung jeweils 1 Jahr im Voraus in einer Sitzung der Wissenschaftlichen 

Einrichtung) 

2.2 Modul: Analysis II 

Modulart 

Pflicht 

Studiengang 


Kreditpunkte 

10 CP 


• Vorlesung ” Analysis II“, 4 SWS 

• Übung zu ” Analysis II“, 2 SWS 


• Aussagen und Methoden der Analysis mehrerer reeller Veränderlicher 

• gewöhnliche Differentialgleichungen 






Für die Teilnahme an ” Analysis II“ sind die Kenntnisse aus Analysis I erforderlich. 

13





• Die Klausuren zu beiden Lehrveranstaltungen müssen bestanden werden; das Modul wird nicht benotet. 





Einrichtung) 

2.3 Modul: Lineare Algebra 

Modulart 

Pflicht 

Studiengang 


Kreditpunkte 

10 CP 


• Vorlesung ” Lineare Algebra I“, 4 SWS 

• Übung zu ” Lineare Algebra I“, 2 SWS 


• Grundlegende Begriffe und Strukturen der Mathematik 

• Aussagen und Methoden der Linearen Algebra 






keine 

14










Einrichtung) 

2.4 Modul: Angewandte Mathematik 

Modulart 

Pflicht 

Studiengang 


Kreditpunkte 

10 CP 


Zur Wahl: 

oder 

• Vorlesung ” Numerik I“, 3 SWS 

• Übung zu ” Numerik I“, 2 SWS 

• Programmierpraktikum zu ” Numerik I“, 2 SWS 

• Vorlesung ” Modellbildung in der Stochastik“, 4 SWS 

• Übung zu ” Modellbildung in der Stochastik“, 2 SWS 


Numerik I: 

• Grundlagen der Numerischen Mathematik 

• Numerische Integration 

• Interpolation und Approximation 

15

• linearer und nichtlinearer Gleichungssysteme 

Modellbildung in der Stochastik: 

• Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung 

• Modelle für Zufallsexperimente 

• Anwendungen der Stochastik in der Informatik 





Module Analysis und Lineare Algebra (2 der 3 Klausuren aus diesen Modulen müssen bestanden sein) 


• Erfolgreiches Bearbeiten von Übungsaufgaben und (wenn Numerik I gewählt wurde) der Programmieraufgaben 





jedes Wintersemester 


für Numerik I: Prof. Dr. Hochbruck, Prof. Dr. Witsch und Kollegen 

für Modellbildung in der Stochastik: Prof. Dr. A. Janssen, Prof. Dr. K. Janssen und Kollegen 

16

Kapitel 3 

Nebenfachmodule 

(Bachelor-Studiengang) 

3.1 Nebenfach: Biologie 

Modulart 

Nebenfach-Module 

Studiengang 


Kreditpunkte 

insgesamt 40 CP 


Studienplan: 

Veranstaltung SWS Sem. Kreditpunkte Modul 

Allgemeine Biologie 6 VL 3. 10 1 

Genetik 2 VL + 1 ÜB 4. 5 2 

Biodiversität, Ökologie und Evolution 3 VL 4. 5 2 

Mikrobiologie 3 VL 5. 5 3 

Neurobiologie und Zoophysiologie 3 VL 5. 5 3 

Biologische Systeme II 

Biochemie 3 VL + 1 ÜB 5./7. 5 4 

Biophysik 3 VL + 1 ÜB 5./7. 5 4 


Die Inhalte und Qualifikationsziele der einzelnen Veranstaltungen sind in den Modulbeschreibungen des 

Bachelor-Studiengangs Biologie zu finden. 


Bachelor-Studiengang Informatik (als Nebenfach-Module) 

17


keine 


Die Kreditpunkte werden in der Regel durch schriftliche Prüfungen erworben. 


Beginn jährlich Wintersemester 


Dozenten des Faches Biologie 

3.2 Nebenfach Chemie 

Modulart 


Studiengang 


Kreditpunkte 



Studienplan: 

Veranstaltung SWS Sem. CP Modul 

Brückenkurs Grundlagen der Chemie für Studienanfänger der 

Human- und Zahnmedizin 

Block (∗) 3. (∗) – – 

Einführung in die Quanten- und Computerchemie 3V+1S (+ 4P) 3. 8 1 

Anorganische Chemie für Studierende der Biologie 4V+1Ü 4. 8 2 

Organische Chemie für Studierende der Psychologie 2V+1Ü 4. 6 2 

Thermodynamik und Kinetik 

Biologische Systeme II 

4V+4P 4. 10 3 

Biochemie 3 VL + 1 ÜB 5./7. 5 4 

Biophysik 3 VL + 1 ÜB 5./7. 5 4 

(∗) Die Teilnahme am Brückenkurs wird zwar nicht überprüft, aber dringend empfohlen, da hier Voraussetzungen 

für die weiteren Veranstaltungen vermittelt werden! Der Brückenkurs findet in der vorlesungsfreien Zeit vor dem 

Wintersemester statt. 



Bachelor-Studiengangs Chemie zu finden. 

18




keine 


Die Kreditpunkte werden in der Regel durch Anwesenheitsaufgaben, Protokolle und abschließende schriftliche 

Prüfungen erworben. 


Beginn jährlich im Wintersemester 


Dozenten des Faches Chemie 

3.3 Nebenfach: Mathematik 

Modulart 


Studiengang 


Kreditpunkte 



Dieser Studienplan gilt für Studierende, die das Nebenfach Mathematik ab dem Sommersemester 2008 beginnen. 

Studierende, die das Nebenfach Mathematik vorher begonnen haben, können das Nebenfach bzw. einzelne Module 

nach diesem neuen Studienplan absolvieren; hierzu sind dem Prüfungsausschuss-Vorsitzenden die Laufzettel 

zu Abänderung vorzulegen. 

Im Nebenfach Mathematik sind 4 Module zu je 10 Kreditpunkten zu absolvieren. Ein Mathematik-Modul im 

Nebenfach besteht aus 

• einer Mathematik-Lehrveranstaltung im Umfang von 6 SWS (i.d.R. 4 VL + 2 Üb) mit abschließender 

Prüfung oder 

• zwei Mathematik -Lehrveranstaltungen im Umfang von je 3 SWS (i.d.R. 2 VL + 1 Üb) jeweils mit 

abschließender Prüfung. 

Mathematik-Veranstaltungen mit einem Umfang von 3 SWS können jeweils durch ein Seminar der Mathematik 

ersetzt werden. Werden 2 oder mehr Seminare im Rahmen des Nebenfachs absolviert, darf davon höchstens eines 

ein Proseminar sein. Zu den Mathematik-Veranstaltungen mit 3 SWS Umfang zählen auch die Veranstaltungen 

“Computergestützte Mathematik zur Linearen Algebra” sowie “Computergestützte Mathematik zu Analysis” 

(jeweils mit Übungen). 

19

Im Rahmen des Mathematik-Nebenfachs dürfen nur weiterführende Lehrveranstaltungen verwendet werden, die 

nicht zu dem Pflicht- oder Wahlpflichtbereich Mathematik im Informatik-Studium gehören. Von den Veranstaltungen 

“Numerik I” und “Modellbildung in der Stochastik” kann die, die nicht im Wahlpflichtbereich absolviert 

wurde, im Rahmen des Nebenfachs absolviert werden. 

Mathematik-Veranstaltungen für andere Fächer (wie Mathematik für Biologien, für Pharmazeuten oder für 

Wirtschaftswissenschaftler) können prinzipiell nicht im Rahmen des Nebenfachs verwedent werden. 

Empfehlung: Die Zusammenstellung des Nebenfachs Mathematik sollte möglichst frühzeitig mit einem Dozenten 

der Mathematik abgesprochen werden, da für bestimmte Veranstaltungen andere unbedingte oder empfohlene 

inhaltliche Voraussetzungen sind (siehe auch Modulbeschreibungen der Mathematik). 



Bachelor- und Master-Studiengangs Mathematik zu finden. 


• Bachelor-Studiengang Informatik (als Nebenfach-Module) 

• Bachelor- und Master-Studiengang Mathematik 


keine 


Die Kreditpunkte werden in der Regel durch Bearbeitung von Hausaufgaben, in Numerik zusätzlich von Programmieraufgaben 

und durch abschließende schriftliche Prüfungen erworben. 


Beginn jährlich im Sommersemester 


Dozenten des Faches Mathematik 

3.4 Nebenfach: Physik 

Modulart 


Studiengang 


Kreditpunkte 


20


Studienplan: 

Veranstaltung SWS Sem. CP Modul 

Mathematische Methoden der Physik 3V+2Ü 3. (∗) 7 1 

Experimentelle Mechanik (∗∗∗) 3V+1Ü 3. 6 2 

Optik (∗∗∗) 3V+1Ü 3. 6 2 

Grundpraktikum 1 4P 3. (∗∗) 6 3 

Elektrizität und Magnetismus (∗∗∗) 3V+1Ü 4. 6 4 

Theoretische Elektrodynamik (∗∗∗∗) 3V+2Ü 5. 9 4 

(∗) Interessierte am Nebenfach Physik können das Nebenfach auch bereits im 1. Fachsemester beginnen, hierzu 

bietet sich insbesondere der Besuch der ” Mathematischen Methoden“ an. 

(∗∗) Das Physik-Praktikum wird typischerweise in der vorlesungsfreien Zeit durchgeführt. Zudem wird es voraussichtlich 

sowohl im Winter- wie im Sommersemester angeboten. Eine Vorbesprechung findet i.d.R. zu Beginn 

des Semesters statt. 

(∗∗∗) Eine der Veranstaltungen ” Experimentelle Mechanik“, ” Optik“ oder ” Elektrizität“ kann durch ” Experimentelle 

Atomphysik“ (findet im Sommersemester statt) ersetzt werden. 

(∗∗∗∗) Die Veranstaltung ” Theoretische Elektrodynamik“ kann durch ” Theoretische Mechanik“ (findet im Som- 

mersemester statt) ersetzt werden. 



Bachelor-Studiengangs Physik zu finden. 


• Bachelor-Studiengang Informatik (als Nebenfach-Module) 



keine 


Die Kreditpunkte werden in der Regel durch Hausaufgaben und abschließende schriftliche Prüfungen erworben. 

Im Grundpraktikum sind Versuche durchzuführen, Versuchsprotokolle zu schreiben und kurze mündliche 

Überprüfungen zu absolvieren. 




Dozenten des Faches Physik 

21

3.5 Nebenfach: Psychologie 

Modulart 


Studiengang 


Kreditpunkte 



Das Nebenfach Psychologie ist zurzeit in drei Module mit folgenden Lehrveranstaltungen aufgeteilt: 

• Modul 1 

Veranstaltung CP 

Quantitative Methoden I 6 

Quantitative Methoden II 6 

Prüfung in Quantitativen Methoden II 

• Modul 2 


Physiologische Grundlagen des Verhaltens I 4 

Physiologische Grundlagen des Verhaltens II 4 

Biologische Psychologie I 4 

Biologische Psychologie II 4 

Prüfung wahlweise in Physiologischen Grundlagen des Verhaltens 

oder in Biologischer Psychologie. 

• Modul 3 


Allgemeine Psychologie II: Lernen, Gedächtnis, 

Motivation, Emotion I 4 

Allgemeine Psychologie II: Lernen, Gedächtnis, 

Motivation, Emotion II 4 

Sozialpsychologie I 4 

Prüfung in Allgemeiner Psychologie II. 



Bachelor-Studiengangs Psychologie zu finden. 



22


Es stehen zurzeit pro Studienjahrgang 5 Plätze im Nebenfach Psychologie zur Verfügung, die einmal jährlich – 

im Anschluss an die Vorlesungszeit des Wintersemesters – unter den Interessent(inn)en ausgelost werden. 


Die Kreditpunkte werden in der Regel durch aktive Teilnahme an den Lehrveranstaltungen, Anfertigen von 

Seminarausarbeitungen, Halten von Seminarvorträgen sowie durch eine mündliche Abschlussprüfung erworden. 




Dozenten des Faches Psychologie 

3.6 Andere Nebenfächer (auf Antrag) 

Andere Nebenfächer, die als Fächer an der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf vertreten sind, sind gemäß 

Prüfungsordnung auf Antrag möglich. Der Antrag auf Genehmigung eines anderen Nebenfachs ist mit den 

nachfolgend beschriebenen Unterlagen an den Prüfungsausschuss zu stellen. 

Mit einer prüfungsberechtigten Vertreterin oder einem prüfungsberechtigten Vertreter (i.d.R. Professor/in oder 

Privatdozent/in; im Folgenden Ansprechpartner genannt) des beabsichtigten Nebenfachs ist ein Studienplan für 

das Nebenfach zu vereinbaren. In diesem Studienplan müssen Lehrveranstaltungen im Umfang von (mindestens) 

40 ECTS-Kreditpunkten enthalten sein. Eine Aufteilung in drei oder vier möglichst gleich große Blöcke (Module) 

ist aufgrund der Modulstruktur des Studiengangs erforderlich. Zu jedem der Nebenfachmodule muss eine Note 

durch eine oder mehrere Prüfungsleistungen bestimmt werden. 

Der prüfungsberechtigte Ansprechpartner muss diesen Studienplan unterschreiben, womit sie oder er die Studierbarkeit 

(im Zeitraum 2. bis 5. Fachsemester) bestätigt und sich bereit erklärt (ggf. stellvertretend für Kolleginnen 

und Kollegen), die erforderlichen Prüfungen durchzuführen. 

Die zulassungsbeschränkten Fächer Betriebswirtschaftslehre (bzw. Wirtschaftswissenschaft), Jura und Medizin 

können zurzeit nicht als Nebenfach im Rahmen des Bachelor-Studiengang Informatik an der Heinrich-Heine- 

Universität gewählt und absolviert werden. 

23

Kapitel 4 

Praxis- und Berufsorientierung 

4.1 Modul: Praxis- und Berufsorientierung 

Modulart 

Pflicht 

Studiengang 


Kreditpunkte 

5 CP 


Aus dem Angebot der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf sind Lehrveranstaltungen zur Praxis- und Berufsvorbereitung 

zu besuchen. Hierzu zählen unter anderem: 

• Veranstaltungen des Studium Universale 

• Fremdsprachenkurse 

• Rhetorikseminare / -kurse 

• Bewerbungstraining 

• Praktika mit hohem Informatik-Anteil (die aber nicht Bestandteil von Pflicht- oder Wahlpflichtmodulen 

sein dürfen, die im Bachelor-Studiengang Informatik angeboten werden) 

Ferner kann auch ein Praktikum (mit hohem Informatik-Anteil) in einem Unternehmen gemacht werden. Hierbei 

sind mind. 150 Std. zu absolvieren (1 CP entspricht 30 Std.). Für die Anerkennung ist eine Praktikumsbescheinigung 

(kein Arbeitszeugnis) erforderlich, die den Zeitumfang ausweist. 

Wichtig: es muss sich um ein Praktikum handeln und nicht um ein reguläres Arbeitsverhältnis. 

Weitere anerkennbare Kurse: 

• Veranstaltungen des KUBUS-Programms 

• Veranstaltungen rheinjug 

• Cisco Academy Kurse 

24


Die im Rahmen dieses Modul besuchten Veranstaltungen sollen Qualifikationen bzw. Fähigkeiten vermitteln, 

die über fachliche Kenntnisse und Fertigkeiten der Informatik hinaus gehen und den Studierenden den Eintritt 

in die berufliche Praxis erleichtern sollen. 




keine 


Erfolgreiche Teilnahme an den ausgewählten Veranstaltungen; der Erwerb von Kreditpunkten richtet sich nach 

den jeweiligen Regelungen für die besuchten Veranstaltungen. 


regelmäßige Angebote der Universität 


Lehrende der jeweiligen Fächer 

25

Kapitel 5 

Wahlpflicht- und 

Schwerpunktfachmodule (Bachelor) 

Zwecks verbesserter Studierbarkeit des Studiengangs und zur Erhöhung der Wahlmöglichkeiten der Studenten, 

wurden einige Module in zwei separate, eigenständige Lehreinheiten auftgeteilt. Diese Lehreinheiten sind als 

Halb-Module gekennzeichnet und haben eine Gewichtung von 7,5 ECTS Kreditpunkten. Zwei Halb-Module 

zusammen zählen als ein ganzes Modul. Diese Vorgehensweise und das Konzept eines Halb-Modules soll in 

Zukunft direkt in der Prüfungsordnung veranktert werden. 

Anmerkung: Der Prüfungsausschuss hat am 28.01.2008 folgende Regelung für Studierende des Bachelor- 

Studiengangs Informatik beschlossen: 

Formale Voraussetzung für die Teilnahme an Lehrveranstaltungen zu Wahlpflicht- oder Schwerpunktmodulen 

im Bachelor-Studiengang Informatik ist der erfolgreiche Abschluss der Module “Grundlagen 

der Softwareentwicklung und Programmierung” (Informatik I) und “Grundlagen der Technischen Informatik” 

(Informatik II). 

Grundsätzlich werden all Module und Halb-Module entweder nur für den Master oder nur für den Bachelor 

angeboten. Um den Studenten ein erweitertes Lehrangebot anzubieten sind aber einige (Halb-)Module sowohl 

für den Bachelor als auch für den Master ausgezeichnet. Hierbei handelt es sich um Kurse mit kleinen Gruppengrößen 

und wo eine Differenzierung zwischen Master und Bachelorstudenten vorgenommen wird (z.B. in Form 

einer unterschiedlichen Klausur oder einer unterschiedlichen Seminaraufgabe). Eine detaillierte Begründung 

befindet sich am Anfang von Kapitel 7. 

5.1 Modul: Algorithmentheorie I 

Modulart 

Wahlpflicht 

Studiengang 


Kreditpunkte 

15 CP 


• Vorlesung ” Algorithmentheorie I”, 4 SWS, 

26

• Übungen ” Algorithmentheorie I”, 2 SWS, 



• Methoden des Algorithmenentwurfs (Teile und Beherrsche, Dynamische Programmierung, ...), 

• Graphenalgorithmen (Kürzeste Wege, Minimale Spannbäume, Netzwerkfluss, ...), 

• Einführung in die algorithmische Komplexität (NP-Vollständigkeit, ...), 

• Approximationsalgorithmen, 

• Randomisierte Algorithmen, 

• Einführung in Online-Algorithmen 

Basisliteratur: 

• Thomas Ottmann und Peter Widmayer, ” Algorithmen und Datenstrukturen“, Spektrum Akademischer 

Verlag, 4. Auflage, 2002 

• Richard Johnsonbaugh und Marcus Schäfer, ” Algorithms“, Pearson Education, 2004 

• Jon Kleinberg und Eva Tardos, ” Algorithm Design“, Addison Wesley, 2006 

Studierende, die das Modul erfolgreich absolviert haben, besitzen anschließend ein erweitertes Verständnis der 

theoretischen Grundlagen über Algorithmen. 


• Wahlpflichtmodul oder Schwerpunktmodul im Bachelor-Studiengang Informatik 




Erfolgreicher Abschluß folgender Module: 

• Modul “Grundlagen der Softwareentwicklung und Programmierung” (Informatik 1) 

• Modul “Grundlagen der Technischen Informatik” (Informatik 2) 

Empfohlene Vorkenntnisse 

Grundlagenmodul Informatik 3: “Algorithmen und Datenstrukturen” 


aktive Mitarbeit in den Übungen, Abgabe der Hausaufgaben, Klausur zum Ende des Semesters. 


jedes Studienjahr, in der Regel im Sommersemester 

27


Prof. Dr. Egon Wanke 

5.2 Halb-Modul: Algorithmen in der Bioinformatik 

Modulart 

Teil eines Wahlpflicht- oder Schwerpunktmoduls 

in der Praktischen Informatik (Bioinformatik) 

Studiengang 

Bachelor- oder Master-Studiengang Informatik 

Kreditpunkte 

7,5 CP 





• Grundlagen der Bioinformatik 

• Exhaustive Suche: DNA-Motive 

• Gierige Algorithmen: Genom-Umordnungen 

• Dynamische Programmierung: Sequenz-Alignment 

• Heuristiken: Multiple Alignments 

• Graphen-Algorithmen: Sequenzierung 

• Kombinatorische Mustersuche: BLAST 

• Hidden Markov Modelle 

• Cluster & Cliquen 

• Phylogenetische Bäume 

Der Kurs “Algorithmen in der Bioinformatik” vermittelt Kenntnisse über verschiedenen Klassen von Algorithmen, 

die in der Bioinformatik Anwendung finden. Es werden klassische Algorithmen anhand von biologisch 

relevanten Problemen erläutert und spezielle – auf die Biologie zugeschnittene – neue Algorithmen besprochen. 

Die Algorithmen werden exemplarisch von den Studenten in der Programmiersprache Perl implementiert und 

auf einfache, biologisch motivierte Probleme angewandt. 

Die Absolventen sollen in der Lage sein, bioinformatische Probleme mit den vorgestellten Algorithmen 

selbständig zu lösen. 


• Neil C. Jones, Pavel A. Pevzner: An Introduction to Bioinformatics Algorithms. The MIT Press, 2004. 

28


• Bachelor-Studiengang Informatik (als Wahlpflicht- oder Schwerpunkt-Modul). 

• In Ausnahmefällen im Master-Studiengang Informatik (als Wahlpflicht- oder Schwerpunkt-Modul). 

• Im Bachelor-/Master-Studiengang Mathematik als Modul im Anwendungsgebiet oder Vertiefungsfach. 


Erfolgreicher Abschluss folgender Module: 




• aktive Teilnahme an den Übungen 

• erfolgreiches Bearbeiten der Übungsaufgaben 

• abschließende Prüfung (i.d.R. schriftlich) 




Prof. Martin Lercher 

5.3 Halb-Modul: Algorithmische Eigenschaften von Wahlsystemen I 

Modulart 


Studiengang 


Kreditpunkte 

7,5 CP 



• Übungen zur Vorlesung und/oder Seminar, 2 SWS 

29


Inhalte 

• Grundlagen der Social-Choice-Theorie 

– Wahlen 

– Wahlsysteme und einige ihrer Eigenschaften 

– Einige weitere Wahl-Paradoxa 

– Einige Unmöglichkeitssätze 

• Manipulation 

– Grundlegende Definitionen 

– Konstruktive Manipulation 

– Destruktive Manipulation 

• Wahlkontrolle 

– Kontrollszenarien 

– Immunität, Anfälligkeit, Verletzbarkeit und Resistenz 

– Kontrollkomplexität 

Dieses Halb-Modul liegt inhaltlich im jungen, sich rasant entwickelnden, interdisziplinären Gebiet Computational 

Social Choice, das derzeit in der Abteilung ” Komplexitätstheorie und Kryptologie“ (Prof. Rothe) intensiv in 

der Forschung bearbeitet wird. In diesem Gebiet werden bevorzugt Themen für Bachelor- und Master-Arbeiten 

ausgegeben. 

Qualifikationsziele Ziel dieses Halb-Moduls ist es, den Studierenden Einblicke in einige der wichtigsten Themen, 

Resultate, Modellbildungen und Methoden aus diesem Gebiet zu vermitteln. Am Ende der Veranstaltung 

sollten Studierende wichtige Probleme und die zu ihrer Lösung entwickelten Algorithmen und algorithmischen 

Techniken nicht nur kennen, sondern sie auch selbstständig modifizieren und anwenden können. 


• Einführung in Computational Social Choice. Individuelle Strategien und kollektive Entscheidungen 

beim Spielen, Wählen und Teilen, Dorothea Baumeister, Claudia Lindner, Irene Rothe und 

Jörg Rothe. Unter Vertrag bei Spektrum Akademischer Verlag. Voraussichtliche Publikation: 2011. 


• A Richer Understanding of the Complexity of Election Systems, Piotr Faliszewski, Edith Hemaspaandra, 

Lane A. Hemaspaandra und J. Rothe. Kapitel 14 in Fundamental Problems in Computing: 

Essays in Honor of Professor Daniel J. Rosenkrantz, pp. 375–406, S. Ravi und S. Shukla, Herausgeber. 

Springer, Berlin, Heidelberg, New York, 2009. 

• Computational Aspects of Approval Voting, Dorothea Baumeister, Gábor Erdélyi, Edith Hemaspaandra, 

Lane A. Hemaspaandra und Jörg Rothe. Kapitel 10 in Handbook on Approval Voting, pp. 199–251, 

R. Sanver und J. Laslier, Herausgeber. Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, 2010. 

• Voting Procedures, S. Brams und P. Fishburn. Kapitel 4 in Volume 1 of the Handbook of Social Choice 

and Welfare, pp. 173–236, K. Arrow, A. Sen und K. Suzumura, Herausgeber. North-Holland, 2002. 

• Chaotic Elections! A Mathematician Looks at Voting, D. Saari. American Mathematical Society, 

2001. 

30


• Bachelor-Studiengang Informatik (Schwerpunkt- und Wahlpflichtbereich) 







Bestehen der schriftlichen Prüfung (Klausur). 


Dieses Halb-Modul findet in unregelmäßigen Abständen im Wechsel mit den Halb-Modulen 

statt. 

• ” Primzahltests und das Faktorisierungsproblem“ (aus dem Master-Studiengang), 

• ” Randomisierte Algorithmen und Komplexitätsklassen“ (aus dem Master-Studiengang), 

• ” Algorithmische Eigenschaften von Wahlsystemen II“ (aus dem Master-Studiengang) und 

• ” Cake-cutting Algorithms“ (aus dem Master-Studiengang) 


Prof. Dr. Jörg Rothe 

5.4 Modul: Betriebssysteme 

Modulart 

Wahlpflicht, Schwerpunkt 

Studiengang 


Kreditpunkte 

15 CP 


• Vorlesung Betriebssysteme, 4 SWS 

• Theoretische Übung, 2 SWS 

• Praktische Übung, 2 SWS 

31


• Architekturformen: monolitisch, geschichtet, Mikrokern, Client/Server 

• Hauptspeicher: Verwaltung von Halde und Keller, Verschnitt, Garbage Collection 

• Virtueller Speicher: Segmentierung, Paging, Auslagerungsstrategien 

• Nebenläufigkeit: Prozesse, Threads, Scheduling 

• Synchronisierung: Semaphore, Verklemmungen, transaktionaler Speicher, klassische Probleme 

• Plattenspeicher: Blockadressierung, Disk-Scheduling, Partitionierung, Freispeicherverwaltung 

• Dateisysteme: FAT, BSD FFS, EXT2, NTFS 

• Ein-/Ausgabe: Unterbrechungen, E/A-Software (Treiber) 

• Interprozesskommunikation: Signale, Pipes, Queues, Sockets, Shared Memory 

• Benutzerschnittstellen: X-Window Architektur, Ereignisverarbeitung 

• Sicherheitsaspekte: Zugriffskontrolle, HW-Unterstützung (IA32e) 

• Verteilte Betriebssysteme: Cloud- und Grid-Systeme 

Ausgewählte theoretischen Konzepte werden anhand von Fallstudien (Linux und Windows NT) vertieft. 


Andrew S. Tanenbaum: “Modern Operating Systems”, 3. Auflage, Prentice Hall, 2007. 

William Stallings: “Operating Systems: Internals and Design Principles, 7. Auflage, Prentice Hall, 2011. 

Qualifikationsziele Die Studierenden sollen einerseits die vermittelten theoretischen Betriebssystemkonzepte 

in eigenen Worten erklären können und andererseits diese auf konkrete Problemstellungen anwenden und 

übertragen können, beispielsweise Techniken der Speicherverwaltung und Koordination. Ferner sollen die Teilnehmer 

am Ende in der Lage sein die verschiedenen Konzepte den untersuchten Fallstudien Linux und Windows 

NT zuordnen und miteinander vergleichen zu können. 


• Wahlpflichtmodul oder Schwerpunktmodul im Bachelor-Studiengang Informatik, Zuordnung: praktische 

und technische Informatik. 


Erfolgreicher Abschluß folgender Module: 




Erfolgreiche Bearbeitung der Übungsaufgaben und eines Abschlussprojektes. Erfolgreiche Teilnahme an der 

Prüfung am Ende der Veranstaltung. 


Jährlich, i.d.R. im Sommersemester 

32


Prof. Dr. Michael Schöttner 

5.5 Modul: Bildverarbeitung 1 

Modulart 

Wahlpflicht- oder Schwerpunktmodul 

Studiengang 

Bachelor-Studiengang Informatik (Wahlpflicht- und Schwerpunktmodul) 

Kreditpunkte 

15 CP 


• Vorlesung (4 SWS) 

• Übungen (4 SWS) 


Lokale Operatoren im Ortsbereich, Bildverbesserung, kantenerhaltende Glättung und Entrauschung, Kantendetektion, 

Binärisierung, Merkmalsextraktion, Verarbeitung von Binärbildern, morphologische Operatoren, Gestaltbeschreibung, 

inverse Filterung. Qualifikationsziele: Verständnis der Methoden und Erfahrung in ihrer Anwendung. 


• Bachelor-Studiengang Informatik (als Wahlpflicht- oder Schwerpunkt-Modul) 

• in Ausnahmefällen im Master-Studiengang Informatik (als Wahlpflicht- oder Schwerpunkt-Modul) 

• im Bachelor-/Master-Studiengang Mathematik als Modul im Anwendungsgebiet oder Vertiefungsfach 






Aktive und erfolgreiche Teilnahme an den Übungen und einer Prüfung am Ende der Veranstaltung. 


In der Regel jedes Studienjahr. 

33


Prof. Dr. Volker Aurich 

5.6 Modul: Datenbanksysteme 

Modulart 


Studiengang 


Kreditpunkte 

15 CP 


• Vorlesung Datenbanksysteme, 4 SWS 

• Übung zu Datenbanksysteme, 2 SWS 

• Praktische Übung bzw. Praktikum zu Datenbanksysteme, 2 SWS 


• Aufgaben eines Datenbanksystems 

• Architektur von Datenbanksystemen 

• Daten(bank)modelle; hierarchische Modell, Netzwerkmodell, Relationales Modell 

• Anfragesprachen für relationale Datenbanken und ihre Grundlagen; Relationale Algebra, Tupel- und Bereichskalkül, 

QBE, SQL 

• konzeptioneller Datenbankentwurf 

• logischer Datenbankentwurf; Normalisierung 

• Datenbankanwendungsprogrammierung; Datenbankanbindung im Web 

• Transaktionen und Grundlagen der Transaktionsverwaltung 

• Anfrageverarbeitung und -optimierung 

Neben den theoretischen Grundlagen als Fachwissen sollen fundierte praktische Fähigkeiten, insbesondere in 

der Anwendung relationaler Datenbanken (Anfrageformulierung in SQL, Datenbankentwurf, Anwendungsprogrammierung), 

erworben werden. 


• Bachelor-Studiengang Informatik (als Wahlpflicht- oder Schwerpunkt-Modul) 


• Im Bachelor-/Master-Studiengang Informationswissenschaft und Sprachtechnologie 

34





Wünschenswert sind zudem fundierte Kenntnisse aus dem Modul Grundlagen der Algortihmen und Datenstrukturen 


Aktive und erfolgreiche Teilnahme an den Übungen (in der Regel mit Hausaufgaben); erfolgreicher Abschluss 

der Praktischen Übungen durch ein kleines Projekt, in dem eine Aufgabe mit Datenbankentwurf und Datenbankanwendungsprogrammierung 

zu bearbeiten ist. 


jährlich im Wintersemester 


Prof. Dr. Stefan Conrad 

5.7 Modul: Graphenalgorithmen 

Modulart 

Wahlpflicht 

Studiengang 


Kreditpunkte 

7.5 CP 


• Vorlesung ” Graphenalgorithmen“, 2 SWS, 

• Übungen ” Graphenalgorithmen“, 2 SWS 

Die Bearbeitung der Hausaufgaben erfordern durchschnittlich weitere 3.5 SWS 


Inhalte 

• Suchmethoden 

• topologische Anordnungen 

• Zusammenhangsprobleme 

35

• Kürzeste Wege 

• Minimale Spannbäume 

• Netzwerkfluss 

• Matching 

Basisliteratur: Verschiedene aktuelle Lehrbücher über Graphenalgorithmen 

Studierende, die das Modul erfolgreich absolviert haben, besitzen anschließend ein breites und vertieftes 

Verständnis der theoretischen Grundlagen über Graphenalgorithmen. 


• Wahlpflichtmodul oder Schwerpunktmodul im Bachelor-Studiengang Informatik 








aktive Mitarbeit in den Übungen, Abgabe der Hausaufgaben, bestandene Klausur zum Ende des Semesters 


jedes Studienjahr, in der Regel im Wintersemester 



5.8 Modul: Kryptokomplexität I 

Modulart 

Wahlpflicht- oder Schwerpunktmodul in der Theoretischen Informatik 

Studiengang 


Kreditpunkte 

15 CP 

36




• Seminar, 2 SWS 


Inhalte 

• Einführung in die Kryptologie 

– Aufgaben und Ziele der Kryptologie 

– Einige klassische Kryptosysteme und ihre Kryptoanalyse 

∗ Substitutions- und Permutationschiffren 

∗ Affin Lineare Blockchiffren 

∗ Block- und Stromchiffren 

– Perfekte Geheimhaltung 

– RSA 

∗ Satz von Shannon und Vernams One-Time Pad 

∗ Entropie und Schlüsselmehrdeutigkeit 

∗ Das RSA Public-Key Kryptosystem 

∗ Digitale Signaturen mit RSA 

∗ Sicherheit von RSA: Mögliche Angriffe und Gegenmaßnahmen 

• Einführung in die Komplexitätstheorie 

– Grundlagen 

∗ Komplexitätsmaße und -klassen 

∗ Kompression und Beschleunigung 

∗ Hierarchiesätze 

∗ Eine untere Schranke 

– Zwischen L und PSPACE 

∗ Einfache Inklusionen 

∗ Komplexitätsbeschränkte Many-one-Reduktionen 

∗ Vollständige Probleme in NL 

∗ NP-vollständige Probleme 

Qualifizierungsziele Kryptologie und Komplexitätstheorie sind zwei Gebiete, die eng miteinander verwandt 

sind, sich aber recht unabhängig voneinander entwickelt haben. Neben anderen Gebieten (wie etwa der Zahlentheorie) 

verwendet die moderne Kryptologie die mathematisch strengen Konzepte und Methoden der Komplexitätstheorie. 

Umgekehrt ist die aktuelle Forschung in der Komplexitätstheorie oft durch Fragen und Probleme 

motiviert, die in der Kryptologie auftreten. Diesem Trend trägt dieses Modul Rechnung, indem es beide Gebiete 

in ihrer Symbiose – als ” Kryptokomplexität“ – behandelt. 

In der Einführung in die Kryptologie werden einerseits die wichtigsten Kryptosysteme (also effiziente Algorithmen 

zur Verschlüsselung und legitimierten Entschlüsselung) vorgestellt und analysiert; andererseits wird die 

Sicherheit solcher Kryptosysteme, die häufig auf der Komplexität geeigneter Probleme beruht, behandelt. In 

der Einführung in die Komplexitätstheorie geht es insbesondere um die Klassifizierung von Problemen bezüglich 

ihrer Berechnungskomplexität, d. h., um den Nachweis unterer Schranken für die Ressourcen Rechenzeit und 

Speicherplatz, die zur algorithmischen Lösung der Probleme nötig sind. Dies ergänzt und komplementiert die 

37

Veranstaltungen zur Algorithmik, die den Nachweis oberer Schranken zum Ziel haben und sich insbesondere 

mit dem Entwurf und der Analyse effizienter Algorithmen befassen. 

Die Studierenden sollen am Ende dieser Veranstaltung die erlernten Modellbildungen und Techniken auf neue 

Probleme, Kryptosysteme und Algorithmen anwenden können. So sollen sie etwa die Komplexität von Problemen, 

die Sicherheit von kryptographischen Verfahren und die Laufzeit und den Speicherplatzbedarf von Algorithmen 

einschätzen können. Besonderer Wert wird darauf gelegt, dass die Studierenden die enge Verflechtung 

dieser Gebiete verstehen. 


• Komplexitätstheorie und Kryptologie. Eine Einführung in Kryptokomplexität, Jörg Rothe. 

eXamen.Press, Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, xii+535 Seiten, 2008. 

• Complexity Theory and Cryptology. An Introduction to Cryptocomplexity, Jörg Rothe. EAT- 

CS Texts in Theoretical Computer Science, Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, xii+478 Seiten, 2005. 


• Cryptography: Theory and Practice, Douglas R. Stinson. Chapman & Hall/CRC, 3. Auflage, 2006. 

• Einführung in die Kryptographie, Johannes Buchmann. Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, 2. Auflage, 

2001. 

• Computational Complexity, Christos Papadimitriou. Addison-Wesley, 2. Auflage, reprinted with corrections, 

1995. 

• Vorlesungen zur Komplexitätstheorie, Gerd Wechsung. Teubner-Verlag, Stuttgart, 2000. 


• Bachelor-Studiengang Informatik (Schwerpunkt- und Wahlpflichtbereich) 









Das anschließende Modul Kryptokomplexität II“ im Master-Studiengang vertieft und erweitert dieses Modul, 

” 

kann aber auch unabhängig davon gehört werden, sofern sich die Studierenden eventuell fehlende Grundkenntnisse 

selbstständig aneignen. 

” Kryptokomplexität I“ (im Bachelor-Studiengang) findet im Wechsel mit Kryptokomplexität II“ (im Master- 

” 

Studiengang) statt, vorwiegend in den Wintersemestern, aber gelegentlich auch in den Sommersemestern (z. B. 

dann, wenn Prof. Rothe nicht die Informatik IV“ im Sommer hält). Bisher wurde der Inhalt dieses Moduls in 

” 

der Form zweier Halb-Module ( Kryptologie I“ und Komplexitätstheorie I“) angeboten. Ab dem WS 2011/2012 

” ” 

werden diese beiden Halb-Module zu einem Modul, Kryptokomplexität I“, zusammengefasst. 

” 

38



5.9 Modul: Mikrokontroller 

Modulart 

Wahlpflichtmodul 

Studiengang 

Bachelor-Studiengang Informatik (Wahlpflicht- und Schwerpunktmodul) 

Master-Studiengang (Wahlpflichtmodul) 

Kreditpunkte 

15 CP 





• Aufbau und Funktionsweise von Mikrokontrollern 

• Programmierung in C und Assembler 

• Elektronikgrundlagen, ADC- und DAC-Prinzipien 

• Grundprinzipien der Datenübertragung, Modulationsverfahren 

• Anhand von Mikrokontrollern der AVR-Familie der Firma Atmel soll erlernt werden, wie man die internen 

Peripheriebausteine zur Steuerung von externen Geräten oder für Messaufgaben einsetzen kann. 


• Bachelor-Studiengang Informatik (als Wahlpflicht-Modul) 








In der Regel jedes zweite Studienjahr. 

39



5.10 Modul: Rechnernetze 

Modulart 


Studiengang 


Kreditpunkte 

15 CP 


• Vorlesung ” Rechnernetze“, 4 SWS 


• Praktikum, 2 SWS 


Das Modul ”Rechnernetze”richtet sich an Studenten, die verstehen wollen, wie Rechnernetze aus technischer 

Sicht funktionieren und welche Entwicklungen in der Zukunft zu erwarten sind. Es werden einerseits die grundlegenden 

Fragestellungen des Gebietes untersucht und andererseits besprochen, wie diese Fragestellungen im 

Internet gelöst sind. Ziel des Moduls ist es, sowohl ein solides allgemeines Basiswissen im Bereich der Rechnernetze 

als auch praktisch einsetzbare Kenntnisse zu vermitteln. 

Themen der Vorlesung und Übung: 

• Einleitung und Übersicht 

• Anwendungsschicht 

– World Wide Web / HTTP 

– File Transfer / FTP 

– E-Mail / SMTP 

– Domain Name System /DNS 

– Peer-to-Peer Anwendungen (Guntella/KaZaA/Bittorrent) 

– Socketprogrammierung mit UDP und TCP 

• Transportschicht 

– Adressierung 

– UDP 

– Zuverlässige Datenübertragung 

– Überlastkontrolle 

– TCP 

40

• Netzwerkschicht 

– Virtuelle Leitungen und Datagrammnetzwerke 

– Funktionsweise und Aufbau von Routern 

– Adressierung / DHCP 

– Das Internetprotokoll / IP, ICMP 

– Link State Routing, Distance Vector Routing 

– RIP, OSPF, BGP 

• Sicherungsschicht 

– Rahmenbildung 

– Fehlererkennung und -korrektur 

– Medienzugriff in Lokalen Netzen 

– Adressierung / ARP 

– Ethernet, Hubs, Switches 

– PPP 

– IP over ATM und MPLS 

• Multimediakommunikation 

– Anwendungen 

– Streaming 

– Multimedia über Best-Effort Netzwerke 

– Multimediaprotokolle / RTSP, RTP, SIP 

– Differentiated Services 

– Integrated Services 

• Netzwerksicherheit 

– Grundlagen der Krytographie 

– Nachrichtenintegrität 

– Athentifizierung 

– Absichern von E-Mail / PGP 

– Absichern von TCP / SSL, TLS 

– Absichern von IP / IPSec 

– Firewalls und Intrusion Detection Systeme 

Themen des Praktikums: 

• Netzwerkprogrammierung in Java 

• Implementierung eines minimalen Webservers 

• Aufsetzen eines komplexen Netzwerkes 

• Konfiguration und Erprobung von Firewalls 

Das primäre Lehrbuch zu dieser Veranstaltung ist: 

Computer Networking – A Top-Down Approach Featuring the Internet; 5th Edition James F. Kurose und Keith 

W. Ross; 888 Seiten, Pearson, ISBN 0-13-136548-7, 2010. 

41


Wahlpflicht- oder Vertiefungsmodul im Bachelorstudiengang Informatik. 






Aktive und erfolgreiche Mitwirkung in den Übungen. Aktive Mitarbeit im Praktikum. Erfolgreiche Teilnahme 

an der Abschlussprüfung. 




Prof. Dr. Martin Mauve 

5.11 Modul: Statistisches Lernen in der Bioinformatik 

Modulart 

Schwerpunkt- oder Wahlpflichtmodul 

Studiengang 


Kreditpunkte 

15 CP 



• Programmierpraktikum, 2 SWS 



• Methoden des Statistischen Lernens 

• Markerdetektion aus Krebsgenomdaten 

• Taxonomisches Assignment von Metagenomen 

• Methoden zur Funktionsannotation 

42

In dieser Vorlesung werden Verfahren des statistischen Lernens und Mustererkennung vorgestellt sowie aktuelle 

Anwendungsbeispiele aus den Forschungsbereichen Meta- und Krebsgenomik. Der theoretische Teil orientiert 

sich an dem Buch ”Pattern Classification”von R. Duda, P. Hart und D. Stork. Der angewandte Teil beschäftigt 

sich mit aktuellen Forschungsarbeiten der letzten fünf Jahre. Im ersten Teil werden Verfahren, basierend 

auf der Bayes’schen Entscheidungstheorie, Maximum-Likelihood und Bayes’sche Parameterschätzung, nichtparametrische 

Techniken, lineare Entscheidungsfunktionen, stochastische Methoden, nichtmetrische Methoden, 

Evaluierungskriterien und Experiment-Design, Verfahren zur Merkmalauswahl sowie Clustering-Verfahren, vorgestellt. 

Begleitend werden aktuelle auf diesen Techniken basierende bioinformatische Methoden aus der Metaund 

Krebsgenomik vorgestellt. 


Schwerpunktmodul oder Wahlpflichtmodul (Praktische Informatik) im Bachelor-Studiengang Informatik 

Nebenfach Bioinformatik im Bachelor- oder Master-Studiengang Biologie 


Formale Voraussetzung für die Teilnahme an Lehrveranstaltungen zu Modulen, die nur für den Master- 

Studiengang angeboten werden, ist für Bachelor-Studierende der erfolgreiche Abschluss der Module ”Grundlagen 

der Softwareentwicklung und Programmierung”(Informatik I) und ”Grundlagen der Technischen Informatik”(Informatik 

II). 


aktive und erfolgreiche Mitwirkung in den Übungen; 

Prüfung zu Vorlesung und Übungen am Ende des Semesters (schriftlich oder mündlich - wird jeweils zu Beginn 

des Semesters angekündigt) 

Literatur 

Duda, R.O., Hart, P.E., Stork, D.G.. Pattern Classification. John Wiley & Sons, New York (Second Edition). 




Prof. Dr. Alice McHardy 

5.12 Modul: Softwaretechnik und Programmiersprachen 

Modulart 


Studiengang 


Kreditpunkte 

15 CP 

43


• Vorlesungen, 4 SWS 




Inhalte Die Inhalte dieses Moduls sind wie folgt: 

• Grundlagen des Kompilerbaus: 

– Lexikale Analyse 

– Syntaxanalyse 

– Semantische Analyse 

– Code-Generierung 

– Benutzen von Werkzeugen wie JavaCC 

• Grundlagen der logischen Programmierung: 

– Aussagenlogik, Prädikatenlogik 

– logisches Beweisen mit Resolution 

– Programmieren mit Horn Klauseln 

– Grundlagen von Prolog 

• Grundzüge der funktionalen Programmierung 

Qualifikationsziele Nach erfolgreichem Abschluss des Moduls sollte der Student: 

• verstehen wie Programmiersprachen übersetzt und implementiert werden, 

• in der Lage sein für eine neue Programmiersprache einen Parser, bzw. Compiler selber zu entwickeln, 

• die logischen Grundlagen von Prolog verstehen und kleinere Prolog Programme eigenständig entwickeln 

können, 

• die Prinzipien der funktionalen Programmierung verstehen. 


• Andrew W. Appel, Modern Compiler Implementation in Java, 2nd Edition, Cambridge University Press, 

(ISBN-13: 9780521820608 — ISBN-10: 052182060X). 

• Alfred V. Aho, Monica S. Lam, Ravi Sethi, Jeffrey D. Ullman, Compilers: Principles, Techniques, and 

Tools (2nd Edition), Addison Wesley, ISBN-13: 978-0321486813. 

• Nilsson, Maluszynski - Logic, Programming and Prolog (eBook) 

• Patrick Blackburn, Johan Bos, and Kristina Striegnitz, Learn Prolog Now!, College Publications, ISBN 

1-904987-17-6. 


Im Studiengang Bachelor-Informatik als Schwerpunktmodul oder als Wahlpflichtmodule für praktische Informatik 

44






• Erfolgreiche Bearbeitung der Pflichtübungen. 

• Erfolgreiche Entwicklung eines eigenen Kompilers 

• Bestehen der Klausur 


Normalerweise jedes Jahr im Sommersemester; ab 2012 im Wintersemester. 


Prof. Dr. Michael Leuschel 

5.13 Halb-Modul: Statistische Auswertung biologischer Daten 

Modulart 



Studiengang 

Bachelor- oder Master-Studiengang Informatik 

Kreditpunkte 

7,5 CP 





Das Modul soll Kenntnisse in der Anwendung und Implementation von gängigen Methoden der Statistik in der 

Programmiersprache R vermitteln. Im ersten Teil des Kurses wird eine Einführung in das Betriebssystem Linux 

und in die Sprache R gegeben. 

Anhand biologischer Daten werden statistische Tests vorgestellt und die graphische Darstellung von Daten 

geübt. Ein zweiter Kursteil vermittelt den Umgang mit und die Analyse von großen Datenmengen am Beispiel 

von Microarray-Daten. 

45


• Peter Dalgaard: Introductory Statistics with R. Springer Verlag, 2008. 

• Fahrmeir, Künstler, Pigeot und Tutz: Statistik. Der Weg zur Datenanalyse. Springer Verlag, 2010 

• Lothar Sachs und Jürgen Hedderich: Angewandte Statistik. Methodensammlung mit R. Springer Verlag, 

2009 


• Bachelor-Studiengang Informatik (als Wahlpflicht- oder Schwerpunkt-Modul). 

• In Ausnahmefällen im Master-Studiengang Informatik (als Wahlpflicht- oder Schwerpunkt-Modul). 














46

Kapitel 6 

Bachelorarbeit 

6.1 Modul: Bachelorarbeit 

Modulart 

Pflicht 

Studiengang 


Kreditpunkte 

15 CP 


— 


Mit der schriftlichen Abschlussarbeit sollen die Studierenden nachweisen, dass sie in der Lage sind, innerhalb 

einer vorgegebenen Frist (von 3 Monaten) ein Thema selbstständig zu bearbeiten und angemessen darzustellen. 

Die Bachelorarbeit muss in deutscher oder englischer Sprache verfasst und in einem mündlichen Vortrag 

präsentiert werden. 




Für die Anmeldung zur Bachelorarbeit müssen mindestens 120 der im Rahmen des Bachelorstudiums zu erwerbenden 

Kreditpunkte nachgewiesen werden. 

Das Thema der Bachelorarbeit wird aus dem Gebiet eines im Abschnitt 5 aufgeführten und erfolgreich absolvierten 

Module vergeben, wodurch dieses Modul zum Schwerpunktfach wird. 

47


Erfolgreiche Bearbeitung des Themas und Darstellung in einer fristgerecht abgegebenen Ausarbeitung (Bachelorarbeit); 

Präsentation in einem mündlichen Vortrag mit Diskussion 


Bei Vorliegen der Voraussetzungen ist der Beginn der Abschlussarbeit jederzeit möglich, d.h. die Vergabe von 

Themen ist nicht an bestimmte Zeiten im Semester gebunden. 


Dozenten der Informatik sowie der als Schwerpunktfach wählbaren mathematisch-naturwissenschaftlichen 

Fächer 

48

Kapitel 7 

Wahlpflicht- und 

Schwerpunktfachmodule (Master) 

Zwecks verbesserter Studierbarkeit des Studiengangs und zur Erhöhung der Wahlmöglichkeiten der Studenten, 

wurden einige Module in zwei separate, eigenständige Lehreinheiten auftgeteilt. Diese Lehreinheiten sind als 

Halb-Module gekennzeichnet und haben eine Gewichtung von 7,5 ECTS Kreditpunkten. Zwei Halb-Module im 

gleichen Bereich (entweder theoretische oder praktische/technische Informatik) zusammen zählen als ein ganzes 

Modul. Diese Vorgehensweise und das Konzept eines Halb-Modules soll in Zukunft direkt in der Prüfungsordnung 

veranktert werden. 

Die Zusammensetzung des Schwerpunktfaches muss mit dem Mentor und Betreuer der Masterarbeit im Schwerpunkt 

besprochen werden (siehe Formular “Schwerpunktwahl”). 

Anmerkung: Der Prüfungsausschuss hat am 28.01.2008 folgende Regelung für Studierende des Bachelor- 

Studiengangs Informatik (die Module aus dem Masterprogramm als Zusatzfach belegen wollen) beschlossen: 

Formale Voraussetzung für die Teilnahme an Lehrveranstaltungen zu Modulen, die nur für den 

Master-Studiengang angeboten werden, ist für Bachelor-Studierende der erfolgreiche Abschluss der 

Module “Grundlagen der Softwareentwicklung und Programmierung” (Informatik I), “Grundlagen 

der Technischen Informatik” (Informatik II), “Grundlagen der Algorithmen und Datenstrukturen” 

Informatik III) sowie “Grundlagen der Theoretischen Informatik” (Informatik IV). 

Grundsätzlich werden alle Module und Halb-Module entweder nur für den Master oder nur für den Bachelor 

angeboten. Um den Studenten ein erweitertes Lehrangebot anzubieten sind aber die unten aufgelisteten Module 

sowohl für den Bachelor als auch für den Master ausgezeichnet. Hierbei handelt es sich um Kurse mit kleinen 

Gruppengrößen und wo eine Differenzierung zwischen Master und Bachelorstudenten vorgenommen wird (z.B. 

in Form einer unterschiedlichen Klausur oder einer unterschiedlichen Seminaraufgabe). 

Eine genauere Beschreibung der doppelt angebotenen Module ist wie folgt: 

• Module: Algorithmen in der Bioinformatik (Siehe Abschnitt 5.2) und Statistische Auswertung 

Biologischer Daten (Siehe Abschnitt 5.13) 

Der Schwerpunkt Bioinformatik im Masterstudiengang steht sowohl Studierenden offen, die bereits Vorkenntnisse 

in Bioinformatik mitbringen, als auch solchen, die Informatik mit einem anderen Schwerpunkt 

studiert haben. Studierene der letzteren Gruppe müssen daher zunächst die Grundlagen dieses Faches erarbeiten, 

die andere Studierende evt. bereits im Bachelorstudium erworben haben. Daher ist es inhaltlich 

sinnvoll, die grundlegenden Bioinformatik-Veranstaltungen sowohl für Bachelor- als auch für Masterstudenten 

zu öffnen. Selbstverständlich ist dennoch eine inhaltliche Differenzierung notwendig, um den unterschiedlichen 

Anspruch an die beiden Studierendengruppen zu berücksichtigen. Eine solche Differenzierung 

erfolgt im Seminar, das einen wesentlichen Bestandteil des Moduls bildet. Während Studierende des 

Bachelor-Studienganges einfachere Themen (vornehmlich aus Lehrbüchern) bearbeiten, tragen Studierende 

des Master-Studienganges über Themen aus der wissenschaftlichen Primärliteratur vor. Die Öffnung 

49

für Studierende beider Studiengänge ist auch insbesondere aufgrund der kleinen Gruppengröße (ca. 15 

Studenten pro Semester) sinnvoll. 

• Modul Bildverarbeitung 1 (Siehe Abschnitt 5.5) 

Die Bildverarbeitung 1 ist im Wesentlichen für Studierende ab dem 5. Fachsemester gedacht und setzt 

die einführenden Informatikvorlesungen sowie Lineare Algebra, Analysis, Wahrscheinlichkeitstheorie iund 

natürlich Programmiererfahrung voraus. Sie ist also auf dem höchsten Niveau des Bachelorstudiengangs 

anzusiedeln und somit auch auf dem Einstiegsniveau des Masterstudiums. Eine Aufspaltung ist zwei unterschiedliche 

Einführungen in Bildverarbeitung ist nicht angebracht. Eine Niveauanhebung wird im Masterstudium 

durch eine anschließende, weiterführende, vertiefende Veranstaltung erreicht, die zum Schwerpunkt 

Bildverarbeitung führt. 

7.1 Modul: Algorithmentheorie II 

Modulart 

Wahlpflicht 

Studiengang 

Master-Studiengang Informatik 

Kreditpunkte 

15 CP 


• Vorlesung ” Algorithmentheorie II“, 4 SWS, 

• dazu Übungen, 2 SWS 

• Seminar ” Algorithmentheorie II“, 2 SWS, 


• Algorithmische Komplexität (NL, P, NP, PSPACE, ...) 

• Kombinatorische Optimierung 

• Simulated annealing 

• Parallele Algorithmen und Kommunikation, 

• Algorithmische Geometrie, 

Basisliteratur: Verschiedene Bücher über Algorithmen sowie Originalliteratur 


Verständnis der theoretischen Grundlagen über Algorithmen 


• Wahlpflichtmodul oder Schwerpunktmodul im Master-Studiengang Informatik 



50


Bachelor-Studierende müssen folgende Module erfolgreich abgeschlossen haben: 



• Modul “Grundlagen der Algorithmen und Datenstrukturen” (Informatik 3) 

• Modul “Grundlagen der Theoretischen Informatik” (Informatik 4) 


• Grundlagenmodul Informatik 3: “Algorithmen und Datenstrukturen” 

• Grundlagenmodul Informatik 4: “Theoretische Informatik” 

• Modul: ” Algorithmentheorie I“ 


aktive Mitarbeit in den Übungen, Abgabe der Hausaufgaben, Klausur zum Ende des Semesters 





7.2 Halb-Modul: Algorithmen für schwere Probleme 

Modulart 

Teil eines Wahlpflicht- oder Schwerpunktmoduls in der Theoretischen Informatik 

Studiengang 


Kreditpunkte 

7,5 CP 


• Vorlesung ” Algorithmen für schwere Probleme“, 2 SWS, 


51


Inhalte Dieses Modul befasst sich mit schweren Problemen, für die es vermutlich keine effizienten Algorithmen 

gibt, und stellt unter anderem folgende Lösungsansätze für solche Probleme vor. 

• Pseudopolynomielle Algorithmen 

• Algorithmen auf speziellen Graphen 

• Parametrisierte Algorithmen 

– Standardparameter 

– Parametrisierung in der Baumweite 

– Parametrisierung in der Cliquenweite 

• Exakte Exponentialzeit Algorithmen 

Qualifizierungsziele Studierende, die das Halb-Modul erfolgreich absolviert haben, besitzen anschließend 

ein breites und vertieftes Verständnis für schwere Probleme und verschiedene bekannte Algorithmen zu ihrer 

Lösung. 


• F. Gurski, I. Rothe, J. Rothe, E. Wanke, Exakte Algorithmen für schwere Graphenprobleme, 

Springer Verlag, 2010. 


• F.V. Fomin, D. Kratsch, Exact Exponential Algorithms, Springer Verlag, 2010. 

• J. Hromkovic, Algorithmics for Hard Problems, Springer Verlag, 2003. 


• Master-Studiengang Informatik (Schwerpunkt- und Wahlpflichtbereich) 









aktive Mitarbeit in den Übungen, Abgabe der Übungsaufgaben, Bestehen der Klausur zum Ende des Semesters 


Dieses Halb-Modul wird in unregelmäßigen Abständen angeboten. 

52


Priv.-Doz. Dr. Frank Gurski 

7.3 Modul: Algorithmen für Ad-hoc- und Sensornetzwerke 

Modulart 

Wahlpflicht 

Studiengang 


Kreditpunkte 

15 CP 


• Vorlesungen ” Algorithmen für Ad-hoc- und Sensornetzwerke“, 4 SWS, 

• Übungen ” Algorithmen für Ad-hoc- und Sensornetzwerke“, 2 SWS 

• Seminar ” Algorithmen für Ad-hoc- und Sensornetzwerke“, 2 SWS 



Inhalte 

• verteilte Algorithmen 

• Leader Election 

• geographisches Routing 

• Topologiekontrolle 

• standortbezogene Dienste 

• Standortbestimmung 

• Greedy-Einbettungen 

• Beacon-Routing 

• Interval-Routing 

• Hop-Netzwerke 

• Network Coding 

• dominierende Mengen 

• maximale unabhängige Mengen 

Basisliteratur: Verschiedene aktuelle Lehrbücher über Ad-hoc- und Sensornetzwerke sowie Originalliteratur 

53

Qualifikationsziele Studierende, die das Modul erfolgreich absolviert haben, besitzen anschließend ein breites 

und vertieftes Verständnis im Bereich Algorithmen für Ad-hoc- und Sensornetzwerke. 












• Grundlagenmodul Informatik 3: “Algorithmen und Datenstrukturen” 

• Grundlagenmodul Informatik 4: “Theoretische Informatik” 

• Modul: ” Graphenalgorithmen“ 


aktive Mitarbeit in den Übungen, Abgabe der Hausaufgaben, Teilnahme am Seminar, bestandene Klausur zum 

Ende des Semesters 


jedes Studienjahr, im Sommersemester 



7.4 Halb-Modul: Algorithmische Eigenschaften von Wahlsystemen 

II 

Modulart 


Studiengang 


54

Kreditpunkte 

7,5 CP 





Inhalte 

• Wiederholung grundlegender Begriffe 

– Wahlen, Wahlsysteme, Eigenschaften und Wahl-Paradoxa 

– Manipulation 

– Wahlkontrolle in Plurality-Wahlen 

• Kontrollkomplexität in einigen Wahlsystemen 

– Condorcet-Wahlen 

– Approval-Wahlen 

– Copeland-Wahlen 

– Bucklin- und Fallback-Wahlen 

– Hybridisierung von Wahlsystemen 

• Single-Peaked Preferences 


– Wahlkontrolle 

• Bestechung in einigen Wahlsystemen 

– Definitionen 

– Bestechung in Copeland-Wahlen 

– Mikrobestechung in Copeland-Wahlen 




ausgegeben. 

Qualifikationsziele Ziel in diesem Halb-Modul ist es, den Studierenden Einblicke in einige der wichtigsten 

Themen, Resultate, Modellbildungen und Methoden aus diesem Gebiet zu vermitteln. Am Ende der Veranstaltung 







55


• A Richer Understanding of the Complexity of Election Systems, Piotr Faliszewski, Edith Hemaspaandra, 

Lane A. Hemaspaandra und J. Rothe. Kapitel 14 in Fundamental Problems in Computing: 

Essays in Honor of Professor Daniel J. Rosenkrantz, pp. 375–406, S. Ravi und S. Shukla, Herausgeber. 

Springer, Berlin, Heidelberg, New York, 2009. 

• Computational Aspects of Approval Voting, Dorothea Baumeister, Gábor Erdélyi, Edith Hemaspaandra, 

Lane A. Hemaspaandra und Jörg Rothe. Kapitel 10 in Handbook on Approval Voting, pp. 199–251, 

R. Sanver und J. Laslier, Herausgeber. Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, 2010. 

• Voting Procedures, S. Brams und P. Fishburn. Kapitel 4 in Volume 1 of the Handbook of Social Choice 

and Welfare, pp. 173–236, K. Arrow, A. Sen und K. Suzumura, Herausgeber. North-Holland, 2002. 

• Chaotic Elections! A Mathematician Looks at Voting, D. Saari. American Mathematical Society, 

2001. 














statt. 



• ” Algorithmische Eigenschaften von Wahlsystemen I“ (aus dem Bachelor-Studiengang) und 




56

7.5 Halb-Modul: Approximationsalgorithmen 

Modulart 


Studiengang 


Kreditpunkte 

7,5 CP 


• Vorlesung ” Approximationsalgorithmen“, 2 SWS, 



Inhalte Dieses Modul befasst sich mit den folgenden schweren Optimierungsproblemen, für die es vermutlich 

keine effizienten Algorithmen gibt, und stellt verschiedene Ansätze zum Finden von Näherungslösungen für diese 

Probleme vor. 

• Grundlagen 

– Approximation mit absoluter Güte 

– Approximation mit relativer Güte 

– Approximationsschemata 

• Metrisches Traveling Salesman Problem 

• Job Scheduling 

• Rucksack 

• Bin Packing 

• Steiner Baum 

• Weighted Vertex Cover 


ein breites und vertieftes Verständnis für schwere Optimierungsprobleme und verschiedene bekannte Approximationsalgorithmen 

zu ihrer Lösung. 


• G. Ausiello, P. Crescenzi, G. Gambosi, et al., Complexity and Approximation: Combinatorial 

Optimization Problems and Their Approximability Properties, Springer Verlag, 1999. 

• K. Jansen, M. Margraf, Approximative Algorithmen und Nichtapproximierbarkeit, de Gruyter 

Verlag, 2008. 

• V. Vazirani, Approximation Algorithms, Springer Verlag, 2003. 

• R. Wanka, Approximationsalgorithmen, Teubner Verlag, 2006. 

57
















7.6 Halb-Modul: Architektur verteilter Systeme 

Modulart 


Studiengang 


Kreditpunkte 

7,5 CP 



• Übung: 2 SWS 

58


• Architekturformen 

• Unstrukturierte P2P-Netze: Gnutella 

• Distributed Hash Tables: Chrod, CAN, Pastry 

• Asynchrone Kommunikation: Pub/Sub-Services 

• Zuverlässige Gruppenkommunikation: atomarer Multicast, Overlay-Multicast 

• Zustandsverwaltung in verteilten Spielen: area of interest management 

• Architektur verteilter Dateisysteme: Coda, IVY, HDFS, GoogleFS 

Empfohlene Literatur Wird in der Vorlesung bekannt gegeben. 

Qualifikationsziele Aufbauend auf dem Modul “Grundlagen verteilter Systeme” sollen die Studierenden 

ein tieferes Verständnis für die Architektur aktueller verteilter Systeme erreichen. Hierzu werden ausgewählte 

wichtige Aufgaben und deren Lösung in verteilten Systemen diskutiert. Die die Teilnehmer(innen) sollen die 

vermittelten Konzepte in eigenen Worten erklären können. Ferner sollen sie in der Lage sein die erlernten 

Konzepte praktisch anzuwenden. 


Wahlpflichtmodul (Praktische Informatik) oder Schwerpunktmodul im Master-Studiengang Informatik 








• Erfolgreiche Bearbeitung von Übungsaufgaben 

• Abschließende Prüfung am Ende des Semesters 


alle 1,5 Jahre 



7.7 Modul: Bildverarbeitung 2 

Modulart 


59

Studiengang 


Kreditpunkte 

15 CP 





Verarbeitung von Farbbildern, Textur, Segmentierungsverfahren, 2D-Computergrafik, B-Splines, Anpassen von 

Kurven, aktive Konturen, Stereo, Verarbeitung von Volumendaten, Bildfolgen, Bewegungsanalyse. 


• im Master-Studiengang Informatik (als Wahlpflicht- oder Schwerpunkt-Modul) 














7.8 Halb-Modul: Cake-cutting Algorithms 

Modulart 


60

Studiengang 


Kreditpunkte 

7,5 CP 





Inhalte 


• Bewertungskriterien 

– Fairness 

– Effizienz 


– Laufzeit 

• Cake-cutting-Protokolle 

– Zwei neidfreie Protokolle für zwei Spieler 

– Proportionale Protokolle für beliebig viele Spieler 

– Überproportionale Protokolle für beliebig viele Spieler 

– Eine Hochzeitsfeier im Königshaus: Aufteilung in ungleiche Anteile 

– Neidfreie Protokolle für drei und vier Spieler 

– Versalzene Sahnetorte: Dirty-Work-Protokolle 

– Gekrümel vermeiden: Minimierung der Schnittanzahl 

– Der Grad der garantierten Neidfreiheit 

– Übersicht über einige Cake-cutting-Protokolle 




ausgegeben. 









61


• Cake-Cutting Algorithms: Be Fair if You Can, Jack Robertson und William Webb. A K Peters, 

1998. 

• Fair Division: From Cake-Cutting to Dispute Resolution, Steven J. Brams und Alan D. Taylor. 

Cambridge University Press, 1996. 














statt. 



• ” Algorithmische Eigenschaften von Wahlsystemen I“ (aus dem Bachelor-Studiengang) und 

• ” Algorithmische Eigenschaften von Wahlsystemen II“ (aus dem Master-Studiengang). 



7.9 Halb-Modul: Data Warehouses 

Modulart 


in der Praktischen Informatik (Datenbanken und Informationssysteme) 

Studiengang 


62

Kreditpunkte 

7,5 CP 



• Theoretische und Praktische Übungen, 2 SWS 


• Anwendungsbereiche 

• Data Warehouse–Architektur 

• Multidimensionales Datenmodell, Entwurf von Data Warehouses (MOLAP vs. ROLAP; Star- oder 

Snowflake-Schema) 

• Anfragebearbeitung und -optimierung 

• Materialisierung von Aggregationssichten 

• multidimensionale Index- und Speicherstrukturen 

• Extraktion, Transformation, Laden; Data Cleaning 

• OLAP und Data Mining 

Es werden vertiefte Kenntnisse über die Data Warehouse–Architektur und Konzepte des Enwurfs, der Realisierung 

und der Anwendung von Data Warehouses erworben. Durch theoretische und praktische Übungen wird 

die Anwendung dieser Kenntnisse erlernt. 


• W. Lehner: Datenbanktechnologie für Data-Warehouse-Systeme. dpunkt-verlag, 2003. 

• H. Bauer, A. Günzel (Hrsg.): Data Warehouse Systeme. dpunkt.verlag, 2001 


• Master-Studiengang Informatik (Schwerpunkt- und Wahlplichtbereich) 

• Master-Studiengang Mathematik (Nebenfach) 








Modul ” Datenbanksysteme“ 

63




• abschließende Prüfung (i.d.R. mündlich) 


• unregelmäßig 

• wird im Wechsel mit den Halbmodulen ” Knowledge Discovery in Databases“, ” Multimedia- 

Datenbanksysteme“, ” Transaktionsverwaltung“ und ” Verteilte und Föderierte Datenbanken“ angeboten, 

so dass jedes Semester mindestens eines dieser Halbmodule angeboten wird 



7.10 Halb-Modul: Einführung in die statistische Analyse mittels 

Computersimulationen 

Modulart 



Studiengang 


Kreditpunkte 

7,5 CP 



• Theoretische und Praktische Übungen, 2 SWS 


Der Kurs soll die Rolle von Computersimulationen und Bayesianischen Methoden für reale Modellierungen 

vermitteln. Weiterhin sollen die Studenten mit Abschluss des Kurses ein profundes Wissen in der Benutzung 

von R und der Software WinBUGS für Bayesianisches Modellieren erhalten. 

Einfürung in Bayesianisches denken 

• Wahrscheinlichkeit und Einführung in Computersimulationen, 

• Einführung in Bootstrap, 

• Einführung in Bayesianische Modelle, 

• Einführung in multivariate Wahrscheinlichkeitsverteilungen und multiple Parameter Modelle. 

64

Monte Carlo Simulationsmethoden 

• Monte Carlo Methode zur Berechnung von Integralen, 

• Rejection Sampling, 

• Importance Sampling, 

• Sampling Importance Re-sampling. 

Markov Ketten Monte Carlo Methoden 

• Einführung in Markov Ketten, 

• Metropolis-Hastings Algorithmus, 

• Gerichtete azyklische Graphen, 

• Gibbs-sampling, 

• MCMC output analysis. 

Statistische Modellierung 

• Regression modelling, 

• Analysis of multiple contingency tables, 

• Einführung in hierarchische Modelle. 


• Andrew Gelman, John B. Carlin und Hal S. Stern: Bayesian Data Analysis. Chapman & Hall, 2004 


• Master-Studiengang Informatik (als Wahlpflicht- oder Schwerpunkt-Modul). 


• Als Teil eines Mastermoduls im Master-Studiengang Biologie. 











65





7.11 Halb-Modul: Effiziente Algorithmen 

Modulart 


Studiengang 


Kreditpunkte 

7,5 CP 


• Vorlesung ” Effiziente Algorithmen“, 2 SWS, 



Inhalte In diesem Modul werden Algorithmen für effizient lösbare Probleme betrachtet. Anhand fundamentaler 

Verfahren werden die Prinzipien des Entwurfs und der Analyse von Algorithmen erklärt. Hierzu werden 

folgende Themen betrachtet. 

• Algorithmenentwurfstechniken 

• Algebraische und Zahlentheoretische Probleme 

• Sortiernetze 

• Sortieren auf Prozessorfeldern 

• Lineare Programmierung 


ein breites und vertieftes Verständnis für den Entwurf und die Analyse von effizienten Algorithmen. 


• N. Blum, Algorithmen und Datenstrukturen, Oldenbourg Verlag, 2004. 

• T.H. Cormen, C.E. Leiserson, R.L. Rivest et al., Algorithmen - Eine Einführung, Oldenbourg Verlag, 

2007. 

• V. Heun, Grundlegende Algorithmen, Teubner Verlag, 2003. 

• H.-W. Lang, Algorithmen, Oldenbourg Verlag, 2006. 

• U. Schöning, Algorithmik, Spektrum Akademischer Verlag, 2001. 

66
















7.12 Halb-Modul: Fehlerkorrigierende Codierung 

Modulart 


Studiengang 


Kreditpunkte 

7,5 CP 




67


• Stochastische Modellierung von Datenquellen und Übertragungskanälen, 

• Transinformation, 

• Kanalkapazität, 

• Kanaldecodierer, 

• Decodierregeln, 

• Shannons Kanalcodierungssatz, 

• Blockcodes, 

• lineare Codes, 

• Syndromdecodierung, 

• Zyklische Codes, 

• Konstruktion zyklischer Codes durch Vorgabe von Wurzeln, 

• BCH-Codes, 

• Reed-Solomon-Codes, 

• Berlekamps Decodieralgorithmus, 

• Beispiele und Anwendungen. 


• im Master-Studiengang Informatik (als Wahlpflicht-Modul) 

• im Bachelor-/Master-Studiengang Mathematik als Modul im Anwendungsgebiet 










In der Regel jedes dritte Studienjahr. 



68

7.13 Halb-Modul: Geoinformatik 

Modulart 

Wahlpflichtmodul im Bereich Praktische/Technische Informatik 

Studiengang 


Kreditpunkte 

7,5 CP 


• Vorlesung: 2 SWS 

• Übung: 2 SWS im Block 


Die Geoinformatik befasst sich im weitesten Sinn mit der Erfassung, Aufbereitung, Analyse und Präsentation von 

räumlichen Daten. Der Raumbezug von Informationen geschieht mittels Koordinaten und kann beispielsweise 

per GPS hergestellt werden. Beispiele für die Analyse und Nutzung räumlicher Daten sind Navigationssysteme 

und Routenplaner. 

Empfohlene Literatur Norbert Bartelme: Geoinformatik. Modelle, Strukturen, Funktionen. Springer. Ralf 

Bill: Grundlagen der Geo-Informationssysteme. Wichmann. Norbert de Lange: Geoinformatik in Theorie und 

Praxis. Springer. 

Qualifikationsziele 

• Erfassung und Aufbereitung von Geodaten 

• Datenstrukturen (Raster, Vektor usw.) 

• Grundlagen der Bildverarbeitung 

• Koordinatensysteme und -transformationen 

• Räumliche Analysen 

• Datenverschneidung 

• Interpolationsverfahren für Geländemodelle 


Master Informatik als Wahlpflichtmodul für Praktische/Technische Informatik 

69








Regelmäßige Teilnahme an den Übungen, Bearbeitung der Aufgaben, abschließende Prüfung. 


jährlich, i.d.R. im Wintersemester 


PD Dr. Dr.-Ing. Wilfried Linder 

7.14 Modul: Graphenalgorithmen II 

Modulart 

Wahlpflicht 

Studiengang 


Kreditpunkte 

15 CP 


• Vorlesung ” Graphenalgorithmen II“, 4 SWS, 


• Seminar ” Graphenalgorithmen II“, 2 SWS, 


• Planare Graphen (Erkennung, Dualität, Färbungsprobleme, ...), 

• Chordale Graphen (lexikographische Breitensuche, perfekte Eliminationsordnung, ...) 

• Baumweite beschränkte Graphen, 

• Cliquenweite, Rangweite, NLC-Weite, 

• Baumautomaten, 

70

• Fixed Parameter Tractability, 

• Minorensatz, 

• Extremale Graphen 

Basisliteratur: Verschiedene Bücher über Graphalgorithmen sowie Originalliteratur 


Verständnis der theoretischen Grundlagen über Graphenalgorithmen. 












Kenntnisse über die Inhalte der Veranstaltung “Algorithmentheorie I” 


aktive Mitarbeit in den Übungen, Abgabe der Hausaufgaben, Klausur zum Ende des Semesters 





7.15 Halb-Modul: Grundlagen verteilter Systeme 

Modulart 

Teil eines Wahlpflicht- oder Schwerpunktmoduls in der Praktischen Informatik (Verteilte Systeme) 

Studiengang 


71

Kreditpunkte 

7,5 CP 


• Vorlesung: 2 SWS 



Es werden die Grundlagen verteiler Systeme vermittelt. 

• Kommunikation: Sockets (UDP,TCP), RMI, DSM 

• Namensdienste: DNS, LDAP 

• Koordination: Uhrensynchronisierung, logische Zeit, globale Zustände, wechselseitiger Ausschluss, Auswahlalgorithmen, 

Transaktionen 

• Replikation & Konsistenz: daten- und klientenzentrierte Konsistenzmodelle, Aktualisierungsmethoden 

• Fehlertoleranz: Fehlermodelle, Übereinstimmung, zuverlässige Gruppenkommunikation, Checkpointing 

Empfohlene Literatur Tanenbaum A. und Steen M.: Distributed Systems: Principles and Paradigms, Prentice 

Hall, 2. Aufl., 2006 

Qualifikationsziele Die Studierenden sollen ein tieferes Verständnis der grundlegenden Herausforderungen 

beim Bau verteilter Systeme erreichen. Die vermittelten Konzepte (Grundlagen) sollen die Teilnehmer(innen) 

in eigenen Worten erklären können. Ferner sollen sie am Ende in der Lage sein die erlernten Konzepte in 

praktischen Übungen anwenden zu können. 










Erfolgreiche Bearbeitung von Übungsaufgaben und Bestehen einer Prüfung (i.d.R.) am Ende des Semesters. 



72



7.16 Halb-Modul: Knowledge Discovery in Databases 

Modulart 



Studiengang 


Kreditpunkte 

7,5 CP 


• Vorlesung ” Knowledge Discovery in Databases“, 2 SWS 

• Übungen/Seminar zu ” Knowledge Discovery in Databases“, 2 SWS 


• Grundlagen der Statistik 

• Clustering (partitionierten, dichtebasiert, hierarchisch, ...) 

• Klassifikation (Entscheidungsbaum, Support-Vektor-Maschine, ...) 

• Assoziationsregeln (Frequent-Itemsets, ...) 

• Weitere Mining-Verfahren und -Anwendungen 

Es werden vertiefte Kenntnisse über die grundlegenden Data Mining-Verfahren (Clustering, Klassifikation, Assoziationsregeln), 

verschiedene Algorithmen dazu sowie ihre Anwendung erworben. Durch Übungen und/oder 

Seminar werden die Anwendung dieser Kenntnisse sowie darüber hinaus gehende Aspekte vermittelt. 


• Ester M., Sander J.: Knowledge Discovery in Databases: Techniken und Anwendungen, Springer Verlag, 

2000. 

• Dunham, M.H.: Data Mining – Introductory and Advanced Topics, Prentice Hall, 2003. 

• Tan, P.-N., Steinbach, M., Kumar, V.: Introduction to Data Mining, Addison Wesley, 2006. 

• Han J., Kamber M.: Data Mining: Concepts and Techniques, Morgan Kaufmann Publishers, August 2000. 

• Berthold M., Hand D. J. (eds.): Intelligent Data Analysis: An Introduction. Springer Verlag, Heidelberg, 

1999. 

73













• aktive Teilnahme an den Übungen bzw. dem Seminar 

• erfolgreiches Bearbeiten der Übungsaufgaben bzw. Anfertigen einer angemessenen Seminarausarbeitung 

und Halten eines Vortrags 




• wird im Wechsel mit den Halbmodulen ” Data Warehouses“, ” Multimedia-Datenbanksysteme“, ” Transaktionsverwaltung“ 

und ” Verteilte und Föderierte Datenbanken“ angeboten, so dass jedes Semester mindestens 

eines dieser Halbmodule angeboten wird 



7.17 Halb-Modul: Knowledge Discovery in Databases – Ausgewählte 

Themen 

Modulart 



Studiengang 


74

Kreditpunkte 

7,5 CP 


• Vorlesung ” Knowledge Discovery in Databases – Ausgewählte Themen“, 2 SWS 

• Übungen/Seminar zu ” Knowledge Discovery in Databases – Ausgewählte Themen“, 2 SWS 


Aufbauend auf dem Halb-Modul Knowledge Discovery in Databases werden hier weiterführende Verfahren 

behandelt, wobei aktuelle Entwicklungen berücksichtigt werden sollen. Mögliche Themen sind z.B. 

• Temporal Association Rule Mining 

• Zeitreihenanalyse und -vorhersage 

• Erweiterungen des Clustering z.B. für fehlende Werte 

Es werden vertiefte Kenntnisse über die behandelten Data Mining-Verfahren, verschiedene Algorithmen dazu 

sowie ihre Anwendung erworben. Durch Übungen und/oder Seminar werden die Anwendung dieser Kenntnisse 

sowie darüber hinaus gehende Aspekte vermittelt und vertieft. 

Empfohlene Literatur Basisliteratur: 

• Ester M., Sander J.: Knowledge Discovery in Databases: Techniken und Anwendungen, Springer Verlag, 

2000. 

• Dunham, M.H.: Data Mining – Introductory and Advanced Topics, Prentice Hall, 2003. 

• Tan, P.-N., Steinbach, M., Kumar, V.: Introduction to Data Mining, Addison Wesley, 2006. 

• Han J., Kamber M.: Data Mining: Concepts and Techniques, Morgan Kaufmann Publishers, August 2000. 

• Berthold M., Hand D. J. (eds.): Intelligent Data Analysis: An Introduction. Springer Verlag, Heidelberg, 

1999. 

sowie weiterführende Literatur in Abhängigkeit von den behandelten Themen (wird in der Veranstaltung bekanntgegeben) 










75


Modul ” Datenbanksysteme“ sowie fundierte Kenntnisse aus dem Halb-Modul ” Knowledge Discovery in Databases“ 








• wird im Wechsel mit den Halbmodulen “Knowledge Discovery in Databases“, Data Warehouses“, 

” 

” Multimedia-Datenbanksysteme“, ” Transaktionsverwaltung“ und Verteilte und Föderierte Datenbanken“ 

” 

angeboten, so dass jedes Semester mindestens eines dieser Halbmodule angeboten wird 



7.18 Modul: Kryptokomplexität II 

Modulart 

Wahlpflicht- oder Schwerpunktmodul in der Theoretischen Informatik 

Studiengang 


Kreditpunkte 

15 CP 






Inhalte 

• Vertiefung der Kryptologie 

– Diffie-Hellman und das Problem des diskreten Logarithmus 

∗ Das Schlüsseltauschprotokoll von Diffie und Hellman 

76

∗ Diskrete Logarithmen und das Diffie-Hellman-Problem 

– Die Protokolle von ElGamal 

∗ Das Public-Key Kryptosystem von ElGamal 

∗ Digitale Signaturen nach ElGamal 

∗ Sicherheit der Protokolle von ElGamal 

– Rabins Public-Key Kryptosystem 

∗ Rabins Kryptosystem 

∗ Sicherheit von Rabins System 

– Arthur-Merlin-Spiele und Zero-Knowledge 

– Das Public-Key Kryptosystem von Merkle und Hellman 

– Die Protokolle von Rabi, Rivest und Sherman 

• Vertiefung der Komplexitätstheorie 

– Die Boolesche Hierarchie über NP 

∗ Probleme in DP 

∗ Struktur und Eigenschaften der Booleschen Hierarchie über NP 

∗ Exakte Graphfärbbarkeit 

– Die Polynomialzeit-Hierarchie 

∗ Orakelmaschinen 

∗ Struktur und Eigenschaften der Polynomialzeit-Hierarchie 

∗ Vollständige Probleme in den Stufen der Polynomialzeit-Hierarchie 

∗ Die Boolesche Hierarchie kollabiert die Polynomialzeit-Hierarchie 

∗ Relativierungen 

– Alternierende Turingmaschinen 

∗ Definitionen 

∗ ATMs als paralleles Berechnungsmodell 

∗ ATIME versus DSPACE 

∗ ASPACE versus DTIME 

– Dodgson Winner ist vollständig für parallelen Zugriff auf NP 

Qualifizierungsziele Kryptologie und Komplexitätstheorie sind zwei Gebiete, die eng miteinander verwandt 

sind, sich aber recht unabhängig voneinander entwickelt haben. Neben anderen Gebieten (wie etwa der Zahlentheorie) 

verwendet die moderne Kryptologie die mathematisch strengen Konzepte und Methoden der Komplexitätstheorie. 

Umgekehrt ist die aktuelle Forschung in der Komplexitätstheorie oft durch Fragen und Probleme 

motiviert, die in der Kryptologie auftreten. Diesem Trend trägt dieses Modul Rechnung, indem es beide Gebiete 

in ihrer Symbiose – als ” Kryptokomplexität“ – behandelt. 

In der Einführung in die Kryptologie werden einerseits die wichtigsten Kryptosysteme (also effiziente Algorithmen 

zur Verschlüsselung und legitimierten Entschlüsselung) vorgestellt und analysiert; andererseits wird die 

Sicherheit solcher Kryptosysteme, die häufig auf der Komplexität geeigneter Probleme beruht, behandelt. In 

der Einführung in die Komplexitätstheorie geht es insbesondere um die Klassifizierung von Problemen bezüglich 

ihrer Berechnungskomplexität, d. h., um den Nachweis unterer Schranken für die Ressourcen Rechenzeit und 

Speicherplatz, die zur algorithmischen Lösung der Probleme nötig sind. Dies ergänzt und komplementiert die 

Veranstaltungen zur Algorithmik, die den Nachweis oberer Schranken zum Ziel haben und sich insbesondere 

mit dem Entwurf und der Analyse effizienter Algorithmen befassen. 

Die Studierenden sollen am Ende dieser Veranstaltung die erlernten Modellbildungen und Techniken auf neue 

Probleme, Kryptosysteme und Algorithmen anwenden können. So sollen sie etwa die Komplexität von Problemen, 

die Sicherheit von kryptographischen Verfahren und die Laufzeit und den Speicherplatzbedarf von Algorithmen 

einschätzen können. Besonderer Wert wird darauf gelegt, dass die Studierenden die enge Verflechtung 

dieser Gebiete verstehen. 

77









2001. 


1995. 














Dieses Modul schließt sich an das Modul Kryptokomplexität I“ aus dem Bachelor-Studiengang an und vertieft 

” 

und erweitert dieses, es kann aber auch unabhängig davon gehört werden, sofern sich die Studierenden eventuell 

fehlende Grundkenntnisse selbstständig aneignen. 

” Kryptokomplexität II“ (im Master-Studiengang) findet im Wechsel mit Kryptokomplexität I“ (im Bachelor- 

” 

Studiengang) statt, vorwiegend in den Wintersemestern, aber gelegentlich auch in den Sommersemestern (z. B. 

dann, wenn Prof. Rothe nicht die Informatik IV“ im Sommer hält). Bisher wurde der Inhalt dieses Moduls in der 

” 

Form zweier Halb-Module ( Kryptologie II“ und Komplexitätstheorie II“) angeboten. Ab dem WS 2012/2013 

” ” 

werden diese beiden Halb-Module zu einem Modul, Kryptokomplexität II“, zusammengefasst. 

” 



78

7.19 Modul: Medizinische Bildverarbeitung 

Modulart 


Studiengang 


Kreditpunkte 

15 CP 





Verarbeitung von Bild- und Volumendaten in der Medizin, Tomografieverfahren, Radontransformation, 3D- 

Filter, kantenerhaltende Glättung und Entrauschung, Segmentierung, Visualisierung von voxelbasierten Volumendaten. 


Im Master-Studiengang Informatik als Wahlpflicht- oder Schwerpunkt-Modul 













79

7.20 Modul: Mobilkommunikation 

Modulart 


Studiengang 


Kreditpunkte 

15 CP 


• Vorlesung ”Mobilkommunikation”, 4 SWS 


• Praktikum, 2 SWS 


Das Modul richtet sich an Studenten, die bereits elementare Kenntnisse im Bereich Rechnernetze besitzen und 

die technischen Grundlagen von mobilen Netzen verstehen wollen. Ziel des Moduls ist das Erlernen allgemeiner 

Grundkenntnisse, das Verständnis von praxisrelevanten Systemen und das Erwerben praktischer Fertigkeiten. 

Themen der Vorlesung und Übung: 

• Grundlagen der Mobilkommunikation (Geschichte, Frequenzen und Regulierungen, Signale, Antennen, 

Signalausbreitung) 

• Medienzugriff (Space- , Frequency-, Time-, Code Division Multiple Access) 

• Drahtlose Lokale Netze (IEEE 802.11, Bluetooth) 

• Mobilkommunikationssysteme (GSM, GPRS, UMTS, LTE) 

• Wegewahl in mobilen Netzen (Mobile IP, Fast Handover, DHCP) 

• Ad-Hoc Netzwerke (Anwendungen, Wegewahl, DSR, AODV, GPSR) 

• Transportprotokolle für die Mobilkommunikation (Generelle Problematik, Indirect TCP, Snoop TCP, Mobile 

TCP) 

Themen des Praktikums: 

• Einführung in die Programmierung von Mobiltelefonen mit J2ME 

• Entwicklung eines einfachen Medienzugriffsverfahrens für drahtlose Sensoren 

• Aufbau, Konfiguration und Sicherheit in IEEE 802.11 

• Experimente mit mobilen Ad-Hoc-Netzwerken 

• Aufbau eines Mesh Networks mit IEEE 802.11 

Empfohlene Literatur Jochen Schiller, ” Mobilkommunikation“, 2. Auflage, Addison-Wesley/Pearson Studium, 

2003. 

80


Wahlpflicht- oder Vertiefungsmodul im Master-Studiengang Informatik. 








Modul “Rechnernetze”. 


Aktive und erfolgreiche Mitwirkung in den Übungen. Aktive Mitarbeit im Praktikum. Erfolgreiche Teilnahme 

an der Abschlussprüfung. 





7.21 Halb-Modul: Modellierung metabolischer Netzwerke 

Modulart 



Studiengang 


Kreditpunkte 

7,5 CP 




81


Eine zentrale Aufgabe von Bioinformatikern ist die Simulation von Stoff- oder Signalflüssen durch komplexe biologische 

Netzwerke. Häufig liegt jedoch nicht genug Information vor, um ein Netzwerk auf atomarer Ebene exakt 

mathematisch zu beschreiben. Als praktikabler Ausweg hat sich die “constraint-based” (Beschränkungs-basierte) 

Modellierung erwiesen. Hierbei wird das System anhand der in ihm möglichen biochemischen Reaktionen beschrieben; 

kinetische Details (Reaktionsraten etc.) werden dabei zunächst vernachlässigt. 

Insbesondere lässt sich durch Einführen einer linearen Zielfunktion ein lineares Optimierungsproblem formulieren, 

das mit entsprechenden Standardmethoden gelöst werden kann (Flux-Balance-Analyse, FBA). Verschiedene 

Zielfunktionen finden Verwendung, beispielsweise die maximale Wachstumsrate oder die maximale Energieproduktion. 

Im Kurs werden komplexe metabolische Netzwerke untersucht. Es werden einzelne Stoffechselmodule (wie zum 

Beispiel Glykolyse, Pentosephosphatzyklus, Citratzyklus, . . . ) im Zusammenhang betrachtet und deren Verhalten 

unter verschiedenen Bedingungen untersucht. 

Absolventen des Kurs sollen zum Schluss die wichtigsten Methoden der (constraint-based) bioinformatischen 

Modellierung metabolischer Netzwerke im Gleichgewichtszustand verstehen und selbständig anwenden können. 


• Bernhard Ø. Palsson: Systems Biology: Properties of Reconstructed Networks. Cambridge University 

Press, 2006. 

• Uwe Ligges: Programmieren mit R. Springer Verlag, 2007 

• Günther Gramlich: Lineare Algebra. Eine Einführung für Ingenieure. Fachbuchverlag Leipzig, 2003 


• Master-Studiengang Informatik (als Wahlpflicht- oder Schwerpunkt-Modul). 


• Als Teil eines Mastermoduls im Master-Studiengang Biologie. 













82



7.22 Halb-Modul: Multimedia-Datenbanksysteme 

Modulart 



Studiengang 


Kreditpunkte 

7,5 CP 


• Vorlesung ” Multimedia-Datenbanksysteme“, 2 SWS 

• Übungen/Seminar zu ” Multimedia-Datenbanksysteme“, 2 SWS 


• Information Retrieval 

• Multimedia Information Retrieval 

• Feature-Transformationsverfahren 

• Distanzfunktionen 

• Effiziente Algorithmen und Datenstrukturen 

• Text-Datenbanken 

• Bild-Datenbanken 

Es werden vertiefte Kenntnisse über die Architektur von Multimedia-Datenbanksysteme sowie Konzepte der 

Realisierung und der Anwendung von Multimedia-Datenbanksystemen erworben. Durch Übungen und/oder 



• Ingo Schmitt: Ähnlichkeitssuche in Multimedia-Datenbanken, Oldenbourg-Verlag München, 2005. 

• K. Meyer-Wegener: Multimedia-Datenbanken – Einsatz von Datenbanktechnik in Multimedia-Systemen 

(2. Auflage), Teubner, Stuttgart, 2003. 

• B. Prabhakaran: Multimedia Database Management Systems, Kluwer Academic Publishers, Massachusetts, 

1997. 

• R. Veltkamp, H. Burkhardt, H.-P. Kriegel (Hrsg.): State-of-the-Art in Content-Based Image and Video 

Retrieval, Kluwer Academic Publishers, 2001. 

• R. Baeza-Yates, B. Ribeiro-Neto: Modern Information Retrieval, Pearson / Addison Wesley, 1999. 

83



• Diplom- oder Master-Studiengang Mathematik (Nebenfach) 
















• wird im Wechsel mit den Halbmodulen ” Data Warehouses“, ” Knowledge Discovery in Databases“, ” Transaktionsverwaltung“ 

und ” Verteilte und Föderierte Datenbanken“ angeboten, so dass jedes Semester mindestens 

eines dieser Halbmodule angeboten wird 



7.23 Halb-Modul: Netzwerksicherheit 

Modulart 


im Bereich Rechnernetze und Mobilkommunikation 

Studiengang 


Kreditpunkte 

7,5 CP 

84


• Vorlesung und Übungen ” Netzwerksicherheit“, 3 SWS 

• Praktische Übung ” Netzwerksicherheit“, 1 SWS 


Systeme, die sich mit dem Internet verbinden, sind einer Vielzahl von Angriffen ausgesetzt. Ziel der Vorlesung 

ist es ein fundamentales Verständnis dafür zu entwickeln, wie man sich vor diesen Angriffen schützen kann. 

Hierzu werden sowohl die theoretischen Grundlagen diskutiert als auch konkrete Angriffe und Abwehrstrategien 

praktisch erprobt. 

Insbesondere werden die folgenden Themen behandelt: 

• Buffer Overflow Exploits 

• Malware (Viren, Würmer, Trojaner) 

• Absichern von Netzwerken (Architekturen, DMZ, Firewalls, IDS) 

• Sicherheitsprotokolle (PKI, Web of Trust, SSL/TLS, PGP, SSH, Kerberos, DNSSec, TOR) 

• Vermeiden von SPAM 

• WWW- und Anwendungssicherheit (CSRF, XSS, SQL Injection) 

Zu dieser Veranstaltung gibt es kein Lehrbuch. 


• Wahlpflicht- oder Vertiefungshalbmodul im Master-Studiengang Informatik 








Modul ” Rechnernetze“. 


• aktive Mitarbeit in Vorlesung 

• erfolgreiche Teilnahme an der praktischen Übung 

• erfolgreiche Teilnahme an der Abschlussprüfung 



85



7.24 Halb-Modul: Neuronale Netze 

Modulart 


Studiengang 


Kreditpunkte 

7,5 CP 





• vorwärtsgerichtete neuronale Netze, 

• Backpropagation, 

• lineare adaptive Filter, 

• Radial-Basis-Functions-Netze, 

• Kompetitive Netze, 

• Support Vector Machines 

• Assoziativspeicher, 

• mathematische Formulierung der Aufgabenstellungen, die mit den jeweiligen Netzen gelöst werden soll. 


• im Master-Studiengang Informatik (als Wahlpflicht-Modul) 








86







7.25 Halb-Modul: Primzahltests und das Faktorisierungsproblem 

Modulart 


Studiengang 


Kreditpunkte 

7,5 CP 





Inhalte 

• Einige zahlentheoretische Grundlagen 

• Primalitätstests 

– Der Fermat-Test 

– Der Miller-Rabin-Test 

– Der Solovay-Strassen-Test 

– PRIMES ist in P 

• Das Faktorisierungsproblem 

– Probedivision 

– Pollards Algorithmus 

– Das quadratische Sieb 

– Andere Faktorisierungsmethoden 

87













2001. 















• ” Algorithmische Eigenschaften von Wahlsystemen I“ (aus dem Bachelor-Studiengang), 



statt. Es ergänzt die Module 

• ” Kryptokomplexität I“ (aus dem Bachelor-Studiengang) und 

• ” Kryptokomplexität II“ (aus dem Master-Studiengang), 



88



7.26 Halb-Modul: Programmiersprachen II 

Modulart 

Teil eines Wahlpflicht- oder Schwerpunktmodul 

im Bereich Softwaretechnik und Programmiersprachen 

Studiengang 


Kreditpunkte 

7,5 CP 






Dieses Module befasst sich mit der Entwicklung von Interpretern und Programmanalyse- und Verifikationswerkzeugen. 

Diese werden oftmals innerhalb der logischen Programmierung vollbracht. 

Lernziele 

• Interpreterentwicklung in Prolog 

• Programmanalyse mit abstrakter Interpretation 

• Tabulation in Prolog zur abstrakten Interpretation und Programmverifikation 

• Metaprogrammierung in Prolog (Prolog in Prolog) und Anwendungen 

• Partielle Auswertung und Automatische Kompilergeneration 

Nach erfolgreichem Abschluss des Moduls sollte der Student: 

• verstehen wie Programmiersprachen mit Interpretern implementiert werden können, 

• in der Lage sein für eine neue Programmiersprache einen Interpreter in Prolog selber zu entwickeln, 

• in der Lage sein einen Interpreter für Prolog in Prolog zu schreiben, 

• die Grundzüge der abstrakten Interpretation und der Programmverifikation mit Model Checking kennen, 

• einfache Analyse- und Verifikationswerkzeuge in Prolog (mit Tabulation) entwickeln können. 

Als Lehrbuch wird ein eigenes Skript verwendet. 

89


Master Informatik als halbes Schwerpunktmodul oder als halbes Wahlpflichtmodule für praktische Informatik 








Grundlagen der logischen Programmierung und von Prolog (zum Beispiel aus dem Modul “Softwaretechnik und 

Programmiersprachen”) 


• Erfolgreiche Bearbeitung der Pflichtübungen, 

• Bestehen der Klausur. 


Normalerweise jedes Jahr im Wintersemester 



7.27 Modul: Phylogenetik und virale Evolution 

Modulart 

Schwerpunkt- oder Wahlpflichtmodul 

Studiengang 


Kreditpunkte 

15 CP 



• Programmierpraktikum, 2 SWS 


90


• Verfahren zur Phylogenetische Inferenz 

• Phylodynamische Verfahren 

• Evolution von menschlichen Grippeviren mit Anwendung der Impfstoffauswahl 

• Enstehung von pandemischen Grippeviren 

• Datieren von evolutionaeren Ereignissen 

• Identifizierung von genetischen Positionen unter Selektion 

• Rekonstruktion von Phylogeographien 

Diese Vorlesung besteht aus einem theoretischen und einem anwendungsorientierten Teil: 

Der erste Teil orientiert sich an dem Buch Inferring Phylogenies von J. Felsenstein. Hier werden Verfahren 

für die Inferenz von phylogenetischen Bäumen vorgestellt, wie beispielsweise Maximum Parsimony, Maximum 

Likelihood und Bayessche Verfahren, sowie Distanz-basierte Verfahren, Methoden um nach dem besten Baum zu 

suchen, DNA-Evolutionsmodelle, Methoden zur Rekonstruktion von hypothetischen Vorläufersequenzen, sowie 

Methoden zum Testen von Bäumen und Modellen. 

Der zweite Teil konzentriert sich auf die Anwendung von Phylogenien in der Analyse von rasant evolvierenden 

RNA-Viren. So genannte phylodynamische Studien erlauben zum Beispiel die Analyse von viraler Verbreitung 

im geografischen Sinn mit Hilfe von genetischem Sequenzmaterial und phylogenetischer Inferenz. Derartige 

Methoden sind inzwischen ein wichtiger Bestandteil bei der Prävention, Kontrolle und dem Verständnis von 

viralen Erkrankungen. Die Vorlesung behandelt verschiedene Beispiele hierfür, wie die Rekonstruktion der evolutionären 

Ursprünge des im Jahr 2009 erschienenen Schweinegrippe-Virus, das Datieren von evolutionären 

Ereignissen sowie die Identifizierung von genetischen Positionen, die unter natürlicher Selektion stehen. 


Schwerpunktmodul oder Wahlpflichtmodul (Praktische Informatik) im Master-Studiengang Informatik 

Nebenfach Bioinformatik im Bachelor- oder Master-Studiengang Biologie 








aktive und erfolgreiche Mitwirkung in den Übungen und im Programmierpraktikum; 

aktive und erfolgreiche Mitwirkung im Seminar; 

Prüfung zu Vorlesung und Übungen am Ende des Semesters (schriftlich oder mündlich - wird jeweils zu Beginn 

des Semesters angekündigt) 

Literatur 

Felsenstein, J. 2004. Inferring Phylogenies. Sinauer Associates, Sunderland, Mass. 

91




Prof. Dr. Alice McHardy 

7.28 Halb-Modul: Randomisierte Algorithmen und Komplexitätsklassen 

Modulart 


Studiengang 


Kreditpunkte 

7,5 CP 





Inhalte 

• SAT: Das Erfüllbarkeitsproblem der Aussagenlogik 

– Deterministische SAT-Algorithmen 

– Randomisierte SAT-Algorithmen 

• Probabilistische Polynomialzeitklassen 

– PP, RP und ZPP: Monte-Carlo- und Las-Vegas-Algorithmen 

– BPP: Bounded-Error Probabilistic Polynomial Time 

– Wahrscheinlichkeitsverstärkung 

• Quantoren und Arthur-Merlin-Spiele 

– Der Mehrheitsquantor und BPP 

– Die Arthur-Merlin-Hierarchie 

• Zählklassen 

– Randomisierte Reduktion von SAT auf ⊕P 

– #P, GapP und SPP 

• Graphisomorphie und Lowness 

– Graphisomorphie ist in der Low-Hierarchie 

– Graphisomorphie ist in SPP 

92












1995. 
















• ” Algorithmische Eigenschaften von Wahlsystemen I“ (aus dem Bachelor-Studiengang), 



statt. Es ergänzt die Module 

• ” Kryptokomplexität I“ (aus dem Bachelor-Studiengang) und 

• ” Kryptokomplexität II“ (aus dem Master-Studiengang), 



93



7.29 Modul: Signalverarbeitung 

Modulart 


Studiengang 


Kreditpunkte 

15 CP 





Mathematische Modellierung von diskreten und kontinuierlichen Signalen, lineare Filter, Fouriertransformation 

auf unterschiedlichen Gruppen, Beschreibung von Signalen und Übertragungssystemen im Frequenzbereich, 

Konstruktion von Filtern, Anwendungen. 


• im Master-Studiengang Informatik (als Wahlpflicht- oder Schwerpunkt-Modul) 












94



7.30 Halb-Modul: Softwaretechnik II 

Modulart 



Studiengang 


Kreditpunkte 

7,5 CP 






Dieses Module befasst sich mit der Entwicklung möglichst fehlerfreier Software mit Hilfe der formalen B- 

Methode. 

Die B-Methode wurde in den 80er Jahren von Jean-Raymond Abrial entworfen und hat eine sehr gute Werkzeugunterstützung 

(AtelierB, BToolkit, B4Free, ProB). Sie ist außerdem eine der am weitesten verbreiteten formalen 

Methoden in Europa. Ein Paradebeispiel der formalen Entwicklungsweise in B ist das erfolgreiche METEOR 

Projekt (Steuersystem für die automatischen Züge der Linie 14 der Pariser U-Bahn), bei dem 100,000 Zeilen 

von B mit Hilfe von 28,000 Beweisen in eine robuste Implementierung übersetzt wurde. 

Lernziele 

• Kenntnisse der B Sprache (Syntax und Semantik) 

• Spezifikationen mit B schreiben können 

• Kenntnisse der B Werkzeuge (hauptsächlich B4Free und ProB) 

• Spezifikationen auf Fehler untersuchen können 

• Einfache Spezifikationen mit Hilfe der Beweisumgebung (Click N Prove für B4Free) beweisen können 

• Grundlagen der Verfeinerung 

• Entwicklung einer kompletten Implementation von einer einfachen B Spezifikation 


• Steve Schneider, The B-Method: An Introduction, 

95


Master Informatik als Schwerpunktmodul oder als Wahlpflichtmodul für praktische Informatik 








Grundlagen in mathematischer Logik (zum Beispiel aus dem Modul “Softwaretechnik und Programmiersprachen”) 


• Erfolgreiche Bearbeitung der Pflichtübungen, 

• Bestehen der Klausur. 


Normalerweise jedes Jahr im Wintersemester 



7.31 Halb-Modul: Softwaretechnik III 

Modulart 



Studiengang 


Kreditpunkte 

7,5 CP 


• Vorlesungen in Seminarform, 2 SWS 

• Übungen, praktische Übungen, Eigenarbeit, 2 SWS 

96


Dieses Module befasst sich mit der vollautomatischen Verifikation von Hardware und Software mit Hilfe von 

Model Checking Algorithmen und Werkzeugen. 

• Kenntnisse der temporalen Logiken LTL, CTL und CTL* 

• Spezifikationen in LTL, CTL, CTL* lesen und schreiben können 

• Kenntnisse der Model Checking Algorithmen (CTL, LTL) und der theoretischen Grundlagen (Büchi Automaten) 

• Kenntnisse der Model Checking Werkzeuge (hauptsächlich SMVund Spin) 

• Grundlagen fortgeschrittener Methoden (Binary Decision Diagrams, Partial Order Reduction, Symmetrie,...) 

• Entwicklung eigener Spezifikationen. 

Empfohlene Literatur Als Lehrbuch wird verwendet: 

• M. Clarke, O. Grumberg und D.A. Peled, Model Checking, MIT Press. 


Master Informatik als halbes Schwerpunktmodul oder als halbes Wahlpflichtmodule für praktische Informatik 








Grundlagen in mathematischer Logik (zum Beispiel aus dem Modul “Softwaretechnik und Programmiersprachen”) 


• Erfolgreicher Vortrag eines Kapitels des Lehrbuches, 

• Eigenständige Entwicklung einer Spezifikation und Überprüfung mit Hilfe von Spin und SMV 

• mündliche Prüfung 


Normalerweise jedes Jahr im Sommersemester 



97

7.32 Halb-Modul: Systemprogrammierung 

Modulart 

Teil eines Wahlpflicht- oder Schwerpunktmoduls in der Praktischen/Technischen Informatik 

Studiengang 


Kreditpunkte 

7,5 CP 


• Vorlesung 2 SWS 

• Übung 2 SWS 


• PC-Hardware 

• Linux Kernel 

• Linux Treiber 

• Windows NT Treiber 

Im Zentrum stehen die Betriebssysteme Windows 7 und Linux, sowie deren Kern- und Treiberarchitekturen, 

basierend auf moderner PC-Hardware. 

Literatur 

• Messmer Hans Peter und Dembowski K.: PC-Hardwarebuch, Addison-Wesley 2006 

• Rubini Alessandro: Linux Device Drivers, O’Reilly, 2005 

• Dokumentation des Windows DDKs 

• Intel Prozessor Manuals 

Qualifikationsziele Die Studierenden sollen ein tieferes Verständnis der Wechselwirkung zwischen PC-Hardund 

Software erreichen. Die vermittelten Konzepte sollen sie in eigenen Worten erklären können. Ferner sollen 

die Teilnehmer am Ende in der Lage sein die erlernten Konzepte in praktischen Übungen an PC-Hardware 

anwenden zu können. Die Übungen umfassen im Wesentlich Kern- und Treiberprogrammierung unter Linux. 


Wahlpflichtmodul (Technische Informatik) oder Schwerpunktmodul im Master-Studiengang Informatik 

98











alle zwei Jahre 



7.33 Halb-Modul: Transaktionsverwaltung 

Modulart 



Studiengang 


Kreditpunkte 

7,5 CP 


• Vorlesung ” Transaktionsverwaltung“, 2 SWS 

• Übungen zu ” Transaktionsverwaltung“, 2 SWS 


• Transaktionseigenschaften und -anforderungen (ACID, ...) 

• Serialisierbarkeit (Final-State-, Sicht-, Konfliktserialisierbarkeit) 

• Abbrucheigenschaften (Rücksetzbarkeit, Vermeidung kaskadierender Abbrüche, Striktheit) 

• Sperrverfahren und -protokolle 

• Recovery 

99

• Strukturierte Transaktionsmodelle 

• ACTA 

Es werden vertiefte Kenntnisse über die Transaktionseigenschaften im Mehrbenutzerbetrieb und Konzepte zur 

Erreichung dieser Eigenschaften in realen Systemen erworben. Durch die Übungen wird die Anwendung dieser 

Kenntnisse vermittelt. 


• P. Bernstein, V. Hadzilacos, N. Goodman: Concurrency Control and Recovery in Database Systems, 

Addison-Wesley, Reading, MA, 1987. 

• J. Gray, A. Reuter: Transaction Processing: Concepts and Techniques, Morgan Kaufmann Publishers, San 

Mateo, CA, 1993. 

• G. Weikum, G. Vossen: Transactional Information Systems: Theory, Algorithms, and the Practice of 

Concurrency Control and Recovery, Morgan Kaufmann Publishers, 2001. 

















• wird im Wechsel mit den Halbmodulen “Data Warehouses“, Knowledge Discovery in Databases“, 

” 

” Multimedia-Datenbanksysteme“ und Verteilte und Föderierte Datenbanken“ angeboten, so dass jedes 

” 

Semester mindestens eines dieser Halbmodule angeboten wird 



100

7.34 Halb-Modul: Verteilte und Föderierte Datenbanken 

Modulart 



Studiengang 


Kreditpunkte 

7,5 CP 


• Vorlesung ” Verteilte und Föderierte Datenbanken“, 2 SWS 

• Übungen/Seminar zu ” Verteilte und Föderierte Datenbanken“ , 2 SWS 


• Entwurf verteilter Datenbanken 

• Verteilte Anfragebearbeitung 

• Verteilte Transaktionen 

• Replikationsverfahren 

• Föderierte Datenbanken: Architekturen 

• Entwurf Föderierter Datenbanken: Schema Matching und Schema Mapping 

• Multidatenbanksprachen 

• Transaktionen in Föderierten Datenbanksystemen 

Es werden vertiefte Kenntnisse über verteilte und föderierte Datenbank- und Informationssystem–Architekturen 

sowie zu Konzepten des Enwurfs und der Realisierung solcher Architekturen erworben. Durch Übungen und/oder 



• T. Özsu, P. Valduriez: Distributed Database Systems, Prentice Hall, 1999. 

• P. Dadam: Verteilte Datenbanken und Client/Server-Systeme, Springer-Verlag, 1996. 

• S. Conrad: Föderierte Datenbanksysteme, Springer-Verlag, 1997. 

• U. Leser, F. Naumann: Informationsintegration, dpunkt-verlag, 2006. 




101
















• wird im Wechsel mit den Halbmodulen ” Knowledge Discovery in Databases“, ” Multimedia- 

Datenbanksysteme“, ” Transaktionsverwaltung“ und ” Data Warehouses“ angeboten, so dass jedes Semester 

mindestens eines dieser Halbmodule angeboten wird 



7.35 Halb-Modul: Verteilte und parallele Programmierung 

Modulart 

Teil eines Wahlpflicht- oder Schwerpunktmoduls in der Praktischen Informatik (Verteilte Systeme) 

Studiengang 


Kreditpunkte 

7,5 CP 




102


• Verteilte Objektsysteme: Corba, WCF 

• Web Anwendungen: CGI, Services, Servlets, Ajax 

• Message Queues: JMS 

• Message Passing Interface (MPI) 

• Shared Memory: OpenMP, transactional memory 

• GPU Programmierung: OpenCL 

• MapReduce: Hadoop 

• Google AppEngine: AppScale 

Empfohlene Literatur Wird in der Vorlesung bekannt gegeben. 

Qualifikationsziele Die Studierenden sollen ein tieferes Verständnis für die Programmierung verteilter und 

paralleler Systeme erreichen. Hierzu werden verschiedene Programmierparadigmen anhand konkreter Beispiele 

vorgestellt. Die vermittelten Konzepte sollen die Teilnehmer(innen) in eigenen Worten erklären können. Ferner 

sollen sie in der Lage sein die erlernten Konzepte praktisch anzuwenden. 










Modul: “Grundlagen verteilter Systeme” 








103

7.36 Halb-Modul: Vertiefung Rechnernetze 

Modulart 


im Bereich Rechnernetze und Mobilkommunikation 

Studiengang 


Kreditpunkte 

7,5 CP 


• Vorlesung ”Vertiefung Rechnernetze”, 2 SWS 

• Durcharbeiten von wissenschaftlichen Veröffentlichungen, 2SWS 


Rechnernetze im allgemeinen und das Internet im besonderen wurden seit den frühen Anfängen des ARPANET 

maßgeblich durch wisschenschaftliche Arbeiten geprägt. Ziel der Veranstaltung ist es, das Grundwissen aus der 

Vorlesung Rechnernetze durch ein intensives Studium der richtungsweisenden Veröffentlichungen im Bereich 

Rechnernetze zu vertiefen. Um dieses Lernziel zu erreichen wird folgende Lehrform verwendet: jede Wochen 

wird den Teilnehmern eine wissenschaftlichen Veröffentlichungen genannt. Diese ist prinzipiell in englischer 

Sprache verfasst. Die Teilnehmer arbeiten diese Veröffentlichungen selbständig durch, so dass sie in der Lage 

sind, deren Inhalt vor allen anderen Teilnehmern an der Tafel zu präsentieren. Jede Wochen findet eine Diskussionsveranstaltung 

statt, bei der zufällig ausgewählte Teilnehmer die Veröffentlichungen vorstellen. Anschließend 

diskutieren alle Teilnehmer, sowie die Mitarbeiter des Lehrstuhls, die Veröffentlichungen. 

Zu dieser Veranstaltung gibt es kein Lehrbuch. 


• Wahlpflicht- oder Vertiefungshalbmodul im Master-Studiengang Informatik 








Modul ” Rechnernetze“. 

104


• aktive Mitarbeit in der Vorlesung. 

• aktive Vorbereitung, 

• erfolgreiche Teilnahme an der Abschlussprüfung. 





7.37 Halb-Modul: Zeichnen von Graphen 

Modulart 


Studiengang 


Kreditpunkte 

7,5 CP 


• Vorlesung ” Zeichnen von Graphen“, 2 SWS, 



Inhalte Beim Zeichnen von Graphen betrachtet man das Problem der Visualisierung struktureller Informationen, 

welche sich als Graphen darstellen lassen. Das automatische Zeichnen von Graphen hat wichtige 

Anwendungen in vielen Bereichen der Informatik, wie z.B. Datenbanken, VLSI- und Netzwerk-Design, Software 

Engineering und visuelle Benutzerschnittstellen. Dieses Modul befasst sich mit verschiedenen Arten zum 

Zeichnen von Graphen und Algorithmen, welche diese Zeichnungen konstruieren. 


• Zeichnen von Bäumen 

• Zeichnen von planaren Graphen 

• Flüsse und orthogonale Zeichnungen 

• Hierarchische Zeichenverfahren 

• Kräftebasierte Zeichenverfahren 

• Software 

105

Qualifizierungsziele Studierende, die das Halb-Modul erfolgreich absolviert haben, besitzen anschließend ein 

breites und vertieftes Verständnis für verschiedene Zeichenvarianten für Graphen und bekannte Algorithmen, 

welche diese konstruieren. 


• G. Di Battista, P. Eades, I.G. Tollis, R. Tamassia, Graph Drawing: Algorithms for the Visualization 

of Graphs, Prentice Hall, 1999. 

• M. Jünger, P. Mutzel, Graph Drawing Software, Springer Verlag, 2004. 

• M. Kaufmann, D. Wagner, Drawing Graphs: Methods and Models, Springer Verlag, 2001. 

• T. Nishizeki, MD S. Rahman, Planar Graph Drawing, World Scientific Pub Co, 2004. 
















106

Kapitel 8 

Projektarbeit (Master-Studium) 

8.1 Modul: Projektarbeit 

Modulart 

Pflichtmodul 

Studiengang 


Kreditpunkte 

20 CP 


Die Projektarbeit wird in der Regel in der Arbeitsgruppe durchgeführt, in der später dann auch die Masterarbeit 

geschrieben wird. Jede Arbeitsgruppe baut dieses Modul so auf, dass es am besten auf eine Masterarbeit 

vorbereitet. Die Studierenden werden auch in die Forschungsarbeiten der Arbeitsgruppe eingebunden. Die Projektarbeit 

kann auch als Grueppenarbeit durchgeführt werden, sofern die individuelle Leistung hinreichend 

festgestellt werden kann. 

Folgendes sind typische Bestandteile der Projektarbeit: 

• Seminare/Projektpräsentationen, 

• individuelle Entwurfs- und Programmieraufgaben, 

• Durchführen von Experimenten oder Evaluierungen, 

• Lesen und Verarbeiten von Fachliteratur, 

• Mitwirken in Forschungsprojekten. 


In diesem Modul soll der Student das selbständige wissenschaftliche Arbeiten erwerben und sich auf die Masterarbeit 

vorbereiten. 


Master Informatik 

107


keine 


Die konkreten Anforderungen hängen von der zu bearbeitenden Aufgabenstellung ab. Daher sind die Kriterien 

zum Erwerb der Kreditpunkte zu Beginn der Projektarbeit individuell festzulegen. 


jedes Semester (je Arbeitsgruppe i.d.R. mindestens jährlich) 


Die Dozenten der Informatik sowie gegebenenfalls der Mathematisch-Naturwissenschaftlichen Schwerpunktfächer 

108

Kapitel 9 

Wahlbereich (Master-Studium) 

9.1 Modul: Individuelle Vertiefung 

Modulart 

Pflicht / Wahlpflicht 

Studiengang 


Kreditpunkte 

10 CP 


Der Student muss hier mindestens 10 CP in frei wählbaren Lehrveranstaltungen erwerben. 


Dieses Modul dient der fachlichen Vertiefung oder Ergänzung. 


Master Informatik 


keine 


Es können nur Lehrveranstaltungen eingebracht werden. Projektarbeiten in der Industrie können somit nicht 

angerechnet werden. Folgende Lehrveranstaltungen können prinzipiell angerechnet werden (außer wenn diese 

Kurse vorher schon für den Bachelor-Abschluss angerechnet worden sind): 

• Mathematik-Vorlesungen, 

• Vorlesungen aus dem im Bachelor-Studiengang absolvierten Nebenfach, 

109

• CISCO Netzwerk Kurse des Rechenzentrums der Universität Düsseldorf, 

• Veranstaltungen des Studium Universale bis max. 5 CP, 

• juristische Kurse über Patentrechte, Datenschutz oder andere Themen mit Relevanz für die Informatik, 

• Sprachkurse der Universität Düsseldorf, mit maximal 5 CP insgesamt 




Dozenten der jeweiligen Fächer 

110

Kapitel 10 

Masterarbeit 

10.1 Modul: Masterarbeit 

Modulart 

Pflicht 

Studiengang 


Kreditpunkte 

30 CP 


— 


Mit der schriftlichen Abschlussarbeit sollen die Studierenden nachweisen, dass sie in der Lage sind, innerhalb einer 

vorgegebenen Frist (von 6 Monaten) ein Thema aus dem von ihnen gewählten Schwerpunkfach selbstständig 

zu bearbeiten und angemessen darzustellen. Die Masterarbeit muss in deutscher oder englischer Sprache verfasst 

und in einem mündlichen Vortrag präsentiert werden. 


• Master-Studiengang Informatik 


Für die Anmeldung zur Masterarbeit müssen mindestens 60 der im Rahmen des Masterstudiums zu erwerbenden 

Kreditpunkte nachgewiesen werden. 

Das Thema der Masterarbeit wird aus dem Gebiet des gewählten Schwerpunktfachs vergeben. Dazu sollten 

üblicherweise beide Module im Schwerpunktfach erfolgreich abgeschlossen sein. 

111


Erfolgreiche Bearbeitung des Themas und Darstellung in einer fristgerecht abgegebenen Ausarbeitung (Masterarbeit); 

Präsentation in einem mündlichen Vortrag mit Diskussion 


Bei Vorliegen der Voraussetzungen ist der Beginn der Abschlussarbeit jederzeit möglich, d.h. die Vergabe von 

Themen ist nicht an bestimmte Zeiten im Semester gebunden. 


Dozenten der Informatik sowie der als Schwerpunktfach wählbaren mathematisch-naturwissenschaftlichen 

Fächer 

112

Modulhandbuch - Informatik - Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf

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