Informatik (AI, ITS, ECS und WI) Department Informatik ......Gerhard Weiss (ed.) Multiagent Systems....

Modulhandbuch für die Bachelor-Studiengänge HAW Hamburg Informatik (AI, ITS, ECS und WI) Department Informatik

Wahlpflichtvorlesungen WiSe20 Department Informatik, HAW Hamburg

Dozent Titel Wochentag SWS

Buth Certified Tester Di 2+2

Düsterlho Unternehmensführung und Entrepreneurship Mi, später

Nachmittag

2+2

Ferreau / Ferreri eCommerce Fr 2+2

Jenke Computergrafik Mi 2+2

Köhler-Bußmeier Complex Adaptive Systems Mi 3+1

Lehmann Simulationssoftware Mi 2+2

Pareigis Embedded Machine Learning Di 2+2

Schäfers Parallel Programming with Java Fr 2+2

Schäfers und

Tiedeman Einführung in “Computer Engineering” Mi

2+2

Schultz/Steffens Process Intelligence Di 2+2

Hinweise:

Alle WP können unabhängig von ihrer Zuordnung zu einem Studiengang und einer

Semestergruppe von allen Studierenden belegt werden; mit folgenden Ausnahmen

o Vorlesungen am Di können mit Pflichtvorlesungen von AI4 und ITS4 in Konflikt

stehen

Die Zuordnung zu den WP erfolgt nach der Wahl und ist dann verbindlich; eine nachträgliche

Anmeldung zu den WP, eine Änderung der WP-Zuteilung oder die Abmeldung von dem WP

ist nur mit dem WP-Wechselschein möglich. https://www.haw-hamburg.de/fileadmin/user_upload/FakTI/FSB_TI/Formulare/Informations-

_und_Elektrotechnik/Form_WhlfchAEnderung_neues_CD.pdf

Im Folgenden finden sich die Modulbeschreibungen zu den WP Angeboten im WiSe 2020

https://www.haw-hamburg.de/fileadmin/user_upload/FakTI/FSB_TI/Formulare/Informations-_und_Elektrotechnik/Form_WhlfchAEnderung_neues_CD.pdfhttps://www.haw-hamburg.de/fileadmin/user_upload/FakTI/FSB_TI/Formulare/Informations-_und_Elektrotechnik/Form_WhlfchAEnderung_neues_CD.pdf


Modulbezeichnung WP-CT Kürzel WP / WPP

Lehrveranstaltung(en) SemU: Certified Tester Foundation Level Praktikum: Praktikum Certified Tester Foundation Level

Fach-semester

4 - 6

Arbeitsaufwand 36 Std. SemU, 36 Std. Praktikum, 108 Std. Eigenarbeit/Selbststudium

Dauer ein Semester

Modulverantwortliche(r) Prof. Dr. Bettina Buth Turnus Sofern angeboten und gewählt semesterweise

Art des Moduls Wahlpflichtmodul CP 6

Voraussetzungen empfohlen wird der Abschluss der Module SE1 und SE2 bzw SEA1 und SEA2

SWS 2+2

Verwendbarkeit für die Studiengänge „Angewandte Informatik“, „Technische Informatik“, „Informatik Technischer Systeme“, „Wirtschaftsinformatik“, „European Computer Science“

Sprache Deutsch

Lernziele und Kompetenzen

Die Studierenden

Können Tests für Softwareprodukte systematisch entwickeln und den Entwicklungsprozess gestalten,

indem sie grundlegenden Begriffe im Bereich Softwaretesten einsetzen sowie die Methoden und Werkzeuge zur Testplanung sowie Testfallentwicklung und -durchführung anwenden und bewerten

um als Entwickler, Tester und Manager im Software-Entwicklungsprozess fundierte Entscheidungen bezüglich der Teststrategien und Testplanung treffen zu können und die notwendigen Teilaufgaben selber durchführen zu können

Inhalte Grundlagen des Testens – Begriffe und Motivation

Testprozesse und Testen im Softwareentwicklungszyklus

Statische Tests – Reviews und statische Analysen

Dynamische Tests – Blackbox Tests, Whitebox Tests, Erfahrungsbasierte Tests

Testmanagement

Testwerkzeuge und Testautomatisierung

Lehr- und Lernformen SemU: Tafelarbeit, Rechnerpräsentation, freiwillige Übungsaufgaben Praktikum: Bearbeitung von Aufgaben in Kleingruppen mit abschließendem Abnahmegespräch

Studien- und Prüfungsleistungen

Regelhafte Prüfungsform: benotete Klausur Alternative Prüfungsformen: benotete mündliche Prüfung oder benotetes Referat (nach Ankündigung) Voraussetzung (PVL): erfolgreiche Bearbeitung der Aufgaben

Literatur Andreas Spillner, Tilo Linz: Basiswissen Softwaretest – Aus- und Weiterbildung zum Certified Tester – Foundation Level nach ISTQB Standard, dpunkt.verlag

Aktuelle Literatur und Webseiten zu ausgewählten Themen im Bereich Softwaretests


Modul Unternehmensführung und Entrepreneuership von Jens Eric von Düsterlho


Modulbezeichnung WP-Computergrafik Kürzel WP / WPP

Lehrveranstaltung(en) SemU: Einführung in die Computergrafik Praktikum: Praktikum Einführung in die Computergrafik

Fach-semester

4 - 6


Dauer ein Semester

Modulverantwortliche(r) Prof. Dr. Philipp Jenke Turnus sofern angeboten und gewählt semesterweise


Voraussetzungen empfohlen werden Module Mathematik, Programmiermethodik 1+2, Programmiertechnik, Algorithmen und Datenstrukturen

SWS 2+2


Sprache Deutsch


Die Studierenden

können dreidimensionale Objekte in geeigneten polygonalen Repräsentationen beschreiben und in einem Szenengraph strukturieren.

können die grundlegenden Algorithmen der Geometrieverarbeitung auf polygonale Netze anwenden.

können die Lichtausbreitung und -reflexion in virtuellen Szenen und deren Approximationen und Vereinfachungen in der Computergrafik beschreiben.

können dreidimensionale Objekte und Szenen durch Simulation und prozeduraler Generierung synthetisieren.

können über Vektor- und Matrizenrechnen zwischen Koordinatensystemen transformieren.

können 3D-Anwendungen mit OpenGL entwickeln.

Inhalte Rendering Pipeline, Kameratransformationen

Dreiecksnetze: Repräsentation und grundlegende Algorithmen

Oberflächeneigenschaften und Beleuchtungsmodelle

Datenstrukturen der Computergrafik, insbesondere zur hierarchischen Szenenunterteilung und für Kurven

Animation und Simulation

Prozedurale Generierung von Objekten




Literatur jeweils aktuelle Auflage:

T. Akenine-Moeller; E. Haines, et al.: Real-Time Rendering, A.K. Peters

A. Nischwitz, M. Fischer, P. Haberäcker, G. Socher: Computergrafik, Springer Vieweg

M. Bender, M. Brill: Computergrafik. Ein Anwendungsorientiertes Lehrbuch, Carl Hanser Verlag GmbH & Co. KG


H. Bungartz, M. Griebel, C. Zenger: Einführung in die Computergrafik, Vieweg

G. Virag: Grundlagen der 3D-Programmierung, open source Press


Modulbezeichnung WP-CAS (Complex adaptive Systems) Kürzel WP / WPP

Lehrveranstaltung(en) SemU: Complex adaptive Systems Praktikum: Complex adaptive Systems

Fach-semester

4 - 6


Dauer ein Semester

Modulverantwortliche(r) Prof. Dr. Köhler-Bußmeier Turnus sofern angeboten und gewählt: semesterweise


Voraussetzungen SWS 3+1

Verwendbarkeit für die Studiengänge „Angewandte Informatik“, „Informatik technischer Systeme“, „European Computer Science“ und „Wirtschaftsinformatik“

Sprache deutsch


Die Studierenden

untersuchen die besonderen Aspekte komplexer, adaptiver Systeme (Nichtlinearität, Musterbildung, Emergenz, Adaption usw.),

indem Sie eigene Modelle komplexer, adaptiver Systeme entwerfen, implementieren und analysieren,

um in SW-Entwicklungskontexten vergleichende Kosten/Nutzen-Abschätzungen in Bezug auf den Einsatz von Adaptionsmechanismen fundiert vornehmen zu können.

Inhalte Multiagentensysteme und -simulation

VKI: verteiltes Wissen & verteiltes Planen

Kooperation & Verhandlung

Spiel- und Netzwerktheorie

Computational Social Choice

soziale Netzwerke

Agenten-Logiken

Adaption und Lernen

Schwarm-Intelligenz

Emergenz und Selbstorganisation

Weitere Themen nach Aktualität



Regelhafte Prüfungsform: benotetes Referat Alternative Prüfungsformen: benotete mündliche Prüfung oder benotete Klausur (nach Ankündigung) Voraussetzung (PVL): erfolgreiche Bearbeitung der Aufgaben

Literatur Michael Wooldridge. An introduction to multiagent systems. Wiley, 2005

Yoav Shoham and Kevin Leyton-Brown. Multiagent Systems Algorithmic, Game-Theoretic, and Logical Foundations. Cambridge University Press, 2009

David Easley and Jon Kleinberg. Networks, Crowds, and Markets: Reasoning About a Highly Connected World. Cambridge University Press. 2010

Gerhard Weiss (ed.) Multiagent Systems. MIT Press. 2013

Skripte der Dozenten


Modulbezeichnung WP-Simulationssoftware Kürzel WP / WPP

Lehrveranstaltung(en) SemU: Simulationssoftware Praktikum: Simulationssoftware Praktikum

Fach-semester

4 - 6


Dauer ein Semester

Modulverantwortliche(r) Prof. Dr. Thomas Lehmann Turnus Sofern angeboten und gewählt semesterweise


Voraussetzungen Empfohlen werden die Module: Programmiermethoden 2/ Software Engineering, Analysis und Lineare Algebra

SWS 2+2


Sprache Deutsch


Die Studierenden erstellen für ein Problemstellung eine Simulationssoftware, indem sie

Verfahren, Methoden, Modellbildung und Anwendungsbereich analysieren und untersuchen,

geeignete Simulationsmethoden/-verfahren auswählen,

eine Modellbildung vornehmen,

die nötige Simulationssoftware entwickeln und

die Simulationssoftware geeignet validieren und verifizieren.

Inhalte Zeitbasierte Simulation, nummerische Verfahren, Kinematik, Event-basierte Simulationen, Physic Engines, Agenten-basierte Simulationen, Modellbildung, Forschungsprozess/wissenschaftliche Dokumentation und Arbeitsweise

Lehr- und Lernformen SemU: Rechnerpräsentation, freiwillige Übungsaufgaben, Recherchen, Reviews, Exzerpts, Ansätze forschenden Lernens

Praktikum: Bearbeitung von Aufgaben in Kleingruppen mit abschließendem Abnahmegespräch


Prüfungsformen: benotete mündliche Prüfung oder benotetes Referat (nach Ankündigung) Voraussetzung (PVL): erfolgreiche Bearbeitung der Aufgaben

Literatur “Handbook of simulation : principles, methodology, advances, applications, and practice”, Banks, Jerry (1998)

“Simulation mechatronischer Systeme : Grundlagen und Beispiele für MATLAB und Simulink “, Glöckler, Michael (2018)

“The Java simulation handbook : simulating discrete event systems with UML and Java” , Page, Bernd (2005)


Modulbezeichnung WP-Embedded Machine Learning Kürzel EML / EMLP

Lehrveranstaltung(en) SemU: Embedded Machine Learning Praktikum: Embedded Machine Learning Praktikum

Fach-semester

4 - 6


Dauer ein Semester

Modulverantwortliche(r) Prof. Dr. Stephan Pareigis Turnus Sofern angeboten und gewählt semesterweise



Verwendbarkeit Alle Bachelorstudiengänge an der Fakultät Technik und Informatik

Sprache Englisch


Nach erfolgreicher Teilnahme am Modul können Studierende Deep-Learning-Verfahren anwenden, ein Faltungsnetz mit eigenen Daten trainieren, das trainierte Modell konvertieren und die Inferenz auf einem eingebetteten System durchführen lassen. Die Studierenden können zur Anwendung von Machine-Learning-Verfahren auf eingebetteten Systemen Netzarchitekturen und Hardware auswählen. Sie können Analysewerkzeuge einsetzen um den Trainingsvorgang zu analysieren und visualisieren. Anhand eines individuell durchgeführten Projekts haben Studierende Erfahrung mit einem realen eingebetteten Anwendungsszenario erworben. Die Studierenden können Machine-Learning-Verfahren für eingebettete Systeme evaluieren und technisch dokumentieren.

Inhalte Einführung in ML-Tools, anaconda, python, tensorflow, keras

Einführung in Neuronale Netze

Einführung in Faltungsnetze (CNN) und deep learning

Klassifikation und Objekterkennung mit MobileNet und SSD

Einführung in Entwicklung mit Raspberry Pi und ML-Beschleuniger Coral, TFlite

ML-Inferenz mit und ohne Software- und Hardwarebeschleuniger

Vertiefende Themen: Transferlernen, Messung von Inferenzzeiten, Nutzung von GPUs, ML-Verfahren für Signale, Lernen in der Cloud

Individuelles Projekt eigener Wahl mit Raspberry Pi, Jetson Nano oder ähnlichem oder Mobiltelefon aus den Bereichen Robotik, autonomes Fahren, Mobilität, smart home und weiteren.

Dokumentation des eigenen Projekts in LaTeX mit technischer Beschreibung und Evaluation der eingesetzten Technologien

Lehr- und Lernformen Vorlesung und Praktikum finden integriert statt, kurze Vorträge des Dozenten mit Folien, Programmierbeispiele mit Jupyter Notebook, Projektarbeit.


Die Prüfungsvorleistung (PVL) wird erteilt, wenn das individuelle Projekt erfolgreich implementiert wurde. Die zu benotene Prüfungsleistung ist eine Hausarbeit. Diese besteht aus der technischen Beschreibung und Evaluation des individuellen Projekts.

Literatur www.tensorflow.org

Schwaiger, R.; Steinwendner, J.: Neuronale Netze programmieren mit Python. Rheinwerk Computing

Alpaydin, E.: Maschinelles Lernen. De Gruyter OLDENBURG, 2. Auflage, 2019

Ipython-Notebooks des Dozenten

Eigene Folien der Dozenten

http://www.tensorflow.org/


Modulbezeichnung WP-Parallel Programming with Java Kürzel WP / WPP

Lehrveranstaltung(en) SemU: Parallel Programming with Java Praktikum: Parallel Programming with Java

Fach-semester

4 - 6


Dauer ein Semester

Modulverantwortliche(r) Prof. Dr. Michael Schäfers Turnus Sofern angeboten und gewählt jährlich


Voraussetzungen Sichere Java Kenntnisse wie sie z.B. in den Programmierenveranstaltungen (PT, PM1&PM2) vermittelt werden.

SWS 3+1


Sprache Deutsch


Die Studierenden

erkennen wann Parallelisierung lohnt

können parallele Anwendungen im Shared-Memory-Umfeld entwickeln.

haben ein sicheres Verständnis für die Probleme, die im Zusammenhang mit Parallelisierung auftreten können (wie mangelhafte Sichtbarkeit/Visibility, Cache-Trashing) und können dafür Lösungen entwickeln.

können geeignete ThreadPool-Varianten auswählen, konfigurieren und einsetzen.

können Exceptions aus Threads auffangen und in ThreadPools Thread Leakage erkennen und geeignete Massnahmen ergreifen.

Inhalte Grundbegriffe: Thread, Task, Scheduling, Scheduler, Dispatcher, Thread-Prioritäten, Thread-Zustände, Deadlock, Starvation, Livelock, kritischer Abschnitt Java: Thread, Runnable, Interrupt

Grundlegende Synchronisation: Mutex(Lock) -Varianten, Semaphore, Condition-Variablen, Signalisierungsvarianten

Beispielhaftes lösen klassischer Synchronisationsprobleme wie z.B. das Erzeuger-Verbraucher-Problems in verschiedenen Varianten und Diskussion der jeweiligen Vor- und Nachteile

Amdahl’s Law, Gustafson’s Lav

Java Memory Model, Visibility

Java Bibliotheken insbesondere java.util.concurrent

Barrier (CountDownLatch, CyclicBarrier, Phaser)

Threadpools: ExecutorService, ThreadPoolExecutor, ForkJoinPool, Future, Callable, ForkJoinTask, RejectedExecutionHandler

Exceptions im Thread-Umfeld, AutoCloseable-Interface , Thread Leakage, UncaughtExceptionHandler

Wechselnde weitere Themen der "Parallelen Programmierung" und deren Anwendung

Lehr- und Lernformen SemU: Seminaristischer Unterricht, Tafelarbeit, Rechnerpräsentation, freiwillige Übungsaufgaben




Literatur Nebenläufige Programmierung mit Java - Konzepte und Programmiermodelle für Multicore-Systeme

Hettel, Jörg; Tan, Manh Tien dpunkt.verlag


Java - Concurrency in Practice Goetz, Brian Addison-Wesley


Modulbezeichnung WP-Einführung in Computer Engineering Kürzel WP / WPP

Lehrveranstaltung(en) SemU: Einführung "Computer Engineering" Praktikum: Einführung "Computer Engineering"

Fach-semester

4 - 6


Dauer ein Semester

Modulverantwortliche(r) Prof. Dr. Michael Schäfers Prof. Dr. Tim Tiedemann

Turnus Sofern angeboten und gewählt semesterweise


Voraussetzungen Sichere Kenntnisse der Programmiergrundlagen wie sie z.B. in den Programmierenveranstaltungen (PT, PM1&PM2) vermittelt werden. Vorkenntnisse der elementaren Grundlagen der Elektrotechnik (z.B. Strom, Spannung)

SWS 3+1

Verwendbarkeit für die Studiengänge „Angewandte Informatik“, „Informatik Technischer Systeme“, „Wirtschaftsinformatik“, „European Computer Science“

Sprache Deutsch


Die Studierenden

können einfache digitale Schaltungen entwickeln

können Algorithmen mit einer HDL in einem FPGA implementieren

kennen sowohl die Gemeinsamkeiten von als auch die Unterschiede zwischen SW-Programmierung und HW-Entwicklung mit einer HDL

können synthesefähigen HDL-Code schreiben

können kombinatorische Logik und sequentielle Logik klar trennen und die nötigen Zustände identifizieren

können HDL-basierte Testbenches implementieren

beherrschen die Tool-Chain für den FPGA-Design-Flow und können die zugehörigen Reports auswerten.

Inhalte Grundlagen: Wertetabellen, Gatter, Latches, Flip-Flops Abstraktionsebenen für den Schaltungsentwurf und insbesondere der Register

Transfer Level (RTL)

Die Hardware-Description-Language VHDL

Das VHDL-Zeitmodel und der VHDL-Scheduler

Erstellung HDL-basierter Stimuli-Generatoren und Responsechecker (Testbenches)

Mehrwertige Logik bzw. Datentyp(en): std_ulogic/std_logic

Asynchroner vs. synchroner Reset, PowerUp-Reset

Kombinatorische und sequentielle Logik

Mealy- und Moore-Automaten für den FSM-Entwurf und deren jeweilige Vor- und Nachteile

Huffman-Normalform

Disjunktive Normal Form (DNF) und Konjunktive Normal Form (KNF)

Clk-Skew, Setup-&Holdtime-Violation

Tristate, Open-Drain

Einsynchronisieren asynchroner Signale

Grundlegende Schaltungsarchitekturen: Multizyklus-Datenpfad, Pipeline, Resource-Shared-Pipeline

Grundlagen zum Aufbau und Funktionsweise von CPLD, FPGA und ASIC

Wechselnde weitere Themen des Computer Engineering und dessen Anwendung

Lehr- und Lernformen SemU: Seminaristischer Unterricht, Tafelarbeit, Rechnerpräsentation, freiwillige Übungsaufgaben





Literatur 1076-2008 - IEEE Standard VHDL Language Reference Manual

G. Herrmann, D. Müller: ASIC - Entwurf und Test. Fachbuchverlag Leipzig / Carl Hanser Verlag 2004

Bleck, Goedecke, Huss, Waldschmidt: Praktikum des modernen VLSI-Entwurfs. B.G. Teubner 1996.


Modulbezeichnung WP-PI Process Intelligence Kürzel WP / WPP

Lehrveranstaltung(en) SemU: Process Intelligence Praktikum: Process Intelligence

Fach-semester

4 - 6


Dauer ein Semester

Modulverantwortliche(r) Prof. Dr. Martin Schultz / Prof. Dr. Ulrike Steffens Turnus Sofern angeboten und gewählt semesterweise


Voraussetzungen -- SWS 3+1 oder 2+2


Sprache Deutsch / Englisch?


Die Studierenden

untersuchen verschiedene Aspekte des Lebenszyklus von Prozessen

indem sie Methoden, Technologien und Werkzeuge zur Prozessimplementierung und -simulation sowie zum Process Mining kennenlernen und praktisch erproben

um Enwicklungs- und IT-Projekte in größeren organisatorischen Kontexten gestalten, unterstützen und durchführen zu können

Inhalte Prozessanalyse

Prozessdesign

Prozesssimulation

Prozessimplementierung

Prozessautomatisierung

Process Mining




Literatur W. van der Aalst: Process Mining: Data Science in Action, Berlin Heidelberg: Springer-Verlag

M. Weske: Business Process Management: Concepts, Languages, Architectures, Springer-Verlag

M. Dumas, M. L. Rosa, J. Mendling, und H. Reijers: Fundamentals of Business Process Management, Springer-Verlag

Weitere Literatur wird in der Veranstaltung bekanntgegeben


Modulbezeichnung WP-eCommerce Kürzel WP / WPP

Lehrveranstaltung(en) SemU: eCommerce Praktikum: Praktikum eCommerce

Fach-semester

4 - 6


Dauer ein Semester

Modulverantwortliche(r) Prof. Dr. Rüdiger Weißbach Turnus Sofern angeboten und gewählt semesterweise



Verwendbarkeit für den Studiengang „Wirtschaftsinformatik“ Sprache Deutsch


Die Studierenden sind in der Lage, Entscheidungen von Unternehmen bzgl. ihrer Online-/“E-Commerce“ und „EBusiness“- Aktivitäten zu analysieren, vorzubereiten und zu bewerten.

Modellierung von Geschäftsprozessen.

Betriebliche Anforderungen an Informationssysteme konkret definieren und projektbezogen managen.

Inhalte Grundlagen der Internet-Ökonomie

Grundlagen des digitalen Marketings

Veränderungen im Kundenmanagement (E-CRM)

Instrumente wie Banner und Multimedia-Marketing sowie E-Mail-, Search Engine- und Social-Network-Marketing

Konsumentenverhalten in der digitalen Welt (relevante psychologische Konstrukte, wie Vertrauen, Zufriedenheit, Begeisterung, Flow oder Usability)

Kundensegmentierung im Online Marketing

Controlling digitaler Marketingaktivitäten (Web Analytics)

integrierte Wertschöpfungsketten (E-SCM, E-Procurement); damit zusammenhängende technisch-organisatorische Aspekte (EDI, technische Dienstleister als Intermediäre)

Entwicklung von Strategien und Geschäftsmodellen im Online-/E-Commerce sowie deren Umsetzung in adäquate Geschäftsprozesse

Geschäftsprozessmodellierung (BPM)

Anforderungsanalyse und -management (Requirements Engineering & Management)

Trends im E-Commerce



Klausur, Laborübung, mündliche Prüfung, Hausarbeit, Projektarbeit, Referat (einzeln oder in Kombination, vgl. § 10 Abs. 3 Satz 2 APSO-W)

Literatur EABPM (Hg.): BPM CBOK® – Business Process Management BPM Common Body of Knowledge, Version 3.0. Wettenberg: Götz Schmidt 32014

Heinemann, G.: Der neue Online-Handel: Geschäftsmodell und Kanalexzellenz im Digital Commerce, 6., vollst. überarb. Aufl., 2015

Laudon, K./Laudon, J./Schoder, D.: Wirtschaftsinformatik. Hallbergmoos: Pearson 32015

Olbrich, R. et al.: Electronic Commerce und Online-Marketing, 2015

Pohl, K./Rupp, Ch.: Basiswissen Requirements Engineering. Heidelberg: dpunkt 32011

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