Humboldt-Universität zu Berlin - Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät - Institut für Informatik

Objektorientierte Modellierung, Spezifikation und Implementation [OMSI] (HK)

Der Halbkurs ist der erste Teil des zweisemestrigen Kurses OMSI. Der zweite Teil findet im SS06 statt. Die Vorlesung kann nur als Kurs belegt werden und wird auch als solcher im SS06 geprüft. Der Kurs gibt eine Einführung in Grundprinzipien der Objektorientierung. Analyse und Entwurf von Systemen werden dabei einerseits mit der Anwendung der standardisierten Spezifikationssprache SDL (WS05) sowie mit einer speziellen Ausrichtung auf objektorientierte Modellierungansätze (SS06) andererseits behandelt (Prof. Fischer, 2 SWS). Der Implementationsaspekt findet anhand einer vollständigen Einführung in die Sprache C++ gemäß ISO/IEC 14882 Berücksichtigung. Dabei geht es zunächst um die Vermittlung von elementaren und fortgeschrittenen Konzepten von C++ (WS05). Darauf aufbauend wird auf moderne Möglichkeiten und Techniken der generischen Programmierung in C++ eingegangen (SS06) (Dr. Ahrens, 2 SWS). Ein Praktikum begleitet den Halbkurs.

Middleware-Plattformen (HK)

Regelmäßig angebotener Halbkurs. Historische Entwicklung von Middleware-Architekturen, beginnend mit einfachen RPC-basierten Client-Server Strukturen, bis hin zu DCOM, Java RMI und CORBA. Wir werden uns die Komponentenmodelle Enterprise JavaBeans, sowie Microsofts .NET Framework genauer ansehen. Im Praktikum werden Applikationen mit Hilfe von EJB und WebServices implementiert.

Informatik und Informationsgesellschaft I: Digitale Medien (HK)

Computer lassen ihre eigentliche Bestimmung durch Multimedia und Vernetzung erkennen: Es sind digitale Medien, die alle bisherigen Massen- und Kommunikationsmedien simulieren, kopieren oder ersetzen können. Die kurze Geschichte elektronischer Medien vom Telegramm bis zum Fernsehen wird so zur Vorgeschichte des Computers als Medium. Der Prozess der Mediatisierung der Rechnernetze soll in Technik, Theorie und Praxis untersucht werden. Das PR soll die Techniken der ortsverteilten und zeitversetzten Lehre an Hand praktischer Übungen vorführen und untersuchen.
http://waste.informatik.hu-berlin.de/Lehre/

Kooperatives Prototyping (HK)

Wie entsteht brauchbare Software? Welche typischen Herangehensweisen an und Sichtweisen auf den Softwareentwicklungsprozeß gibt es, mit welchen Vor- und Nachteilen? Inwieweit läßt sich der Softwareentwicklungsprozeß objektivieren? Inwieweit kann er einer methodischen Kontrolle unterworfen werden? Warum gerade evolutionär (Prototyping) und kooperativ? Wer sollte mit wem kooperieren, warum und wie? Welche Vorteile bietet dabei die Objektorientierung?
http://waste.informatik.hu-berlin.de/Dahme/HKkoop.Prototyping.html

Einführung in die Datenbanken /DBS I (HK)

Die Vorlesung gibt einen Überblick über die Konzepte und die Architektur moderner Datenbankmanagementsysteme. Die Vorlesung umfasst u.a. Zugriffstrukturen, Anfragesprachen, Views, Mehrbenutzerkontrolle und Fehlererholung. Das Praktikum dient der Erweiterung und der Vertiefung des Vorlesungsstoffes. Qualifikationsziele: Grundkenntnisse von Datenbanksystemen, ihrer Funktion und ihrer grundsätzlichen Realisierung. Die Studierenden erlangen die Fähigkeit, Datenbanksysteme zu bewerten und mit existierenden relationalen Datenbanksystemen umgehen zu können, insbesondere Anfragen formulieren zu können. Zulassungsvoraussetzungen für die Prüfung: Erfolgreiche Teilnahme am Praktikum (Schein) Teilnahmebedingung: abgeschlossenes Grundstudium

Algorithmische Bioinformatik (HK)

Die 4-stündige Vorlesung behandelt Algorithmen zur Lösung grundlegender Fragestellungen moderner Molekularbiologie. Nach einer Einführung in die Grundlagen der Molekularbiologie (Gene und Genome, Expression, Proteine, biotechnologische Verfahren)werden die folgenden algorithmischen Probleme behandelt: Exaktes Stringmatching, Stringmatching mit mehreren Pattern, approximatives Matching, Editabstand und Alignment, Multiples Alignment, Phylogenetische Bäume. Die Algorithmen werden jeweils anhand der zugrunde liegenden biologischen Fragestellung erklärt, wie z.B. Patternsuche in DNA- und Proteinsequenzen, Assembly von Teilsequenzen, Sequenzsuche in Sequenzdatenbanken, und Berechnung evolutionärer Stammbäume.
Die Vorlesung wird durch eine 2-stündige Übung begleitet, in der die besprochenen Algorithmen vertieft und
an typischen Fragestellungen angewendet werden.
Die Vorlesung kann als Halbkurs in der praktischen Informatik geprüft werden. Voraussetzung ist die erfolgreiche Teilnahme an der Übung.
Informationen zur Vorlesung werden unter
http://www.informatik.hu-berlin.de/wbi/teaching/ws0506/bioinfo/index. html erscheinen.
Literatur zur Vorlesung:
- Dan Gusfield, "Algorithms on Strings, Trees, and Sequences", Cambridge University Press
- David Mount, "Bioinformatics: Sequence and Genome Analysis", Cold Spring Harbor Laboratory Press

Informationsintegration (HK)

Informationsintegration ist das Verschmelzen heterogener Informationen verschiedener Quellen zu einem homogenen Gesamtbild. Diese Vorlesung ist eine Einführung in dieses hochaktuelle Thema. Neben den Grundlagen der Informationsintegration, z.B. verteilte Datenbankarchitekturen und integrierende Anfragesprachen, lernen Sie Techniken der materialisierten und virtuellen Integration und deren Optimierung kennen. Darüber hinaus werden Spezialthemen, etwa Anfragebearbeitung, Ontologien, das Verborgene Web und Methoden des Data Cleansing, behandelt. Im zugehörigen Praktikum werden Sie die Probleme der Integration heterogener Systeme gleichsam am eigenen Leib erfahren, indem Sie in Gruppenarbeit heterogene Schemata zusammenführen und mit anderen Gruppen kooperieren bzw. konkurrieren. Voraussetzung zur Teilnahme ist die VL "Einführung in Datenbanken" oder äquivalentes Wissen. Voraussetzung zur Prüfungszulassung ist die erfolgreiche Teilnahme am Praktikum.

Einführung in die Künstliche Intelligenz (HK)

Die Vorlesung behandelt grundlegende Methoden der Künstlichen Intelligenz, die für die Entwicklung und Implementierung "intelligenter" Systeme benötigt werden. Insbesondere geht es um die Modellierung geistiger Prozesse sowie Verfahren zur Repräsentation und Verarbeitung von Wissen. Bei Interesse besteht die Möglichkeit zu Studien- und Diplomarbeiten sowie zur Mitarbeit in den Projekten. Für die Prüfungszulassung ist ein Übungsschein erforderlich.

Kognitive Robotik (HK)

Autonome intelligente Roboter gehören zu den spannendsten Forschungsgebieten der Gegenwart: Sind dafür Vorbilder aus der Natur zu kopieren oder gibt es andere Möglichkeiten zur Modellierung und Implementierung künstlicher Systeme, die in der realen Welt agieren sollen? Die Themen beziehen aktuelle Arbeiten am Lehrstuhl ein, schlagen jedoch auch Brücken in andere Arbeitsgebiete und Disziplinen und umfassen u.a.: Softwarearchitekturen für kognitive Agenten, Umgebungswahrnehmung, Aktorik. Bei Interesse besteht die Möglichkeit zu Studien- und Diplomarbeiten sowie zur Mitarbeit in den Projekten. Für die Prüfungszulassung sind ein Übungsschein und ein Praktikumsnachweis erforderlich.

Software Engineering II:

Eingebettete Systeme, Software-Qualität, Projektmanagement (HK)
Diese erstmalig angebotene Vorlesung versteht sich als Weiterführung der "Software Engineering I", ist aber auch unabhängig davon zu besuchen. Sie befasst sich mit weiterführenden Themen der Softwaretechnik: mit Entwurfsmethoden für eingebettete Realzeitsysteme, mit Techniken und Methoden der Qualitätssicherung von Software, und mit der Organisation von Prozessen bei der Durchführung großer Softwareprojekte. Zusätzlich zur Vorlesung werden voraussichtlich freiwillige Übungen angeboten; Ort und Zeit nach Vereinbarung. Zum Erwerb des Scheines ist eine regelmäßige Teilnahme an der Vorlesung sowie das Bestehen einer mündlichen Prüfung erforderlich. Für Hörer der Vorlesung besteht die Möglichkeit zu Studien- und Diplomarbeiten auf dem Gebiet des Software-Engineering sowie zur Mitarbeit an Industrieprojekten am Fraunhofer-Institut FIRST.