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Programmierung und Architekturen von Cluster-Rechnern last time SS 2020
Informatik-Repetitorium last time WS 2018/19
Geschichte der Programmiersprachen last time WS 2018/19
Mobile Application Development last time SS 2016
Principles of Programming Languages last time SS 2015
Parallele Algorithmen/Parallel Algorithms least time WS 2014/15
Graphtransformationssysteme last time SS 2014
Funktionale Programmierung in Haskell last time SS 2013

Previous Semester

Vorlesung

Analyse und Design objektorientierter Softwaresysteme mit der Unified Modeling Language (UML)

Title Analyse und Design objektorientierter Softwaresysteme mit der Unified Modeling Language (UML)
Short text PSWT-OOAD
Module frequency nur im Sommersemester
Semester hours per week 2

1. Parallelgruppe

Maximum number of participants: 35

Link to Campo

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Wed, 12:15 - 13:45 19.04.2023 - 19.07.2023
  • Prof. Dr. Detlef Kips
12104.01.411

Optimierungen in Übersetzern

Title Optimierungen in Übersetzern
Short text inf2-ue2
Module frequency nur im Sommersemester
Semester hours per week 2

Voraussetzung zur Teilnahme an der Prüfung ist die erfolgreiche Bearbeitung der Übungsaufgaben.

As a main focus the lecture gives an overview of optimizing techniques applicable to procedural programming languages. In particular, optimization techniques that are of importance to high performance computers and parallel computers are covered. Techniques and representations are introduced that are necessary to compute and to manage information required for optimization are covered as well.

The following list of key words provides an overview of the topics covered in this lecture:

- dependence analysis, dependence graph, array subscript analysis, SSA, control flow Graph, dominators.
- loop transformations: strength reduction, induction variable elimination, loop-invariant code motion, loop unswitching.
- loop reordering: loop interchange, loop skewing, loop reversal, strip mining, loop tiling, loop distribution, loop fusion.
- loop restructuring: loop unrolling, loop coalescing, loop replacement (reduction), loop idiom recognition.
- memory access transformations: array padding, cache miss jamming, scalar expansion, array contraction.
- partial evaluation: constant propagation, constant folding, algebraic simplification, strength reduction.
- redundancies removal: unreachable-code elimination, useless-code elimination, dead-variable elimination, common-subexpression elimination.
- procedure call transformations: leaf procedure optimization, procedure inlining, procedure cloning, function memoization, tail recursion elimination.
- transformations for parallel machines: data decomposition, scalar privatization, array privatization, data partitioning and computation partitioning, guard introduction, message aggregation, message pipelining, prefetch and poststore, syncronization elimination.
- pointer analysis, alias analysis null

1. Parallelgruppe

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Tue, 10:15 - 11:45 18.04.2023 - 18.07.2023 30.05.2023
  • Prof. Dr. Michael Philippsen
11901.00.236

Testen von Softwaresystemen

Title Testen von Softwaresystemen
Short text TSWS
Module frequency nur im Sommersemester
Semester hours per week 4

Für die Entwicklung qualitativ hochwertiger Softwaresysteme ist systematisches Testen unentbehrlich. Die Vorlesung behandelt in der Praxis erprobte Vorgehensweisen für Testplanung und -Durchführung. Im Einzelnen wird auf die folgenden Themen eingegangen:

- Begriffe und Grundlagen
- Testmanagement (Testplanung, Testkosten, Fehlermanagement, Konfigurationsmanagement, Standards)
- Testen im Softwarelebenszyklus (Komponententest, Integrationstest, Systemtest, Abnahmetest, Regressionstest)
- Statischer Test (Reviews, Statische Analyse, Metriken)
- Dynamischer Test (Black-Box-Tests, White-Box-Tests, intuitives Testen)
- Bewertung der Testgüte (Mutationstest/-analyse)
- Bewertung der Systemzuverlässigkeit (statistisches Testen, Zuverlässigkeitswachstumsmodelle)
- Formale Methoden
- Testwerkzeuge (Werkzeugtypen, Werkzeug Evaluierung)

Der Inhalt der Lehrveranstaltung deckt einen international festgelegten Lehrstoff für Weiterbildungseinrichtungen ab und kann daher als Vorbereitung auf die Prüfung zum "|Certified Tester - Foundation Level|" dienen! Details siehe: http://www.german-testing-board.info

Die Materialien zur Lehrveranstaltung werden über StudOn bereitgestellt.

1. Parallelgruppe

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Tue, 16:15 - 17:45 18.04.2023 - 18.07.2023 30.05.2023
  • Dr.-Ing. Norbert Oster
  • Dr. Klaudia Dussa-Zieger
11302.02.135
wöchentlich Wed, 16:15 - 17:45 19.04.2023 - 19.07.2023
  • Dr.-Ing. Norbert Oster
  • Dr. Klaudia Dussa-Zieger
11302.02.135

Hauptseminar

"Hallo Welt!" für Fortgeschrittene

Title "Hallo Welt!" für Fortgeschrittene
Short text HW
Module frequency nur im Sommersemester
Semester hours per week 3

Inhalt:

Programmierwettbewerbe wie der International Collegiate Programming Contest (ICPC) der ACM bieten die Möglichkeit, die eigenen Programmier- und Teamfähigkeiten an einer Vielzahl algorithmischer Probleme aus ganz verschiedenen Gebieten wie Geometrie, Kombinatorik, String-Verarbeitung und Zahlentheorie zu testen. Dabei treten die Studenten in 3er-Teams an, haben aber nur einen Computer zur Verfügung. Oft ist die Teamstrategie entscheidend für den Erfolg der Gruppe.

In diesem Seminar werden wichtige Algorithmen zur Lösung von Problemen aus den verschiedenen Gebieten in wöchentlichen, studentischen Vorträgen vorgestellt und Standardverfahren eingeübt. Neben den Vorträgen werden zum Thema passende Aufgaben besprochen und diskutiert. Zusätzlich müssen eine gewisse Anzahl an Aufgaben in Einzelarbeit gelöst werden.

Das Seminar bereitet auf die Teilnahme am Programmierwettbewerb der Universität Erlangen-Nürnberg Ende des Sommersemesters vor. Es besteht Teilnahmepflicht für diesen Wettbewerb.

Die Materialien zur Lehrveranstaltung werden über StudOn bereitgestellt.

Empfohlene Literatur:

  • Skiena/Revilla, Programming Challenges. The Programming Contest Training Manual. Springer 2003.
  • Cormen/Leiserson/Rivest/Stein, Introduction to Algorithms. MIT Press 2001.

1. Parallelgruppe

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
Einzeltermin Tue, 12:00 - 14:00 18.04.2023 - 18.04.2023
  • Daniela Novac
  • Paul Wild
11302.04.150
wöchentlich Thu, 10:00 - 12:00 20.04.2023 - 20.07.2023 18.05.2023
08.06.2023
  • Daniela Novac
  • Paul Wild
11302.04.150

2. Parallelgruppe

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Tue, 10:00 - 12:00 18.04.2023 - 18.07.2023 30.05.2023 11302.00.153

Seminar

Begleitseminar zu Bachelor- und Masterarbeiten

Title Begleitseminar zu Bachelor- und Masterarbeiten
Short text inf2-bs-bama
Module frequency in jedem Semester
Semester hours per week 3

1. Parallelgruppe

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Mon, 12:15 - 13:45 17.04.2023 - 17.07.2023 01.05.2023
29.05.2023
  • Prof. Dr. Michael Philippsen
11302.04.150

Übung

Intensivübungen zu Parallele und Funktionale Programmierung

Title Intensivübungen zu Parallele und Funktionale Programmierung
Short text PFP-IÜ
Module frequency nur im Sommersemester
Semester hours per week 2

1. Parallelgruppe

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Mon, 16:00 - 18:00 10.07.2023 - 24.07.2023
  • Julian Brandner
11302.02.135

Rechnerübungen zu Algorithmen und Datenstrukturen

Title Rechnerübungen zu Algorithmen und Datenstrukturen
Short text RUEB-AuD
Module frequency in jedem Semester
Semester hours per week 2

Anmeldung zu den Übungen über StudOn in der ersten Vorlesungswoche erforderlich!
Der Übungsbetrieb beginnt in der zweiten Vorlesungswoche!
Die Vorlesung zu diesem Modul wurde letztmalig im Wintersemester 2021/22 angeboten.
Der Übungsbetrieb findet letztmals im Wintersemester 2023/24 statt.

3. Parallelgruppe

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Tue, 16:00 - 18:00 18.04.2023 - 18.07.2023

8. Parallelgruppe

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Fri, 10:00 - 12:00 21.04.2023 - 21.07.2023
  • Patrick Sieber
11302.00.156

2. Parallelgruppe

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Mon, 16:00 - 18:00 17.04.2023 - 17.07.2023 01.05.2023
29.05.2023
  • Lukas Rotsching
11302.00.156

7. Parallelgruppe

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Thu, 14:00 - 16:00 29.06.2023 - 20.07.2023
  • Lukas Rotsching
11302.00.156

4. Parallelgruppe

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Wed, 14:00 - 16:00 19.04.2023 - 19.07.2023

6. Parallelgruppe

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Thu, 12:00 - 14:00 20.04.2023 - 20.07.2023 18.05.2023
08.06.2023
  • Lukas Rotsching
11302.00.156

5. Parallelgruppe

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Wed, 16:00 - 18:00 19.04.2023 - 19.07.2023

1. Parallelgruppe

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Mon, 14:00 - 16:00 17.04.2023 - 17.07.2023

Tafelübungen zu Algorithmen und Datenstrukturen

Title Tafelübungen zu Algorithmen und Datenstrukturen
Short text TUEB-AuD
Module frequency in jedem Semester
Semester hours per week 2

Anmeldung zu den Übungen über StudOn in der ersten Vorlesungswoche erforderlich!
Der Übungsbetrieb beginnt in der zweiten Vorlesungswoche!
Die Vorlesung zu diesem Modul wurde letztmalig im Wintersemester 2021/22 angeboten.
Der Übungsbetrieb findet letztmals im Wintersemester 2023/24 statt.

5. Parallelgruppe

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Wed, 10:15 - 11:45 19.04.2023 - 19.07.2023

4. Parallelgruppe

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Tue, 16:15 - 17:45 18.04.2023 - 18.07.2023

1. Parallelgruppe

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Mon, 08:15 - 09:45 17.04.2023 - 17.07.2023

6. Parallelgruppe

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Wed, 14:15 - 15:45 19.04.2023 - 19.07.2023

7. Parallelgruppe

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Thu, 16:15 - 17:45 20.04.2023 - 20.07.2023 08.06.2023
18.05.2023
  • Lukas Rotsching
Diese T-D5 findet letztmals am 22.06.2023 (KW25) statt.
Stattdessen wird R-D4 ab 29.06.2023 (KW26) angeboten.
11302.02.134

2. Parallelgruppe

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Mon, 14:00 - 16:00 17.04.2023 - 17.07.2023 29.05.2023
01.05.2023
  • Lukas Rotsching
11302.04.150

3. Parallelgruppe

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Tue, 10:00 - 12:00 18.04.2023 - 18.07.2023 30.05.2023
  • Patrick Sieber
11302.04.150

Übungen zu Analyse und Design objektorientierter Softwaresysteme mit der Unified Modeling Language (UML)

Title Übungen zu Analyse und Design objektorientierter Softwaresysteme mit der Unified Modeling Language (UML)
Short text PSWT-OOAD-UE
Module frequency nur im Sommersemester
Semester hours per week 2

1. Parallelgruppe

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Thu, 08:00 - 10:00 20.04.2023 - 20.07.2023 18.05.2023
08.06.2023
  • Ralf Ellner
11302.01.153

Übungen zu Optimierungen in Übersetzern

Title Übungen zu Optimierungen in Übersetzern
Short text inf2-ueb-uebersetzer
Module frequency nur im Sommersemester
Semester hours per week 2

Zeit und Ort für die Übungen werden in der ersten Vorlesungsstunde vereinbart.

In der Übung werden die in der Vorlesung vorgestellten Konzepte und Algorithmen zur Optimierung von Programmen durch einen Übersetzer wiederholt und vertieft.

Im Rahmen der Projektübungen erweitern die Übungsteilnehmer den in Übersetzerbau 1 implementierten Übersetzer um eine Auswahl der vorgestellten Algorithmen.

Die Materialien zur Lehrveranstaltung werden über StudOn bereitgestellt.

1. Parallelgruppe

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Wed, 14:00 - 16:00 19.04.2023 - 19.07.2023
  • Michel Schmid
11302.04.150

In der Übung werden die in der Vorlesung vorgestellten Konzepte und Algorithmen zur Optimierung von Programmen durch einen Übersetzer wiederholt und vertieft.

Im Rahmen der Projektübungen erweitern die Übungsteilnehmer den in Übersetzerbau 1 implementierten Übersetzer um eine Auswahl der vorgestellten Algorithmen.

Die Materialien zur Lehrveranstaltung werden über StudOn bereitgestellt.

2. Parallelgruppe

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Wed, 10:00 - 12:00 19.04.2023 - 19.07.2023
  • Tobias Heineken
11302.04.150

In der Übung werden die in der Vorlesung vorgestellten Konzepte und Algorithmen zur Optimierung von Programmen durch einen Übersetzer wiederholt und vertieft.

Im Rahmen der Projektübungen erweitern die Übungsteilnehmer den in Übersetzerbau 1 implementierten Übersetzer um eine Auswahl der vorgestellten Algorithmen.

Die Materialien zur Lehrveranstaltung werden über StudOn bereitgestellt.

3. Parallelgruppe

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Fri, 10:00 - 12:00 21.04.2023 - 21.07.2023
  • Florian Mayer
11302.04.150

Current Semester

Vorlesung

Applied Software Engineering

Title Praktische Softwaretechnik
Short text PSWT-PSWT
Module frequency nur im Wintersemester
Semester hours per week 4

Software ist überall und Software ist komplex. Nicht triviale Software wird von Teams entwickelt. Oft müssen bei der Entwicklung von Softwaresystemen eine Vielzahl von funktionalen und nicht funktionalen Anforderungen berücksichtigt werden. Hierfür ist eine disziplinierte und ingenieurmäßige Vorgehensweise notwendig.  

Die Vorlesung "Praktische Softwaretechnik" soll ...  

  • ein Bewusstsein für die typischen Problemstellungen schaffen, die bei der Durchführung umfangreicher Softwareentwicklungsprojekte auftreten,
  • ein breites Basiswissen über die Konzepte, Methoden, Notationen und Werkzeuge der modernen Softwaretechnik vermitteln und
  • die Möglichkeiten und Grenzen ihres Einsatzes im Kontext realistischer Projektumgebungen anhand praktischer Beispiele demonstrieren und bewerten.

Die Vorlesung adressiert inhaltlich alle wesentlichen Bereiche der Softwaretechnik. Vorgestellt werden unter anderem

  • traditionelle sowie agile Methoden der Softwareentwicklung,
  • Methoden der Anforderungsanalyse und des Systementwurfs,
  • Konzepte der Softwarearchitektur,
  • implementierung und Dokumentation und
  • Testen und Qualitätssicherung sowie Prozessverbesserung.

*Modulbezeichnung*

PSWT-PSWT (Praktische Softwaretechnik)

*Dozenten*

Dr. Ralf Ellner, Dr. Christoph Erhardt, Prof. Dr. Bernd Hindel, Dr. Martin Jung, Prof. Dr. Detlef Kips, Dr. Norbert Oster, Prof. Dr. Dirk Riehle, Dr. Jens Schedel

*Inhalt*

Software ist überall und Software ist komplex. Nicht triviale Software wird von Teams entwickelt. Oft müssen bei der Entwicklung von Softwaresystemen eine Vielzahl von funktionalen und nicht funktionalen Anforderungen berücksichtigt werden. Hierfür ist eine disziplinierte und ingenieurmäßige Vorgehensweise notwendig.

Die Vorlesung "Praktische Softwaretechnik" soll ...

- ein Bewusstsein für die typischen Problemstellungen schaffen, die bei der Durchführung umfangreicher Softwareentwicklungsprojekte auftreten,
- ein breites Basiswissen über die Konzepte, Methoden, Notationen und Werkzeuge der modernen Softwaretechnik vermitteln und
- die Möglichkeiten und Grenzen ihres Einsatzes im Kontext realistischer Projektumgebungen anhand praktischer Beispiele demonstrieren und bewerten.

Die Vorlesung adressiert inhaltlich alle wesentlichen Bereiche der Softwaretechnik. Vorgestellt werden unter anderem

- traditionelle sowie agile Methoden der Softwareentwicklung,
- Methoden der Anforderungsanalyse und des Systementwurfs,
- Konzepte der Softwarearchitektur, -implementierung und Dokumentation und
- Testen und Qualitätssicherung sowie Prozessverbesserung.

Weitere Materialien und Informationen sind hier zu finden:

- StudOn: https://www.studon.fau.de
- Zeitplan: http://goo.gl/0fy1T
- Materialien: Auf StudOn über den Zeitplan

Die Teilnahme ist begrenzt. Bitte registrieren Sie sich zeitig für den Kurs auf StudOn, um sicherzustellen, dass Sie einen Platz erhalten.

*Lernziele und Kompetenzen*

- Den Unterschied zwischen "Programmieren im Kleinen" und "Programmieren im Großen" (Softwaretechnik) zu verstehen
- Grundlegende Methoden der Softwaretechnik über den gesamten Projekt- und Produktlebenszyklus zu verstehen und anwenden zu können
- Die Rolle und Zuständigkeiten der Berufsbilder "Projektleiter", "Anforderungsermittler", "Softwareentwickler" und "Qualitätssicherer" zu verstehen

*Studien- und Prüfungsleistungen*

90min. Klausur

*Berechnung Modulnote*

100% Klausurnote

*Vorbereitende Literatur*

http://goo.gl/JSoUbV

1. Parallelgruppe

Maximum number of participants: 100

Link to Campo

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Mon, 08:15 - 11:45 16.10.2023 - 05.02.2024 01.01.2024
18.12.2023
25.12.2023
  • Ralf Ellner
  • Dr.Ing. Christoph Erhardt
11501.00.151

Ausgewählte Kapitel aus dem Übersetzerbau

Title Ausgewählte Kapitel aus dem Übersetzerbau
Short text inf2-ueb3
Module frequency nur im Wintersemester
Semester hours per week 2

Es ist keine Anmeldung erforderlich.

In der Vorlesung werden Aspekte des Übersetzerbaus beleuchtet, die über die Vorlesungen "Grundlagen des Übersetzerbaus" und "Optimierungen in Übersetzern" hinausgehen.

Voraussichtliche Themen sind:
- Übersetzer u. Optimierungen für funktionale Programmiersprachen
- Übersetzung aspektorientierter Programmiersprachen
- Erkennung von Wettlaufsituationen
- Software Watermarking
- Statische Analyse und symbolische Ausführung
- Binden von Objektcode und Unterstützung für dynamische Bibliotheken
- Strategien zur Ausnahmebehandlung
- Just-in-Time-Übersetzer
- Speicherverwaltung und Speicherbereinigung
- LLVM

Die Materialien zur Lehrveranstaltung werden über StudOn bereitgestellt: https://www.studon.fau.de/crs4533480.html

1. Parallelgruppe

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Wed, 08:15 - 09:45 18.10.2023 - 07.02.2024 01.11.2023
27.12.2023
03.01.2024
  • Tobias Heineken
  • Florian Mayer
  • Julian Brandner
  • Prof. Dr. Michael Philippsen
11302.02.133

Grundlagen des Übersetzerbaus

Title Grundlagen des Übersetzerbaus
Short text inf2-ueb
Module frequency nur im Wintersemester
Semester hours per week 2

Voraussetzung zur Teilnahme an der Modulprüfung ist die erfolgreiche Bearbeitung der Übungsaufgaben.

*Motivation:*

At first glance, it may appear less important to focus on compiler
construction. Other areas seem to be much more applicable to current
tasks in industrial practice. But appearences are deceptive:

- Compilers are among the most thoroughly studied middle-sized sequential software systems. Hence, there is a lot to learn from the experience made in the past.
- In the exercises that accompany this lecture, you will construct your own (small) compiler.
- For many participants, this project will be their first bigger software project.
- Normally, you expect every compiler you use to generate correct code. In the lecture, you will learn how one can achieve the required degree of correctness and reliability.
- You will gain an understanding of the concepts of programming languages and of how high-level language features are translated into machine code. Keeping this knowledge at the back of your mind, you will improve your capability to write good and efficient programs.
- Compilers are used not only for programming languages. Special compilers are needed in many areas of every-day life in computer science, e.g. for text formatting, program transformations, aspect oriented programming, XML processing etc.
- Every engineer should be able to build the tools he/she is using. For computer scienctists, this requires an in-depth understanding of the guts of compilers.
.

*Main Focus of this Lecture:*

The lecture teaches concepts and techniques of compiler construction from a compiler developer view, following the structure of the compiler frontend, middle end, and backend. Exercise sessions and practical assignments complement the lecture; the students implement their own compiler (based on a framework) for the e2 programming language, which is designed for this series of compiler construction lectures.

*Topics covered in the lecture:*

- Principles of compiling imperative programming languages
- Structure of a compiler
- Scanner and parser
- Abstract syntax trees (ASTs)
- Visitor design pattern
- AST transformations, desugaring
- Symbol tables and scopes
- Semantic analysis: name analysis, type checking
- Compilation of arithmetic expressions and control flow structures to register-based and stack-based intermediate languages
- Compilation of functions and function calls, activation records
- Compilation of object-oriented languages with single inheritance, interfaces, and multiple inheritance
- Method resolution in Java (overloaded and overridden methods)
- Code generation with Sethi-Ullmann algorithm, Graham-Glanville algorithm, tree transformations, and dynamic programming
- Register allocation with local techniques and graph coloring
- Instruction scheduling with the list scheduling technique
- Debuggers
.

*Lecture Topics:*

1. Introduction (Class overview, modular structure of compilers (front-, middle-, and backend), compilation bootstrapping)

2. Lexer and Parser (Tokens, literals, symbol table, grammar classes (LR(k), LL(k), ...), concrete syntax tree, shift-reduce parser)

3. ASTs and semantic analysis (Abstract syntax tree, visitor pattern, double dispatch, scopes, definition table)

4. Type consistency (Type safety, type system, type checks, type inference, type conversions, attributed grammars)

5. AST transformations (Transformation patterns (arithmetics), transformation of nested and generic classes)

6. Intermediate representations (Types of IRs, arithmetic operations, assignments, multidimensional array access, structs, control flow instructions, short-circuit evaluation)

7. Activation record and stack frame (Relative addresses, call by value/reference/name, nested functions, function pointers, stack pointer and frame pointer, function calls: prolog and epilog)

8. Object-oriented languages: single inheritance (Symbol and type analysis, method selection with method overloading and overriding, virtual method calls, class descriptors, dynamic type checks and casts)

9. Object-oriented languages II: interfaces, multiple inheritance (Interface v-tables, dynamic type checks and casts with interfaces, interfaces with default implementations and state, diamond problem, virtual inheritance)

10. Basic code generation (Code selection, register allocation, instruction order, basic blocks, optimal code generation for expression trees)

11. Optimized code selection (Code selection as tree transformation, Graham-Glanville code generators, dynamic programming)

12. Optimized register allocation (Performance approximations, liveness analysis, collision and interference graph, register spilling, coloring heuristics, optimistic extension, live range splitting, register coalescing, data structures)

13. Instruction level parallelism, instruction order, debugger (Data, structural, and control conflicts in CPU pipelines, list scheduling, delay slots, branch predictions, superscalar and VLIW architectures, ptrace, break- and watch-points, DWARF)
.

*Assignment Milestones:*

For the assignments of this course, the students put the concepts and techniques presented in the lecture for implementing a compiler into practice. The goal of the assignments is to implement a functional compiler for the e2 programming language by the end of the semester. The e2 language is specifically designed for educational purposes; the students obtain a description of the language.

A framework for the implementation is provided to the students. The students implement the core components of the compiler in five milestones.

All milestones need to be fulfilled to pass the module; the last milestone contains two tasks. In particular, the milestones are:

- Milestone 1: Grammar definition and construction of the AST: ANTLR productions, AST visitor interface, and generic AST visitor for array accesses and return and loop statements; AST visitor for AST visualization.
- Milestone 2: Name analysis: symbol table; declaring standard functions; AST visitor for name analysis.
- Milestone 3: Constant folding and type analysis: AST transformations for constant folding; AST visitor for bottom-up type analysis, adding AST nodes for implicit casts;
- Milestone 4: AST translation to intermediate representation: AST visitor to generate IR; translation of arithmetic, return, and assign statements, logical expressions, conditions, loops.
- Milestone 5.0: Memory assignment: definition and implementation of the ABI calling convention; memory assignment of variables; stack frame allocation; caller-save and callee-save registers.
- Milestone 5.1: Code generation: implementation of the e2 standard library; IR visitor to generate assembly code.
For milestones one through three, the compiler needs to support both integer and floating-point arithmetic. For the last two milestones, only integer arithmetic is required. null

1. Parallelgruppe

Literature references: - "Modern Compiler Implementation in Java", A. Appel, Cambridge University Press, 1998
- "Compilers - Principles, Techniques and Tools", A. Aho, M. Lam, R. Sethi, J. Ullmann, Addison-Wesley, 2006
- "Modern Compiler Design", D. Grune, H. Bal, C. Jacobs, K. Langendoen, Wiley, 2002 null

Link to Campo

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Thu, 08:15 - 09:45 19.10.2023 - 08.02.2024 28.12.2023
04.01.2024
  • Prof. Dr. Michael Philippsen
11301.00.005

Parallele und Funktionale Programmierung

Title Parallele und Funktionale Programmierung
Short text PFP
Module frequency nur im Wintersemester
Semester hours per week 2

Die Materialien zur Lehrveranstaltung werden über StudOn bereitgestellt.

1. Parallelgruppe

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Tue, 12:15 - 13:45 17.10.2023 - 06.02.2024 26.12.2023
02.01.2024
  • Prof. Dr. Michael Philippsen
  • Dr.-Ing. Norbert Oster
12801.01.210

Software-Projektmanagement

Title Software-Projektmanagement
Short text PSWT-SPM
Module frequency nur im Wintersemester
Semester hours per week 4

Zahlreiche Statistiken zeigen: Nur wenige Software-Projekte werden erfolgreich (hinsichtlich Zeit-, Budget- und Funktionsvorgaben) abgeschlossen. Sehr viele Projekte werden nur mit erheblichen Defiziten zu Ende gebracht, noch viel zu viele scheitern gänzlich. Oft liegen die Gründe im ungenügenden Projektmanagement.

Die Vorlesung gibt einen Überblick zu grundlegenden Disziplinen des Projektmanagements und zeigt deren Wirkungsweisen an Hand von Praxisbeispielen.

Gliederung:

1. Einführung Grundbegriffe des Projektmanagements, unterschiedliche Projektgrößen, unterschiedliche Projektarten, Erfolg und Misserfolg in Projekten

2. Projektstart und Planung,
Kickoff-Meeting, Anforderungssammlung, Projektstrukturplan, Aufwandsschätzung, Aktivitäten-, Ressourcen- und Kostenplan

3. Projektkontrolle und Steuerung,
Fortschrittsüberwachung, Besprechungen, Berichte, Änderungsmanagement

4. Personalmanagement,
Der Faktor Mensch, Teamwork, Führungsgrundsätze, Gesprächsstrategien, Konflikte lösen

5. Änderungsmanagement
Konfigurationen, Änderungswünsche, Change Control Board, Built- und Release-Mechanismen

6. Qualitäts- und Risikomanagement
Qualitätsplan, Audits und Reviews, Risikoermittlung, Risikobewertung und Verfolgung, Gegenmaßnahmen

7. Reifegrad Modelle und Standards
CMMI, SPiCE, ISO9001, ISO/IEC12207

1. Parallelgruppe

Literature references: - Hindel, Bernd; Hörmann, Klaus; Müller, Markus; Schmied, Jürgen: "Basiswissen Software-Projektmanagement" (dpunkt-Verlag, 2. Auflage 2006)
- Hindel, Bernd; Hörmann, Klaus; Müller, Markus; Dittmann, Lars: "SPiCE in der Praxis" (dpunkt-Verlag, 2006)
- Hindel, Bernd; Versteegen, Gerhard; Meier, Erich; Vlasan, Adriana: "Prozessübergreifendes Projektmanagement" (Springer Verlag, 2005)

Maximum number of participants: 20

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Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
Blockveranstaltung+SaundSo Mon, 08:00 - 16:00 04.03.2024 - 18.03.2024
  • Prof. Dr. Bernd Hindel
11901.U1.245

Hauptseminar

Machine Learning: Advances

Title Machine Learning: Advances
Short text SemML-II
Module frequency nur im Wintersemester
Semester hours per week 2

Anmeldung mit Themenanfrage per E-Mail vor Beginn des Seminars; Die Themen werden nach dem Prinzip "Wer zuerst kommt, mahlt zuerst" verteilt.

Dieses Seminar führt in das Themengebiet des tiefen Lernens ein. Tiefes Lernen ist eine der gefragtesten Fähigkeiten in der künstlichen Intelligenz. Verfahren des tiefen Lernens haben beispielsweise alle bisherigen Benchmarks für die Klassifizierung von Bildern, Text und Sprache weit übertroffen. Tiefes Lernen ermöglicht und verbessert einige der interessantesten Anwendungen der Welt, wie autonome Fahrzeuge, Genomforschung, humanoide Robotik, Echtzeitübersetzung und es besiegt die besten menschlichen Go-Spieler der Welt.

Ziel des Seminars ist eine umfassende Einführung in das tiefe Lernen. Basierend auf maschinellem Lernen wird daher erklärt, wie tiefes Lernen funktioniert, wann und warum es wichtig ist und die wesentlichen Verfahren beleuchtet.

Zu den Verfahren gehören: (1) Architektur und Hyperparameter; (2) mehrschichtiges Perzeptron; (3) Mischungen neuronaler Netze; (4) tiefes Lernen für Sequenzen (Hidden Markov-Modelle, wiederkehrende neuronale Netze, bidirektionales/Langzeit-Kurzzeitgedächtnis, Gated Recurrent Unit, Temporal Convolutional Network); (5) tiefes Lernen für Bilder (Faltungs-Neuronale Netze); (6) tiefes/verstärkendes Lernen; (7) Markov-Prozesse (Gaußsche Prozesse und Bayes'sche Optimierung, grafische Modelle und Bayes'sche Netze, Kalman- und Partikelfilter); (8) Online-Lernen und Spieltheorie; (9) unüberwachtes Repräsentationslernen und generative Methoden (allgemeine gegnerische Netzwerke, Variational Autoencoder); (10) Datenerweiterung und Transferlernen.¹

Das Seminar gibt einen Einblick in die Welt des tiefen Lernens und befähigt den Studierenden eine wissenschaftliche Präsentation und Ausarbeitung anzufertigen, um individuell erworbenes Wissen einem Fachpublikum vermitteln zu können.

¹ Die Themen sind an den aktuellen Forschungsstand angepasst und wechseln sich jährlich ab.

1. Parallelgruppe

Literature references: - G. Goodfellow und Y. Bengio und A. C. Courville: Deep Learning, mitp-Verlag, 2015
- R. S. Sutton und A. G. Barto: Reinforcement Learning: An Introduction, MIT Press, 1998
- F. V. Jensen: An Introduction To Bayesian Networks, Springer, 1996
- R. Rojas: Theorie der neuronalen Netze - eine systematische Einführung, Springer, 1993
- J. Schmidhuber: Deep learning in neural networks: An overview, J. Intl. Neural Network Society (INNS), 2015
- D. Silver et al.: Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search, J. Nature, 2016
- F. Chollet: Deep Learning with Python, Manning Publications, 2017
- A. Müller und S. Guido: Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists, O'Reilly UK Ltd., 2016
- T. J. Hastie und R. Tibshirani und J. H. Friedman: The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Springer Series in Statistics, 2009

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Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
Einzeltermin Wed, 15:00 - 16:00 18.10.2023 - 18.10.2023
  • Tobias Feigl
11302.04.150

Machine Learning: Introduction

Title Machine Learning: Introduction
Short text SemML-I
Module frequency nur im Wintersemester
Semester hours per week 2

Anmeldung mit Themenanfrage per E-Mail vor Beginn des Seminars; Die Themen werden nach dem Prinzip "Wer zuerst kommt, mahlt zuerst" verteilt.

Dieses Seminar führt in das Themengebiet des maschinellen Lernens (ML) ein. ML ist die Wissenschaft, Computer zum Handeln zu bewegen, ohne explizit programmiert zu werden. ML ist heute so allgegenwärtig, dass wir es wahrscheinlich täglich verwenden, ohne es zu wissen. So hat ML in den letzten Jahren beispielsweise selbstfahrende Autos, praktische Bild- und Spracherkennung und die effektive Partner- und Websuche ermöglicht.

Ziel des Seminars ist eine umfassende Einführung in das maschinelle Lernen, Analyse und Verarbeitung von Daten sowie statistische Mustererkennung. Zu den Themen gehören: (1) Klassifizierungs- und Regressionsprobleme; (2) überwachtes Lernen (parametrische und nicht parametrische Algorithmen, lineare und logistische Regression, k-nächster Nachbar, Support-Vector-Machines, Entscheidungsbäume, flache neuronale Netze); (3) unüberwachtes Lernen (K-Means, Clustering, Dimensionsreduktion, PCA, LDA, Empfehlungssysteme); (4) Ensemble- und Online-Lernen; (5) Regularisierung: Modelldiagnose, Fehleranalyse und Qualitätsmetriken sowie Interpretation der Ergebnisse; (5) evolutionäre Algorithmen; (6) Anomalieerkennung und Gaußsche Verteilungen; (7) Bayes, Kalman-Filter und Gaußsche Prozesse.¹

Das Seminar gibt einen Einblick in die Welt des maschinellen Lernens und befähigt den Studierenden eine wissenschaftliche Präsentation und Ausarbeitung anzufertigen, um individuell erworbenes Wissen einem Fachpublikum vermitteln zu können.

¹ Die Themen sind an den aktuellen Forschungsstand angepasst und wechseln sich jährlich ab.

1. Parallelgruppe

Literature references: - A. Müller und S. Guido: Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists, O'Reilly UK Ltd., 2016
- K. P. Murphy: Machine learning - a probabilistic perspective, Adaptive computation and machine learning series, MIT Press, 2012.
- T. J. Hastie und R. Tibshirani und J. H. Friedman: The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Springer Series in Statistics, 2009.
- T. M. Mitchell: Machine Learning, McGraw-Hill Education Ltd., 1997
- F. V. Jensen: An Introduction To Bayesian Networks, Springer, 1996
- J. A. Freeman: Simulating neural networks - with Mathematica, Addison-Wesley Professional, 1993
- J. A. Hertz und A. Krogh und R. G. Palmer: Introduction to the theory of neural computation, Westview Press, 1991
- R. Rojas: Theorie der neuronalen Netze - eine systematische Einführung, Springer, 1993
- W. Banzhaf und F. D. Francone und R. E. Keller und P. Nordin: Genetic programming - An Introduction: On the Automatic Evolution of Computer Programs and Its Applications, Morgan Kaufmann, 1998
- M. Mitchell: An introduction to genetic algorithms, MIT Press, 1996
- Z. Michalewicz: Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs, Springer, 1992
- M. Bishop: Pattern Recognition and Machine Learning (Information Science and Statistics), Springer, 2006

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Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
Einzeltermin Wed, 15:00 - 16:00 18.10.2023 - 18.10.2023
  • Tobias Feigl
11302.04.150

Seminar

Begleitseminar zu Bachelor- und Masterarbeiten

Title Begleitseminar zu Bachelor- und Masterarbeiten
Short text inf2-bs-bama
Module frequency in jedem Semester
Semester hours per week 3

1. Parallelgruppe

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Mon, 12:15 - 13:45 16.10.2023 - 05.02.2024 01.01.2024
25.12.2023
  • Prof. Dr. Michael Philippsen
11302.04.150

Übung

Rechnerübungen zu Algorithmen und Datenstrukturen

Title Rechnerübungen zu Algorithmen und Datenstrukturen
Short text RUEB-AuD
Module frequency in jedem Semester
Semester hours per week 2

Anmeldung zu den Übungen über StudOn in der ersten Vorlesungswoche erforderlich!
Der Übungsbetrieb beginnt in der zweiten Vorlesungswoche!
Die Vorlesung zu diesem Modul wurde letztmalig im Wintersemester 2021/22 angeboten.
Der Übungsbetrieb findet letztmals im Wintersemester 2023/24 statt.

1. Parallelgruppe

Maximum number of participants: 1

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Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Mon, 16:00 - 18:00 16.10.2023 - 05.02.2024 01.01.2024
25.12.2023
Diese Rechnerübung findet bis auf weiteres nicht statt! 11302.00.156

2. Parallelgruppe

Maximum number of participants: 1

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Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Tue, 14:00 - 16:00 17.10.2023 - 06.02.2024 26.12.2023
02.01.2024
Diese Rechnerübung findet bis auf weiteres nicht statt! 11302.00.156

3. Parallelgruppe

Maximum number of participants: 1

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Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Tue, 16:00 - 18:00 17.10.2023 - 06.02.2024 26.12.2023
02.01.2024
Diese Rechnerübung findet bis auf weiteres nicht statt! 11302.00.156

4. Parallelgruppe

Maximum number of participants: 1

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Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Wed, 14:00 - 16:00 18.10.2023 - 07.02.2024 27.12.2023
03.01.2024
01.11.2023
Diese Rechnerübung findet bis auf weiteres nicht statt! 11302.00.156

5. Parallelgruppe

Maximum number of participants: 1

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Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Wed, 16:00 - 18:00 18.10.2023 - 07.02.2024 01.11.2023
03.01.2024
27.12.2023
Diese Rechnerübung findet bis auf weiteres nicht statt! 11302.00.156

6. Parallelgruppe

Maximum number of participants: 1

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Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Thu, 14:00 - 16:00 19.10.2023 - 08.02.2024 04.01.2024
28.12.2023
Diese Rechnerübung findet bis auf weiteres nicht statt! 11302.00.156

7. Parallelgruppe

Maximum number of participants: 1

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Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Thu, 16:00 - 18:00 19.10.2023 - 08.02.2024 28.12.2023
04.01.2024
Diese Rechnerübung findet bis auf weiteres nicht statt! 11302.00.156

8. Parallelgruppe

Maximum number of participants: 1

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Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Fri, 10:00 - 12:00 20.10.2023 - 09.02.2024 29.12.2023
05.01.2024
Diese Rechnerübung findet bis auf weiteres nicht statt! 11302.00.156

9. Parallelgruppe

Maximum number of participants: 666

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Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Fri, 12:00 - 14:00 20.10.2023 - 09.02.2024 29.12.2023
05.01.2024
  • Patrick Sieber
11302.00.156

Tafelübungen zu Algorithmen und Datenstrukturen

Title Tafelübungen zu Algorithmen und Datenstrukturen
Short text TUEB-AuD
Module frequency in jedem Semester
Semester hours per week 2

Anmeldung zu den Übungen über StudOn in der ersten Vorlesungswoche erforderlich!
Der Übungsbetrieb beginnt in der zweiten Vorlesungswoche!
Die Vorlesung zu diesem Modul wurde letztmalig im Wintersemester 2021/22 angeboten.
Der Übungsbetrieb findet letztmals im Wintersemester 2023/24 statt.

1. Parallelgruppe

Maximum number of participants: 1

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Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Mon, 08:15 - 09:45 16.10.2023 - 05.02.2024

5. Parallelgruppe

Maximum number of participants: 1

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Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Fri, 12:15 - 13:45 20.10.2023 - 09.02.2024 29.12.2023
05.01.2024
Diese Tafelübung findet bis auf weiteres nicht statt! 11302.00.152

2. Parallelgruppe

Maximum number of participants: 666

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Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Mon, 14:15 - 15:45 16.10.2023 - 05.02.2024 01.01.2024
25.12.2023
  • Patrick Sieber
11302.00.152

3. Parallelgruppe

Maximum number of participants: 1

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Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Tue, 14:15 - 15:45 17.10.2023 - 06.02.2024 26.12.2023
02.01.2024
Diese Tafelübung findet bis auf weiteres nicht statt! 11302.00.152

4. Parallelgruppe

Maximum number of participants: 1

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Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Wed, 14:15 - 15:45 18.10.2023 - 07.02.2024 01.11.2023
03.01.2024
27.12.2023
Diese Tafelübung findet bis auf weiteres nicht statt! 11302.00.152

Übungen zu Ausgewählte Kapitel aus dem Übersetzerbau

Title Übungen zu Ausgewählte Kapitel aus dem Übersetzerbau
Short text inf2-ueb3-ex
Module frequency nur im Wintersemester
Semester hours per week 2

Blockveranstaltung n.V. nach der Vorlesungszeit.

Die Übungen zu Übersetzerbau 3 stellen eine Ergänzung zur
Vorlesung dar. In der Vorlesung wird unter anderem die
Architektur und Funktionsweise einer virtuellen Maschine
beleuchtet. In den Übungen soll dies praktisch umgesetzt werden.
Hierzu sollen die Studenten in einer Blockveranstaltung eine
kleine virtuelle Maschine selbst implementieren. Den Anfang
bildet das Einlesen des Byte-Codes und am Ende soll ein
funktionsfähiger optimierender Just-in-Time-Übersetzer entstehen.

Die Materialien zur Lehrveranstaltung werden über StudOn bereitgestellt: https://www.studon.fau.de/crs4533480.html

1. Parallelgruppe

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
Blockveranstaltung Mon, 09:00 - 18:00 04.03.2024 - 08.03.2024
  • Tobias Heineken
  • Julian Brandner
  • Florian Mayer
11302.02.135

Übungen zu Grundlagen des Übersetzerbaus

Title Übungen zu Grundlagen des Übersetzerbaus
Short text inf2-ueb-ex
Module frequency nur im Wintersemester
Semester hours per week 2

Im Rahmen der Übungen werden die in der Vorlesung vorgestellten Konzepte und Techniken zur Implementierung eines Übersetzers in die Praxis umgesetzt. Ziel der Übungen ist es, bis zum Ende des Semesters einen funktionsfähigen Übersetzer für die Beispiel-Programmiersprache e2 zu implementieren.

Die hierfür nötigen zusätzlichen Kenntnisse (z.B. Grundlagen des Assemblers für x86-64) werden in den Tafelübungen vermittelt.

Die im Laufe des Semesters zu erreichenden Meilensteine sind im UnivIS-Eintrag der Vorlesung aufgelistet.

Die Materialien zur Lehrveranstaltung werden über StudOn bereitgestellt: https://www.studon.fau.de/crs4533479.html

1. Parallelgruppe

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Mon, 14:15 - 15:45 16.10.2023 - 05.02.2024 01.01.2024
25.12.2023
  • Florian Mayer
11302.02.133

Im Rahmen der Übungen werden die in der Vorlesung vorgestellten Konzepte und Techniken zur Implementierung eines Übersetzers in die Praxis umgesetzt. Ziel der Übungen ist es, bis zum Ende des Semesters einen funktionsfähigen Übersetzer für die Beispiel-Programmiersprache e2 zu implementieren.

Die hierfür nötigen zusätzlichen Kenntnisse (z.B. Grundlagen des Assemblers für x86-64) werden in den Tafelübungen vermittelt.

Die im Laufe des Semesters zu erreichenden Meilensteine sind im UnivIS-Eintrag der Vorlesung aufgelistet.

Die Materialien zur Lehrveranstaltung werden über StudOn bereitgestellt: https://www.studon.fau.de/crs4533479.html

2. Parallelgruppe

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Fri, 08:15 - 09:45 20.10.2023 - 09.02.2024 29.12.2023
05.01.2024
  • Sascha Hofmann
11302.02.133

Im Rahmen der Übungen werden die in der Vorlesung vorgestellten Konzepte und Techniken zur Implementierung eines Übersetzers in die Praxis umgesetzt. Ziel der Übungen ist es, bis zum Ende des Semesters einen funktionsfähigen Übersetzer für die Beispiel-Programmiersprache e2 zu implementieren.

Die hierfür nötigen zusätzlichen Kenntnisse (z.B. Grundlagen des Assemblers für x86-64) werden in den Tafelübungen vermittelt.

Die im Laufe des Semesters zu erreichenden Meilensteine sind im UnivIS-Eintrag der Vorlesung aufgelistet.

Die Materialien zur Lehrveranstaltung werden über StudOn bereitgestellt: https://www.studon.fau.de/crs4533479.html

3. Parallelgruppe

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Fri, 10:15 - 11:45 20.10.2023 - 09.02.2024 29.12.2023
05.01.2024
  • Tobias Heineken
11302.02.133

Übungen zu Parallele und Funktionale Programmierung

Title Übungen zu Parallele und Funktionale Programmierung
Short text UePFP
Module frequency nur im Wintersemester
Semester hours per week 2

Die Materialien zur Lehrveranstaltung werden über StudOn bereitgestellt.

2. Parallelgruppe

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Fri, 12:00 - 14:00 20.10.2023 - 09.02.2024 29.12.2023
05.01.2024
14201.00.001

Die Materialien zur Lehrveranstaltung werden über StudOn bereitgestellt.

5. Parallelgruppe

Maximum number of participants: 41

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Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Wed, 14:15 - 15:45 18.10.2023 - 07.02.2024 03.01.2024
01.11.2023
27.12.2023
12801.01.255

Die Materialien zur Lehrveranstaltung werden über StudOn bereitgestellt.

6. Parallelgruppe

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Mon, 16:00 - 18:00 16.10.2023 - 05.02.2024 01.01.2024
25.12.2023
14201.00.001

Die Materialien zur Lehrveranstaltung werden über StudOn bereitgestellt.

8. Parallelgruppe

Maximum number of participants: 41

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Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Tue, 14:15 - 15:45 17.10.2023 - 06.02.2024 02.01.2024
26.12.2023
12801.01.151

Die Materialien zur Lehrveranstaltung werden über StudOn bereitgestellt.

9. Parallelgruppe

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Tue, 14:00 - 16:00 17.10.2023 - 06.02.2024 02.01.2024
26.12.2023
14201.00.001

Die Materialien zur Lehrveranstaltung werden über StudOn bereitgestellt.

10. Parallelgruppe

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Thu, 16:00 - 18:00 19.10.2023 - 08.02.2024 04.01.2024
28.12.2023
14201.00.001

Die Materialien zur Lehrveranstaltung werden über StudOn bereitgestellt.

11. Parallelgruppe

Maximum number of participants: 41

Link to Campo

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Wed, 16:15 - 17:45 18.10.2023 - 07.02.2024 01.11.2023
27.12.2023
03.01.2024
11302.02.133

Die Materialien zur Lehrveranstaltung werden über StudOn bereitgestellt.

13. Parallelgruppe

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Tue, 16:00 - 18:00 17.10.2023 - 06.02.2024 02.01.2024
26.12.2023
14201.00.001

Die Materialien zur Lehrveranstaltung werden über StudOn bereitgestellt.

15. Parallelgruppe

Maximum number of participants: 41

Link to Campo

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Fri, 08:15 - 09:45 20.10.2023 - 09.02.2024 29.12.2023
05.01.2024
11302.00.151

Die Materialien zur Lehrveranstaltung werden über StudOn bereitgestellt.

16. Parallelgruppe

Maximum number of participants: 42

Link to Campo

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Mon, 10:15 - 11:45 16.10.2023 - 05.02.2024 01.01.2024
25.12.2023
11302.02.133

Die Materialien zur Lehrveranstaltung werden über StudOn bereitgestellt.

17. Parallelgruppe

Maximum number of participants: 42

Link to Campo

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Mon, 12:15 - 13:45 16.10.2023 - 05.02.2024 25.12.2023
01.01.2024
12801.01.151

Die Materialien zur Lehrveranstaltung werden über StudOn bereitgestellt.

19. Parallelgruppe

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Wed, 14:00 - 16:00 18.10.2023 - 07.02.2024 01.11.2023
03.01.2024
27.12.2023
11302.00.153

20. Parallelgruppe

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Mon, 14:00 - 16:00 23.10.2023 - 05.02.2024 25.12.2023
01.01.2024
14201.00.001

Upcoming Semester

Vorlesung

Optimierungen in Übersetzern

Title Optimierungen in Übersetzern
Short text inf2-ue2
Module frequency nur im Sommersemester
Semester hours per week 2

Voraussetzung zur Teilnahme an der Prüfung ist die erfolgreiche Bearbeitung der Übungsaufgaben.

As a main focus the lecture gives an overview of optimizing techniques applicable to procedural programming languages. In particular, optimization techniques that are of importance to high performance computers and parallel computers are covered. Techniques and representations are introduced that are necessary to compute and to manage information required for optimization are covered as well.

The following list of key words provides an overview of the topics covered in this lecture:

- dependence analysis, dependence graph, array subscript analysis, SSA, control flow Graph, dominators.
- loop transformations: strength reduction, induction variable elimination, loop-invariant code motion, loop unswitching.
- loop reordering: loop interchange, loop skewing, loop reversal, strip mining, loop tiling, loop distribution, loop fusion.
- loop restructuring: loop unrolling, loop coalescing, loop replacement (reduction), loop idiom recognition.
- memory access transformations: array padding, cache miss jamming, scalar expansion, array contraction.
- partial evaluation: constant propagation, constant folding, algebraic simplification, strength reduction.
- redundancies removal: unreachable-code elimination, useless-code elimination, dead-variable elimination, common-subexpression elimination.
- procedure call transformations: leaf procedure optimization, procedure inlining, procedure cloning, function memoization, tail recursion elimination.
- transformations for parallel machines: data decomposition, scalar privatization, array privatization, data partitioning and computation partitioning, guard introduction, message aggregation, message pipelining, prefetch and poststore, syncronization elimination.
- pointer analysis, alias analysis null

1. Parallelgruppe

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Tue, 10:15 - 11:45 16.04.2024 - 16.07.2024 21.05.2024
  • Tobias Heineken
  • Florian Mayer

Testen von Softwaresystemen

Title Testen von Softwaresystemen
Short text TSWS
Module frequency nur im Sommersemester
Semester hours per week 4

Für die Entwicklung qualitativ hochwertiger Softwaresysteme ist systematisches Testen unentbehrlich. Die Vorlesung behandelt in der Praxis erprobte Vorgehensweisen für Testplanung und -Durchführung. Im Einzelnen wird auf die folgenden Themen eingegangen:

- Begriffe und Grundlagen
- Testmanagement (Testplanung, Testkosten, Fehlermanagement, Konfigurationsmanagement, Standards)
- Testen im Softwarelebenszyklus (Komponententest, Integrationstest, Systemtest, Abnahmetest, Regressionstest)
- Statischer Test (Reviews, Statische Analyse, Metriken)
- Dynamischer Test (Black-Box-Tests, White-Box-Tests, intuitives Testen)
- Bewertung der Testgüte (Mutationstest/-analyse)
- Bewertung der Systemzuverlässigkeit (statistisches Testen, Zuverlässigkeitswachstumsmodelle)
- Formale Methoden
- Testwerkzeuge (Werkzeugtypen, Werkzeug Evaluierung)

Der Inhalt der Lehrveranstaltung deckt einen international festgelegten Lehrstoff für Weiterbildungseinrichtungen ab und kann daher als Vorbereitung auf die Prüfung zum "|Certified Tester - Foundation Level|" dienen! Details siehe: http://www.german-testing-board.info

Die Materialien zur Lehrveranstaltung werden über StudOn bereitgestellt.

1. Parallelgruppe

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Tue, 16:15 - 17:45 16.04.2024 - 16.07.2024 21.05.2024
  • Dr.-Ing. Norbert Oster
  • Dr. Klaudia Dussa-Zieger
wöchentlich Wed, 16:15 - 17:45 17.04.2024 - 17.07.2024 01.05.2024
  • Dr. Klaudia Dussa-Zieger
  • Dr.-Ing. Norbert Oster

Hauptseminar

"Hallo Welt!" für Fortgeschrittene

Title "Hallo Welt!" für Fortgeschrittene
Short text HW
Module frequency nur im Sommersemester
Semester hours per week 3

Inhalt:

Programmierwettbewerbe wie der International Collegiate Programming Contest (ICPC) der ACM bieten die Möglichkeit, die eigenen Programmier- und Teamfähigkeiten an einer Vielzahl algorithmischer Probleme aus ganz verschiedenen Gebieten wie Geometrie, Kombinatorik, String-Verarbeitung und Zahlentheorie zu testen. Dabei treten die Studenten in 3er-Teams an, haben aber nur einen Computer zur Verfügung. Oft ist die Teamstrategie entscheidend für den Erfolg der Gruppe.

In diesem Seminar werden wichtige Algorithmen zur Lösung von Problemen aus den verschiedenen Gebieten in wöchentlichen, studentischen Vorträgen vorgestellt und Standardverfahren eingeübt. Neben den Vorträgen werden zum Thema passende Aufgaben besprochen und diskutiert. Zusätzlich müssen eine gewisse Anzahl an Aufgaben in Einzelarbeit gelöst werden.

Das Seminar bereitet auf die Teilnahme am Programmierwettbewerb der Universität Erlangen-Nürnberg Ende des Sommersemesters vor. Es besteht Teilnahmepflicht für diesen Wettbewerb.

Die Materialien zur Lehrveranstaltung werden über StudOn bereitgestellt.

Empfohlene Literatur:

  • Skiena/Revilla, Programming Challenges. The Programming Contest Training Manual. Springer 2003.
  • Cormen/Leiserson/Rivest/Stein, Introduction to Algorithms. MIT Press 2001.

1. Parallelgruppe

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
Einzeltermin Tue, 12:00 - 14:00 16.04.2024 - 16.04.2024
  • Daniela Novac
  • Paul Wild
11302.04.150
wöchentlich Thu, 10:00 - 12:00 18.04.2024 - 18.07.2024 09.05.2024
30.05.2024
  • Daniela Novac
  • Paul Wild
11302.04.150

Seminar

Begleitseminar zu Bachelor- und Masterarbeiten

Title Begleitseminar zu Bachelor- und Masterarbeiten
Short text inf2-bs-bama
Module frequency in jedem Semester
Semester hours per week 3

1. Parallelgruppe

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Mon, 12:15 - 13:45 15.04.2024 - 15.07.2024 20.05.2024
  • Prof. Dr. Michael Philippsen
11302.04.150

Übung

Intensivübungen zu Parallele und Funktionale Programmierung

Title Intensivübungen zu Parallele und Funktionale Programmierung
Short text PFP-IÜ
Module frequency nur im Sommersemester
Semester hours per week 2

1. Parallelgruppe

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
nach Vereinbarung - -
  • Julian Brandner

Übungen zu Optimierungen in Übersetzern

Title Übungen zu Optimierungen in Übersetzern
Short text inf2-ueb-uebersetzer
Module frequency nur im Sommersemester
Semester hours per week 2

Zeit und Ort für die Übungen werden in der ersten Vorlesungsstunde vereinbart.

In der Übung werden die in der Vorlesung vorgestellten Konzepte und Algorithmen zur Optimierung von Programmen durch einen Übersetzer wiederholt und vertieft.

Im Rahmen der Projektübungen erweitern die Übungsteilnehmer den in Übersetzerbau 1 implementierten Übersetzer um eine Auswahl der vorgestellten Algorithmen.

Die Materialien zur Lehrveranstaltung werden über StudOn bereitgestellt.

1. Parallelgruppe

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Wed, 14:00 - 16:00 17.04.2024 - 17.07.2024 01.05.2024
  • Sascha Hofmann

In der Übung werden die in der Vorlesung vorgestellten Konzepte und Algorithmen zur Optimierung von Programmen durch einen Übersetzer wiederholt und vertieft.

Im Rahmen der Projektübungen erweitern die Übungsteilnehmer den in Übersetzerbau 1 implementierten Übersetzer um eine Auswahl der vorgestellten Algorithmen.

Die Materialien zur Lehrveranstaltung werden über StudOn bereitgestellt.

2. Parallelgruppe

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Wed, 10:00 - 12:00 17.04.2024 - 17.07.2024 01.05.2024
  • Tobias Heineken

In der Übung werden die in der Vorlesung vorgestellten Konzepte und Algorithmen zur Optimierung von Programmen durch einen Übersetzer wiederholt und vertieft.

Im Rahmen der Projektübungen erweitern die Übungsteilnehmer den in Übersetzerbau 1 implementierten Übersetzer um eine Auswahl der vorgestellten Algorithmen.

Die Materialien zur Lehrveranstaltung werden über StudOn bereitgestellt.

3. Parallelgruppe

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Fri, 10:00 - 12:00 19.04.2024 - 19.07.2024 31.05.2024
  • Florian Mayer

General Course Portfolio

Summer term

Winter term

Algorithmen und Datenstrukturen (Übungen) (AuD) (AuD)
Parallele und Funktionale Programmierung (PFP)
Grundlagen des Übersetzerbaus (UE1)
Optimierungen in Übersetzern (UE2)
Ausgewählte Kapitel aus dem Übersetzerbau (UE3)
Analyse und Design objektorientierter Softwaresysteme mit der Unified Modeling Language (UML) (OOAD)
Testen von Softwaresystemen (TSWS)
Machine Learning: Introduction (ML-I)
Machine Learning: Advances (ML-II)
“Hallo Welt!” für Fortgeschrittene (HW)