Lehrveranstaltungen

Archiv: frühere/unregelmäßige Lehrveranstaltungen

Algorithmen und Datenstrukturen (Vorlesung) letztmals WS 2021/22
Algorithmen und Datenstrukturen (Übungen) letztmals WS 2023/24
Programmierung und Architekturen von Cluster-Rechnern letztmals SS 2020
Informatik-Repetitorium letztmals WS 2018/19
Geschichte der Programmiersprachen letztmals WS 2018/19
Mobile Application Development letztmals SS 2016
Principles of Programming Languages letztmals SS 2015
Parallele Algorithmen/Parallel Algorithms letztmals WS 2014/15
Graphtransformationssysteme letztmals SS 2014
Funktionale Programmierung in Haskell letztmals SS 2013

Vorangehendes Semester

Vorlesung

Ausgewählte Kapitel aus dem Übersetzerbau

Titel Ausgewählte Kapitel aus dem Übersetzerbau
Kurztext inf2-ueb3
Turnus des Angebots nur im Wintersemester
Semesterwochenstunden 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

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Mi, 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
  • Daniela Novac
11302.02.133

Grundlagen des Übersetzerbaus

Titel Grundlagen des Übersetzerbaus
Kurztext inf2-ueb
Turnus des Angebots nur im Wintersemester
Semesterwochenstunden 2

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

*Motivation:*

Auf den ersten Blick erscheint es wenig sinnvoll, sich mit Übersetzerbau zu beschäftigen. Andere Themen scheinen wesentlich näher an der direkten Anwendbarkeit in der industriellen Praxis. Der erste Blick täuscht:
- Übersetzer gehören wohl zu den am gründlichsten studierten mittelgroßen sequentiellen Software-Systemen. Man kann viel aus den Erfahrungen lernen, die im Laufe der Jahre gesammelt wurden.
- In den Übungen, die die Vorlesung begleiten, werden Sie selbst einen (kleinen) Übersetzer entwickeln.
- Für viele Teilnehmer wird dieses Projekt das erste größere Software-Projekt sein. Viele der Algorithmen aus dem Grundstudium werden angewendet.
- Bei jedem von Ihnen verwendeten Übersetzer gehen Sie in der Regel davon aus, dass richtiger Coder erzeugt wird. In der Vorlesung erfahren Sie, wie das geforderte hohe Maß an Korrektheit und Zuverlässigkeit erreicht wird.
- Sie erlangen ein Verständnis für Konzepte von Programmiersprachen und verstehen, welcher Maschinen-Code aus Sprachkonstrukten gemacht wird. Mit diesem Wissen im Hinterkopf verbessern Sie Ihre Fähigkeit, gute und effiziente Programme zu schreiben.
- Übersetzer werden nicht nur für Programmiersprachen benötigt. Spezielle Übersetzer braucht man in vielen Bereichen des täglichen Informatik-Lebens z.B. zur Textformatierung, für Programmtransformationen, für aspektorientiertes Programmieren, für die Verarbeitung von XML, ...
- Es gehört zu einer Ingenieur-Ausbildung, in der Lage zu sein, diejenigen Werkzeuge selbst zu fertigen, die man verwendet. Für Informatiker gehört daher ein Verständnis vom Innenleben eines Übersetzers zum Rüstzeug.

.

*Fokus der Lehrveranstaltung:*

Es werden Konzepte und Techniken der Übersetzerkonstruktion aus Sicht
eines Übersetzerbauers und entlang der wesentlichen Arbeitsschritte
eines Übersetzers (Frontend; Mittelschicht; Backend)
vorgestellt. Übungen und Praxisaufgaben ergänzen die Vorlesung. Hier
entwickeln die Studierenden auf der Basis eines vorgegebenen
Programmrahmens einen eigenen Übersetzer für die Programmiersprache
e2, die speziell für den Übersetzerbau-Vorlesungszyklus entworfen
wurde.

*Behandelte Themenfelder:*

- Prinzipien der Übersetzung imperativer Programmiersprachen
- Struktur eines Übersetzers
- Symbolentschlüssler (Scanner) und Zerteiler (Parser)
- Abstrakter Syntaxbaum (AST)
- Besuchermuster
- AST-Transformationen, Entzuckerung
- Symboltabellen und Sichtbarkeitsbereiche
- Semantische Analyse: Namensanalyse, Typprüfung
- Übersetzung von arithmetischen Ausdrücken und Kontrollflusskonstrukten in registerbasierte oder stapelbasierte Zwischensprachen
- Übersetzung von Methoden und Methodenaufrufen; Methodenschachteln
- Übersetzung objektorientierter Sprachen mit Einfachvererbung, Schnittstellen und Mehrfachvererbung
- Methodenauswahl in Java (überladene und überschriebene Methoden)
- Code-Generierung nach Sethi-Ullmann, Graham-Glanville, per Baumtransformation sowie mit Hilfe dynamischer Programmierung
- Registerallokation mit lokalen Techniken und mit Graphfärbung
- Instruktionsanordnung mit "list scheduling"
- Debugger

.

*Themen der Vorlesungseinheiten:*

1. Einführung (Überblick, modulare Struktur von Übersetzern, Frontend,
Mittelschicht, Backend), Bootstrapping)

2. Symbolentschlüssler (Lexer) und Zerteiler (Parser), (Token,
Literale, Symboltabelle, Grammatikklassen (LK(k), LL(k), ...),
konkreter Syntaxbaum, Shift-Reduce-Parser)

3. AST und semantische Analyse (abstrakter Syntaxbaum, Besuchermuster,
Double Dispatch, Sichtbarkeitsbereiche, Definitionstabelle)

4. Typkonsistenz (Typsicherheit, Typsystem, Typüberprüfung,
Typberechnung, Typkonvertierung, attributierte Grammatiken)

5. AST-Transformationen (Transformationsschablonen für Ausdrücke,
Transformation innerer und generischer Klassen)

6. Transformation in Zwischensprache (registerbasiert versus
stapelbasiert, Übersetzung von arithmetischen Ausdrücken, Zuweisungen,
mehrdimensionalen Feldern, struct-Datentypen und
Kontrollflussstrukturen (einschließlich Kurzschlussauswertung))

7. Methodenschachteln und Kellerrahmen (relative Adressen, call by
value/reference/name, geschachtelte Funktionen, Funktionszeiger,
Stack- und Framepointer, Funktionsaufruf, Prolog, Epilog)

8. Objektorientierte Sprachen I: Einfachvererbung (Symbol- und
Typanalyse, Methodenauswahl mit Überschreiben und Überladen, virtuelle
Methodenaufrufe, Klassendeskriptoren, dynamische Typprüfung und
-wandlung)

9. Objektorientierte Sprachen II: Schnittstellen und Mehrfachvererbung
(Interface v-Tables, dynamische Typprüfung und -wandlung mit
Interfaces, Interfaces mit Default-Implementierung, Diamantenproblem)

10. Einfache Code-Erzeugung (Code-Selektion nach Sethi-Ullman,
Register-Allokation, Instruktionsreihenfolge, optimale Code-Erzeugung
für Ausdrucksbäume)

11. Fortgeschrittene Code-Erzeugung (Baumtransformation,
Graham-Glanville, dynamisches Programmieren)

12. Registerallokation (Leistungsabschätzung, Lebendigkeitsintervalle,
Kollisions- und Interferenzgraph, Spilling, Färbungsheuristiken,
Aufteilung von Lebendigkeitsintervallen, 2nd Chance Bin Packing,
Registerverschmelzung)

13. Parallelismus auf Instruktionsebene, Instruktionsreihenfolge,
Debugger (Konflikte im Instruktionsfließband, List Scheduling,
Delay-Slots, Sprungzielvorhersage, ptrace, Unterbrechungs- und
Beobachtungspunkte, DWARF)

*Meilensteine der Übungsbetriebs:*

Im Rahmen der Übungen (separater UnivIS-Eintrag) 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. Ein Rahmenprogramm
ist gegeben, das in fünf Meilensteinen um selbstentwickelte
Schlüsselkomponenten zu erweitern ist.

Folgende Meilensteine sind zu erreichen:

Meilenstein 1: Grammatik, AST-Konstruktion: Antlr-Produktionen,
AST-Besucherschnittschelle, generischer AST-Besucher für return und
Schleifen, AST-Besucher zur Visualisierung.

Meilenstein 2: Symbolanalyse, Symboltabelle, Standardfunktionen,
AST-Besucher für die Symbolanalyse.

Meilenstein 3: Konstantenfaltung per AST-Transformation, Typanalyse
mit bottom-up AST-Besuch, der implizite Typwandlungen bei Bedarf
ergänzt.

Meilenstein 4: AST-Besucher zur Erzeugung der
Zwischensprachrepräsentation, Übersetzung von arithmetischen
Ausdrücken, return, Zuweisungen, logischen Ausdrücken, Bedingungen und
Schleifen.

Meilenstein 5.0: Speicherzuteilung: Festlegung und Umsetzung der ABI
Aufrufkonvention, Zuweisung von Speicheradressen zu Variablen;
Kellerrahmenallokation; caller-save und callee-save Register.

Meilenstein 5.1: Code-Erzeugung: Implementierung der e2
Standardbibliothek; IR-Besucher zur Erzeugung von Assembly-Code.

Für die Meilensteine 1-3 soll der Übersetzer sowohl Integer- als auch
Gleitkomma-Arithmetik unterstützen. Für die nachfolgenden Meilensteine
reicht Integer-Arithmetik.

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

1. Parallelgruppe

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Do, 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

Titel Parallele und Funktionale Programmierung
Kurztext PFP
Turnus des Angebots nur im Wintersemester
Semesterwochenstunden 2

Die Materialien zur Lehrveranstaltung werden über StudOn bereitgestellt.

1. Parallelgruppe

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Di, 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

Praktische Softwaretechnik

Titel Praktische Softwaretechnik
Kurztext PSWT-PSWT
Turnus des Angebots nur im Wintersemester
Semesterwochenstunden 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

Maximale Anzahl Teilnehmer/-innen: 100

Link zu Campo

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Mo, 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

Software-Projektmanagement

Titel Software-Projektmanagement
Kurztext PSWT-SPM
Turnus des Angebots nur im Wintersemester
Semesterwochenstunden 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

LIteraturhinweise: - 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)

Maximale Anzahl Teilnehmer/-innen: 20

Link zu Campo

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
Blockveranstaltung+SaundSo Mo, 08:00 - 16:00 04.03.2024 - 18.03.2024
  • Prof. Dr. Bernd Hindel
11901.U1.245

Hauptseminar

Machine Learning: Advances

Titel Machine Learning: Advances
Kurztext SemML-II
Turnus des Angebots nur im Wintersemester
Semesterwochenstunden 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

LIteraturhinweise: - 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

Link zu Campo

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
Einzeltermin Mi, 15:00 - 16:00 18.10.2023 - 18.10.2023
  • Tobias Feigl
11302.04.150
Einzeltermin Sa, 09:00 - 16:00 20.01.2024 - 20.01.2024 11302.04.150
Einzeltermin Sa, 09:00 - 16:00 27.01.2024 - 27.01.2024 11302.04.150
Einzeltermin Sa, 09:00 - 16:00 03.02.2024 - 03.02.2024 11302.04.150
Einzeltermin Sa, 09:00 - 16:00 17.02.2024 - 17.02.2024 11302.04.150

Machine Learning: Introduction

Titel Machine Learning: Introduction
Kurztext SemML-I
Turnus des Angebots nur im Wintersemester
Semesterwochenstunden 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

LIteraturhinweise: - 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

Link zu Campo

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
Einzeltermin Mi, 15:00 - 16:00 18.10.2023 - 18.10.2023
  • Tobias Feigl
11302.04.150
Einzeltermin Sa, 09:00 - 16:00 20.01.2024 - 20.01.2024 11302.04.150
Einzeltermin Sa, 09:00 - 16:00 27.01.2024 - 27.01.2024 11302.04.150
Einzeltermin Sa, 09:00 - 16:00 03.02.2024 - 03.02.2024 11302.04.150
Einzeltermin Sa, 09:00 - 16:00 17.02.2024 - 17.02.2024 11302.04.150

Seminar

Begleitseminar zu Bachelor- und Masterarbeiten

Titel Begleitseminar zu Bachelor- und Masterarbeiten
Kurztext inf2-bs-bama
Turnus des Angebots in jedem Semester
Semesterwochenstunden 3

1. Parallelgruppe

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Mo, 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

Titel Rechnerübungen zu Algorithmen und Datenstrukturen
Kurztext RUEB-AuD
Turnus des Angebots in jedem Semester
Semesterwochenstunden 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

Maximale Anzahl Teilnehmer/-innen: 1

Link zu Campo

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Mo, 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

Maximale Anzahl Teilnehmer/-innen: 1

Link zu Campo

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Di, 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

Maximale Anzahl Teilnehmer/-innen: 1

Link zu Campo

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Di, 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

Maximale Anzahl Teilnehmer/-innen: 1

Link zu Campo

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Mi, 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

Maximale Anzahl Teilnehmer/-innen: 1

Link zu Campo

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Mi, 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

Maximale Anzahl Teilnehmer/-innen: 1

Link zu Campo

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Do, 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

Maximale Anzahl Teilnehmer/-innen: 1

Link zu Campo

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Do, 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

Maximale Anzahl Teilnehmer/-innen: 1

Link zu Campo

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Fr, 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

Maximale Anzahl Teilnehmer/-innen: 666

Link zu Campo

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Fr, 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

Titel Tafelübungen zu Algorithmen und Datenstrukturen
Kurztext TUEB-AuD
Turnus des Angebots in jedem Semester
Semesterwochenstunden 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

Maximale Anzahl Teilnehmer/-innen: 1

Link zu Campo

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Mo, 08:15 - 09:45 16.10.2023 - 05.02.2024

5. Parallelgruppe

Maximale Anzahl Teilnehmer/-innen: 1

Link zu Campo

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Fr, 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

Maximale Anzahl Teilnehmer/-innen: 666

Link zu Campo

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Mo, 14:15 - 15:45 16.10.2023 - 05.02.2024 01.01.2024
25.12.2023
  • Patrick Sieber
11302.00.152

3. Parallelgruppe

Maximale Anzahl Teilnehmer/-innen: 1

Link zu Campo

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Di, 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

Maximale Anzahl Teilnehmer/-innen: 1

Link zu Campo

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Mi, 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

Titel Übungen zu Ausgewählte Kapitel aus dem Übersetzerbau
Kurztext inf2-ueb3-ex
Turnus des Angebots nur im Wintersemester
Semesterwochenstunden 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

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
Blockveranstaltung Mo, 09:00 - 18:00 04.03.2024 - 08.03.2024
  • Tobias Heineken
  • Julian Brandner
  • Florian Mayer
11302.02.135

Übungen zu Grundlagen des Übersetzerbaus

Titel Übungen zu Grundlagen des Übersetzerbaus
Kurztext inf2-ueb-ex
Turnus des Angebots nur im Wintersemester
Semesterwochenstunden 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

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Mo, 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

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Fr, 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

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Fr, 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

Titel Übungen zu Parallele und Funktionale Programmierung
Kurztext UePFP
Turnus des Angebots nur im Wintersemester
Semesterwochenstunden 2

Die Materialien zur Lehrveranstaltung werden über StudOn bereitgestellt.

2. Parallelgruppe

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Fr, 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

Maximale Anzahl Teilnehmer/-innen: 41

Link zu Campo

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Mi, 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

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Mo, 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

Maximale Anzahl Teilnehmer/-innen: 41

Link zu Campo

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Di, 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

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Di, 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

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Do, 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

Maximale Anzahl Teilnehmer/-innen: 41

Link zu Campo

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Mi, 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

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Di, 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

Maximale Anzahl Teilnehmer/-innen: 41

Link zu Campo

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Fr, 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

Maximale Anzahl Teilnehmer/-innen: 42

Link zu Campo

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Mo, 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

Maximale Anzahl Teilnehmer/-innen: 42

Link zu Campo

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Mo, 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

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Mi, 14:00 - 16:00 18.10.2023 - 07.02.2024 01.11.2023
03.01.2024
27.12.2023
11302.00.153

20. Parallelgruppe

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Mo, 14:00 - 16:00 23.10.2023 - 05.02.2024 25.12.2023
01.01.2024
14201.00.001

21. Parallelgruppe

Maximale Anzahl Teilnehmer/-innen: 42

Link zu Campo

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Mo, 12:15 - 13:45 16.10.2023 - 05.02.2024 25.12.2023
01.01.2024
11901.U1.245

Aktuelles Semester

Vorlesung

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

Titel Analyse und Design objektorientierter Softwaresysteme mit der Unified Modeling Language (UML)
Kurztext PSWT-OOAD
Turnus des Angebots nur im Sommersemester
Semesterwochenstunden 2

1. Parallelgruppe

Maximale Anzahl Teilnehmer/-innen: 35

Link zu Campo

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Mi, 12:15 - 13:45 17.04.2024 - 17.07.2024 01.05.2024
  • Prof. Dr. Detlef Kips
11301.00.005

Optimierungen in Übersetzern

Titel Optimierungen in Übersetzern
Kurztext inf2-ue2
Turnus des Angebots nur im Sommersemester
Semesterwochenstunden 2

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

In der Vorlesung werden ausgewählte Kapitel aus dem Übersetzerbau besprochen.

Schwerpunktmäßig werden Optimierungstechniken für die Übersetzung imperativer Programmiersprachen diskutiert, insbesondere solche, die für Hochleistungsrechner und Parallelrechner von Bedeutung sind. Begleitend dazu werden einige oft verwendere Techniken und Repräsetationsformen vorgestellt, die erforderlich sind, um die zur Optimierung benötigten Informationen geeignet zu berechnen bzw. zu verwalten.

Die folgenden Stichworte geben einen Überblick über die in der Vorlesung angesprochenen Einzelthemen:
- Abhängigkeitsanalyse, Abhängigkeitsgraph, Array-Index-Analyse, SSA Graph, Steuerungsflußgraph, Dominatoren,
- datenflußbasierte Schleifentransformationen: Strength Reduction, Elimination von Induktionsvariablen, Verschiebung von schleifeninvariantem Code, Schleifenentzweigung,
- Schleifenumordnungen: Schleifenvertauschung, Wellenparallelisierung, Schleifenumkehr, Strip Mining, Kachelbildung, Schleifenaufspaltung, Schleifenvereinigung,
- Schleifenrestrukturierung: Ausrollen, Schleifenzusammenfassung, Schleifenersetzung: Reduktion, Schleifenmustererkennung,
- Speicherzugriffstransformationen: Array-Padding, Speicherbank-Konflikte, Skalarexpansion und Array-Kontraktion,
- Partielle Auswertung: Konstantenpropagierung, Konstantenfaltung, Algebraische Vereinfachungen, Strength Reduction,
- Redundanzentfernung: unerreichter Code, unnötiger Code, tote Variablen, gemeinsame Teilausdrücke,
- Prozeduraufruftransformationen: Blattprozeduren, Inlining, Prozedurduplizierung, Prozedureinbettung, Rekursionselimination, Funktionsvorauswertung,
- Optimierungen für Parallelrechner: Datenaufspaltung, Skalarreplikation, Arrayreplikation, Daten- und Aktivitätsausrichtung, Guards, Botschaftenkombination, Latenzzeitverbergung, Prefetch und Poststore, Synchronpunktelimination,
- Pointer- und Aliasanalyse

Die Materialien zur Lehrveranstaltung werden über StudOn bereitgestellt.

1. Parallelgruppe

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Do, 16:15 - 17:45 18.04.2024 - 18.07.2024 30.05.2024
09.05.2024
  • Tobias Heineken
  • Florian Mayer
11301.00.031

Testen von Softwaresystemen

Titel Testen von Softwaresystemen
Kurztext TSWS
Turnus des Angebots nur im Sommersemester
Semesterwochenstunden 4

1. Parallelgruppe

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Di, 16:15 - 17:45 16.04.2024 - 16.07.2024 21.05.2024
  • Dr.-Ing. Norbert Oster
  • Dr. Klaudia Dussa-Zieger
11302.02.135
wöchentlich Mi, 16:15 - 17:45 17.04.2024 - 17.07.2024 01.05.2024
  • Dr. Klaudia Dussa-Zieger
  • Dr.-Ing. Norbert Oster
11302.02.135

Hauptseminar

"Hallo Welt!" für Fortgeschrittene

Titel "Hallo Welt!" für Fortgeschrittene
Kurztext HW
Turnus des Angebots nur im Sommersemester
Semesterwochenstunden 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

Maximale Anzahl Teilnehmer/-innen: 18

Link zu Campo

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Mo, 14:00 - 16:00 15.04.2024 - 15.07.2024 20.05.2024 11302.04.150
Einzeltermin Fr, 14:00 - 16:00 19.04.2024 - 19.04.2024 11302.04.150

Seminar

Begleitseminar zu Bachelor- und Masterarbeiten

Titel Begleitseminar zu Bachelor- und Masterarbeiten
Kurztext inf2-bs-bama
Turnus des Angebots in jedem Semester
Semesterwochenstunden 3

1. Parallelgruppe

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Mo, 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

Titel Intensivübungen zu Parallele und Funktionale Programmierung
Kurztext PFP-IÜ
Turnus des Angebots nur im Sommersemester
Semesterwochenstunden 2

1. Parallelgruppe

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
nach Vereinbarung - -
  • Julian Brandner

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

Titel Übungen zu Analyse und Design objektorientierter Softwaresysteme mit der Unified Modeling Language (UML)
Kurztext PSWT-OOAD-UE
Turnus des Angebots nur im Sommersemester
Semesterwochenstunden 2

1. Parallelgruppe

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Do, 08:00 - 10:00 18.04.2024 - 18.07.2024 09.05.2024
30.05.2024
  • Ralf Ellner
11302.01.153

Übungen zu Optimierungen in Übersetzern

Titel Übungen zu Optimierungen in Übersetzern
Kurztext inf2-ueb-uebersetzer
Turnus des Angebots nur im Sommersemester
Semesterwochenstunden 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

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Fr, 10:15 - 11:45 19.04.2024 - 19.07.2024 31.05.2024 11302.02.133

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

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Mo, 10:15 - 11:45 15.04.2024 - 15.07.2024 20.05.2024
  • Tobias Heineken
11302.02.134

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

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Mo, 14:15 - 15:45 15.04.2024 - 15.07.2024 20.05.2024
  • Florian Mayer
11302.02.133

Kommendes Semester

Vorlesung

Ausgewählte Kapitel aus dem Übersetzerbau

Titel Ausgewählte Kapitel aus dem Übersetzerbau
Kurztext inf2-ueb3
Turnus des Angebots nur im Wintersemester
Semesterwochenstunden 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.

1. Parallelgruppe

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Mi, 08:15 - 09:45 16.10.2024 - 05.02.2025 25.12.2024
01.01.2025
  • Julian Brandner
  • Daniela Novac
  • Tobias Heineken
  • Prof. Dr. Michael Philippsen
  • Florian Mayer

Grundlagen des Übersetzerbaus

Titel Grundlagen des Übersetzerbaus
Kurztext inf2-ueb
Turnus des Angebots nur im Wintersemester
Semesterwochenstunden 2

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

1. Parallelgruppe

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Do, 08:15 - 09:45 17.10.2024 - 06.02.2025 02.01.2025
26.12.2024
  • Prof. Dr. Michael Philippsen

Parallele und Funktionale Programmierung

Titel Parallele und Funktionale Programmierung
Kurztext PFP
Turnus des Angebots nur im Wintersemester
Semesterwochenstunden 2

Die Materialien zur Lehrveranstaltung werden über StudOn bereitgestellt.

1. Parallelgruppe

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Di, 12:15 - 13:45 15.10.2024 - 04.02.2025 24.12.2024
31.12.2024
  • Prof. Dr. Michael Philippsen
  • Dr.-Ing. Norbert Oster

Praktische Softwaretechnik

Titel Praktische Softwaretechnik
Kurztext PSWT-PSWT
Turnus des Angebots nur im Wintersemester
Semesterwochenstunden 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.

1. Parallelgruppe

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Mo, 08:00 - 10:00 14.10.2024 - 03.02.2025 23.12.2024
30.12.2024
06.01.2025
  • Dr. Ing. Christoph Erhardt
  • Ralf Ellner

Software-Projektmanagement

Titel Software-Projektmanagement
Kurztext PSWT-SPM
Turnus des Angebots nur im Wintersemester
Semesterwochenstunden 4

1. Parallelgruppe

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
nach Vereinbarung - -
  • Prof. Dr. Bernd Hindel

Hauptseminar

Machine Learning: Advances

Titel Machine Learning: Advances
Kurztext SemML-II
Turnus des Angebots nur im Wintersemester
Semesterwochenstunden 2

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

1. Parallelgruppe

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
nach Vereinbarung - -
  • Tobias Feigl
Einzeltermin Do, 14:00 - 15:00 10.10.2024 - 10.10.2024
Blockveranstaltung+Sa Sa, 09:00 - 16:00 04.01.2025 - 29.03.2025 06.01.2025

Machine Learning: Introduction

Titel Machine Learning: Introduction
Kurztext SemML-I
Turnus des Angebots nur im Wintersemester
Semesterwochenstunden 2

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

1. Parallelgruppe

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
nach Vereinbarung - -
  • Tobias Feigl
Einzeltermin Do, 14:00 - 15:00 10.10.2024 - 10.10.2024 11302.04.150
Blockveranstaltung+Sa Sa, 09:00 - 16:00 04.01.2025 - 29.03.2025 06.01.2025

Seminar

Begleitseminar zu Bachelor- und Masterarbeiten

Titel Begleitseminar zu Bachelor- und Masterarbeiten
Kurztext inf2-bs-bama
Turnus des Angebots in jedem Semester
Semesterwochenstunden 3

1. Parallelgruppe

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Mo, 12:15 - 13:45 14.10.2024 - 03.02.2025 23.12.2024
06.01.2025
30.12.2024
  • Prof. Dr. Michael Philippsen
11302.04.150

Übung

Übungen zu Ausgewählte Kapitel aus dem Übersetzerbau

Titel Übungen zu Ausgewählte Kapitel aus dem Übersetzerbau
Kurztext inf2-ueb3-ex
Turnus des Angebots nur im Wintersemester
Semesterwochenstunden 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.

1. Parallelgruppe

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
nach Vereinbarung - -
  • Tobias Heineken
  • Florian Mayer
  • Julian Brandner

Übungen zu Grundlagen des Übersetzerbaus

Titel Übungen zu Grundlagen des Übersetzerbaus
Kurztext inf2-ueb-ex
Turnus des Angebots nur im Wintersemester
Semesterwochenstunden 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 StudOn-Eintrag der Vorlesung aufgelistet. Die Materialien zur Lehrveranstaltung werden über StudOn bereitgestellt.

1. Parallelgruppe

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Mo, 14:15 - 15:45 14.10.2024 - 03.02.2025 06.01.2025
23.12.2024
30.12.2024

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 StudOn-Eintrag der Vorlesung aufgelistet. Die Materialien zur Lehrveranstaltung werden über StudOn bereitgestellt.

2. Parallelgruppe

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Fr, 08:15 - 09:45 18.10.2024 - 07.02.2025 01.11.2024
27.12.2024
03.01.2025

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 StudOn-Eintrag der Vorlesung aufgelistet. Die Materialien zur Lehrveranstaltung werden über StudOn bereitgestellt.

3. Parallelgruppe

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Fr, 10:15 - 11:45 18.10.2024 - 07.02.2025 27.12.2024
03.01.2025
01.11.2024
  • Tobias Heineken

Übungen zu Parallele und Funktionale Programmierung

Titel Übungen zu Parallele und Funktionale Programmierung
Kurztext UePFP
Turnus des Angebots nur im Wintersemester
Semesterwochenstunden 2

10. Parallelgruppe

Maximale Anzahl Teilnehmer/-innen: 25

Link zu Campo

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Di, 14:00 - 16:00 15.10.2024 - 04.02.2025 24.12.2024
31.12.2024

4. Parallelgruppe

Maximale Anzahl Teilnehmer/-innen: 25

Link zu Campo

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Mi, 14:15 - 15:45 16.10.2024 - 05.02.2025 25.12.2024
01.01.2025

11. Parallelgruppe

Maximale Anzahl Teilnehmer/-innen: 25

Link zu Campo

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Di, 16:00 - 18:00 15.10.2024 - 04.02.2025 24.12.2024
31.12.2024

3. Parallelgruppe

Maximale Anzahl Teilnehmer/-innen: 25

Link zu Campo

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Di, 14:15 - 15:45 15.10.2024 - 04.02.2025 31.12.2024
24.12.2024

14. Parallelgruppe

Maximale Anzahl Teilnehmer/-innen: 25

Link zu Campo

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Fr, 12:00 - 14:00 18.10.2024 - 07.02.2025 27.12.2024
03.01.2025
01.11.2024

9. Parallelgruppe

Maximale Anzahl Teilnehmer/-innen: 25

Link zu Campo

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Mo, 16:00 - 18:00 14.10.2024 - 03.02.2025 06.01.2025
30.12.2024
23.12.2024

5. Parallelgruppe

Maximale Anzahl Teilnehmer/-innen: 25

Link zu Campo

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Mi, 16:15 - 17:45 16.10.2024 - 05.02.2025 01.01.2025
25.12.2024

8. Parallelgruppe

Maximale Anzahl Teilnehmer/-innen: 25

Link zu Campo

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Mo, 14:00 - 16:00 14.10.2024 - 03.02.2025 30.12.2024
23.12.2024
06.01.2025

6. Parallelgruppe

Maximale Anzahl Teilnehmer/-innen: 25

Link zu Campo

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Fr, 08:15 - 09:45 18.10.2024 - 07.02.2025 03.01.2025
01.11.2024
27.12.2024

1. Parallelgruppe

Maximale Anzahl Teilnehmer/-innen: 25

Link zu Campo

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Mo, 10:15 - 11:45 14.10.2024 - 03.02.2025 06.01.2025
23.12.2024
30.12.2024

2. Parallelgruppe

Maximale Anzahl Teilnehmer/-innen: 25

Link zu Campo

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Mo, 12:15 - 13:45 14.10.2024 - 03.02.2025 06.01.2025
23.12.2024
30.12.2024

12. Parallelgruppe

Maximale Anzahl Teilnehmer/-innen: 25

Link zu Campo

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Mi, 14:00 - 16:00 16.10.2024 - 05.02.2025 01.01.2025
25.12.2024

13. Parallelgruppe

Maximale Anzahl Teilnehmer/-innen: 25

Link zu Campo

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Do, 16:00 - 18:00 17.10.2024 - 06.02.2025 26.12.2024
02.01.2025

7. Parallelgruppe

Maximale Anzahl Teilnehmer/-innen: 25

Link zu Campo

Zeitpunkt Startdatum - Enddatum Ausfalltermin Durchführende/-r Bemerkung Raum
wöchentlich Fr, 10:15 - 11:45 18.10.2024 - 07.02.2025 03.01.2025
27.12.2024
01.11.2024

Übliches Raster der Lehrveranstaltungen

Sommersemester

Wintersemester

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)