Bachelor

In this course, students write their Bachelor's thesis on the topic "Analysis of Real-World Software".

The course is organized in weekly meetings. In the first meeting, we present the potential BSc thesis topics and the requirements on the theses. In the second meeting, we do training in practical software verification and scientific work. With the third meeting, the theses are registered and we start to meet in smaller groups.
In these, the students present their progress each week, communicate about issues and are mentored in their thesis topics.

Students will have to submit drafts of their work for early review.

Einschreibeschlüssel: LMU

Einschreibeschlüssel: KINW2023

Die Veranstaltung führt in grundlegende Methoden und Konzepte ein, die bei der Spezifikation und Verifikation von Systemen von Bedeutung sind. Es werden Spezifikationsformalismen, Konzepte der System-Modellierung und Grundtechniken für die Automatisierung der Verifikation behandelt. Neben der Vorlesung werden die besprochenen Inhalte im Übungsteil anhand von praktischen Anwendungen eingeübt.

Komplexe IT-Projekte scheitern häufig an unklaren Vereinbarungen zwischen den Vertragspartnern. Selbst ein guter Projektvertrag mit klaren Regelungen hilft aber wenig, wenn bei der Durchführung des Projekts wesentliche vertragliche Vereinbarungen nicht entsprechend umgesetzt werden. Die Vorlesung „Juristisches IT-Projektmanagement” wendet sich an Informatiker im Hauptstudium (sowie an Studenten mit ähnlichen Studienrichtungen) und möchte nicht nur Software Engineering Techniken und Projektmanagementmethoden vertiefen, sondern hat auch das Ziel, das notwendige „juristische Handwerkszeug” zu vermitteln, damit Projektschieflagen in der Praxis vermieden werden – oder, wenn sie auftreten – korrigiert werden können. Dabei besteht der besondere Anspruch, den Bezug zwischen bekannten Informatikkonzepten und praktischen Erfahrungen aus komplexen IT-Projekten so darzustellen, dass sich konkrete Hinweise für die erfolgreiche Umsetzung von zukünftigen IT-Projekten ergeben.

Hörerkreis: Master- und Bachelor-Studenten/innen der Studienrichtungen Informatik und Medieninformatik. Andere Studierende sind nach Anmeldung auch herzlich willkommen.

Anmeldung

Die Anmeldung zu diesem Seminar erfolgt über die Zentralanmeldung für Bachelorseminare.

Voraussetzung für das Seminar ist die erfolgreiche Teilnahme an der Veranstaltung Algorithmen und Datenstrukturen!

Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI) are transformational technologies that will have a significant impact on science and business. The aim of this seminar is to give the student an overview of the topics of data & compute infrastructures, machine learning and AI. The aim is to develop a technical understanding of large-scale systems and infrastructures for data infrastructures and advanced analytics. The students deepen their computer science knowledge in a practice-oriented way and with methods, techniques, procedures, tools and infrastructures for the processing and analysis of large data:

• Machine Learning (Methods & Tools: Tensorflow and Pytorch)
• Deep Learning: Convolutional Neural Networks (ResNet, Yolo, SSD)
• Natural Language Processing: Large Language Models, Knowledge Graphs
• Scalable Machine Learning: Distributed Training, AI Hardware
• Quantum Machine Learning: Variational Algorithms, Optimization
• Emerging Machine Learning Applications in Computer Systems, Cybersecurity and Fault Tolerance
• Responsible AI: AI Ethics, Robust AI

Geoinformationssysteme umfassen Systeme zur Speicherung, Darstellung und Analyse räumlicher Informationen wie zum Beispiel Satellitenaufnahmen, Kartendaten, oder Umweltmessungen.Typische Anwendungsgebiete sind dabei Mobilitätsplanung, Analyse von Umweltbeeinträchtigungen, Planung von Infrastruktur, räumliche Simulationen zur Klimaveränderungen und Fernerkennung räumlicher Veränderungen. Ein Schwerpunkt wird dabei auf die Analyse von Ursachen und Folgen des Klimawandels und Methoden zur Unterstützung nachhaltiger Lösungen gelegt, wie zum Beispiel der Erkennung von Buschbränden, der Fernerkennung von extremen Methanemissionen oder der Verkehrsoptimierung mittels künstlicher Intelligenz.

Voraussetzung zum Bestehen des Seminars ist die regelmäßige, aktive Teilnahme an den Vortragsterminen, das Präsentieren eines vorbereiteten Themas sowie die Abgabe einer Seminararbeit, die das Thema nochmal in schriftlicher Form darstellt.

Platzvergabe erfolgt über die Zentralanmeldung.

In diesem Bachelorseminar sollen Themen vorgestellt werden, die sich mit dem Testen und der formalen Verifikation von Programmen beschäftigen. Ein Hauptschwerpunkt liegt dabei auf Programmen die Schleifen über Arrays beinhalten. Die Verifikation von solchen Programmen ist aus Sicht der Forschung immer noch eine große Herausforderung, insbesondere, weil die notwendigen Invarianten oft Quantoren benötigen. Ziel des Seminars ist also ein Überblick über aktuelle Techniken, Ansätze, und Tools.

Personen: Prof. Gidon Ernst, Marvin Brieger

Literatur und Themen werden noch bekanntgegeben.

Termin: Mi 10-12 065 (IFI) ab zweiter Woche des Semesters.

Anforderungen

• selbstständige Einarbeitung in das jeilige Thema
  
• Präsentation (ca 20min)
• Schriftliche Ausarbeitung (ca 8-10 Seiten Springer LNCS)
  
• regelmäßige Anwesenheit und Teilnahme im Seminar
  

Überblick

Das Softwareentwicklungspraktikum in Python bietet Studierenden die Möglichkeit, praktische Erfahrungen in der Entwicklung von Softwareanwendungen zu sammeln. Das Praktikum wird in Gruppen von jeweils 6 Teilnehmern durchgeführt und besteht aus zwei Hauptkomponenten: einem Vorprojekt und einem Hauptprojekt. Während des Vorprojekts werden grundlegende Fähigkeiten und Konzepte in Python (optional auch in Java) vermittelt, um die Teilnehmer auf das Hauptprojekt vorzubereiten. Das Hauptprojekt ermöglicht es den Teilnehmern, ihre Kenntnisse anzuwenden und eine voll funktionsfähige Softwarelösung zu entwickeln.

Einschreibeschlüssel: sepnf2324