Bachelor Courses for the Summer Semester 2024


Central allocation for seminars and practical courses for the summer semester 2024 has ended. If you are interested in places that become available due to deregistrations, please contact the course organisers. They will then contact you if you can still be accepted onto the course.

In der Vorlesung wird der Entwurf effizienter Algorithmen für die Bereiche Suchen, Sortieren sowie Graphmethoden behandelt. Besonderer Schwerpunkt liegt hierbei auf allgemeinen algorithmischen Techniken, wie etwa divide-and-conquer, lokal-optimierender Berechnung ("greedy methods"), backtracking, branch-and-bound sowie dynamischer Programmierung.

Der Einschreibungsschlüssel lautet: @gOdI8X52qc!l&FKnGSf


In diesem spezialisierten Praktikum für das Nebenfach Künstliche Intelligenz (KI) bauen Sie auf den Grundlagen der „Einführung in die Informatik: Softwareentwicklung und Programmieren“ auf. Durch gezielte praktische Aufgaben festigen und vertiefen Sie Ihre Kenntnisse und lernen, diese auf spezifische Fragestellungen Ihrer Hauptfachrichtung anzuwenden. Ziel ist es, softwaretechnische Lösungen eigenständig zu konzipieren und umzusetzen, mit einem starken Bezug zu Ihrem Studienfach.

Kernpunkte des Praktikums:

  • Anwendung von KI-Bibliotheken: Erwerben Sie Fähigkeiten im Umgang mit den wichtigsten Bibliotheken, die für die Entwicklung von KI-Anwendungen notwendig sind.
  • Erstellung eines Data Science-Projektportfolios: Entwickeln Sie ein Portfolio, das Ihre Kompetenz in der Analyse und Verarbeitung großer Datenmengen demonstriert.
  • Gruppenarbeit zur Softwareentwicklung: Planen und implementieren Sie in Teams eine Software, die auf eine konkrete und spezifische Fragestellung Ihres Hauptfachs eingeht.

Sie erlangen nicht nur technische Fähigkeiten, sondern auch wertvolle Erfahrungen in der Projektarbeit, einschließlich der Präsentation von Ergebnissen, dem Einhalten von Standards und Terminen. Zudem stärken Sie Ihre Teamfähigkeit und sozialen Kompetenzen durch effektive Zusammenarbeit und selbstkritische Reflexion.

Nutzen Sie die Chance, Ihr theoretisches Wissen in die Praxis umzusetzen, und bereiten Sie sich auf die Herausforderungen in den Bereichen Künstliche Intelligenz und Data Science vor.

Einschreibeschlüssel: SEP-NF-KI24

Bitte schreiben Sie sich selbständig für den Kurs ein. Einschreibeschlüssel: FSK24

Das maschinelle Lernen hat in der jüngeren Vergangenheit stark an Bedeutung gewonnen, nicht nur als einer der Hauptpfeiler der modernen KI, sondern auch als Methodenlieferant und Innovationstreiber in vielen Anwendungsgebieten. Diese Bachelorvorlesung gibt eine Einführung in grundlegende Ideen und Konzepte des maschinellen Lernens als wissenschaftliche Disziplin im Schnittbereich von Informatik, Statistik und angewandter Mathematik. Der Schwerpunkt wird dabei auf der Problemklasse des überwachten Lernens liegen. Die Veranstaltung spannt einen Bogen von den theoretischen Grundlagen der Generalisierung bis hin zu wichtigen methodischen und algorithmischen Konzepten.

Bitte schreiben Sie sich selbständig für den Kurs ein. Einschreibeschlüssel: GML24

Einschreibeschlüssel: LDS_SoSe24


Das Modul führt in grundlegende Prinzipien der Programmierung und der Datenmodellierung mit der funktionalen Programmiersprache Haskell ein. Behandelt werden: Ein- und Ausgaben, Rekursion und Terminierung, Auswertung, Datentypen, Typklasssen (u.a. Monoid und Foldable), Funktionen höherer Ordnung, Binärbäume, Funktoren, Monaden, Fehlerbehandlung und Module.

Einschreibeschlüssel: promo24

Dieses Modul gibt eine Einführung in die technischen Grundlagen der Informatik und der Architektur von Rechnern. In der Vorlesung werden u.a. die Darstellung von Informationen im Rechner, klassische Komponenten eines Computers, Arithmetik in Computern, logischer Entwurf von Computern, Schaltwerke, Darstellung von Speicherinhalten, primäre und sekundäre Speicher, Ein- und Ausgabe sowie Pipelining eingeführt.

  • Repräsentation als Bits: (Zahlen, Texte, Bilder, Audio, Video, Programme)
  • Speicherung von Daten
  • Transfer von Daten, Fehlererkennung und -korrektur
  • Boolesche Algebra
  • Verarbeitung von Daten: Schaltungsentwurf, Schaltnetzwerke
  • Zahlendarstellung und -arithmetik
  • Schaltfunktionen, Schaltnetze, Schaltwerke
  • Von-Neumann-Modell
  • Maschinenmodell
  • Maschinen- und Assemblerprogrammierung
  • Einführung in Quanten Computing

Einschreibeschlüssel: VonNeumann24


Bitte schreiben Sie sich selbständig für den Kurs ein. Einschreibeschlüssel: TIMI24