- Enseignant: Evi Berchtold
- Enseignant: Felix Offensperger
- Enseignant: Ralf Zimmer
This course on the application of algebra to computer science aims to introduce students to the different subjects of computer science that make use of algebraic theories such as groups, rings, fields and many other objects. This means that we cover a large spectrum of subjects within computer science. The goal of this seminar is twofold: first to learn about these algebraic structures and second to understand how they can be used in computer science.
- Enseignant: Xavier Genereux
This course explores the world of unsupervised learning, that is, learning from data without label availability. For that, we dive into the clustering task, which aims at grouping similar behavior and identify common patterns in the data. We specifically focus on deep clustering, that is, the combination of clustering with concepts from the field of deep learning. Corresponding methods have become popular in recent years and have achieved very good results on image and text data sets.
The identification of clusters in high-dimensional data sets like images, text, or videos can be very complex as we have to deal with the curse of dimensionality, which describes the phenomenon that samples become more and more similar with an increasing amount of dimensions. For this reason, the clustering task is often accompanied by some kind of feature reduction. In deep clustering, a deep learning-based representation learning method is supplemented by a specific clustering loss.
The course covers these different approaches and how they partition data. Moreover, discussions about the rationale behind the algorithmic creation are fostered, addressing interesting research questions and design decisions.
Prerequisites:
- Basic knowledge of deep learning
- Interest in scientific working
- Enseignant: Mamdouh Aljoud
- Enseignant: Gabriel Marques Tavares
- Enseignant: Thomas Seidl
- Enseignant: Marcus Paradies
- Enseignant: Constantin Pestka
Generative Artificial Intelligence (GAI) marks a significant advancement in AI, empowering machines to produce new and unique content across a variety of formats such as text, images, and audio. This seminar provides an in-depth exploration of GAI, highlighting its foundational principles, key technologies, and a broad spectrum of applications. Central to the discussion are pioneering models like GPT-3, which excels in text generation, and DALL-E, known for its capability to create intricate images, and Sora for videos. These models, trained on extensive datasets, have the extraordinary ability to craft outputs that closely mimic human-generated content, showcasing the potential of GAI in creative and content generation domains.
The seminar will commence with a review of the historical development of AI in content generation, emphasizing the evolution from vision and language modalities to more complex integrations. We will then dissect the essential components prevalent in current GAI model training, setting the groundwork for understanding the mechanisms behind content generation.
A significant portion of the seminar will be dedicated to discussing recent advancements in GAI. This includes an in-depth look at both unimodal and multimodal generation approaches, where we will introduce and examine models that combine vision and language, text and audio, as well as other innovative combinations like text-graph and text-code models.
Additionally, the seminar will highlight the practical applications of GAI models in various fields, demonstrating how these technologies are revolutionizing content creation. We will also explore some of the pivotal research areas related to GAI that are contributing to its rapid development.
In conclusion, the seminar will offer insights into the future directions of GAI, as well as the advancements and innovations that are on the horizon. Designed for an introductory level, this seminar is perfectly suited for bachelor-level students eager to delve into the fascinating world of Generative AI and its implications for the future of digital content creation. Join us to uncover the capabilities and the vast potential of GAI in transforming how we generate and interact with content.
- Enseignant: Tong Liu
- Enseignant: Volker Tresp
- Enseignant: Yao Zhang
see https://www.bio.ifi.lmu.de/studium/ss2025/sem_ethics/index.html
- Enseignant: Evi Berchtold
- Enseignant: Ralf Zimmer
Di, 10 bis 12
Uhr c.t., Akademiestr. 7, Zi 105,
29.04.- 24.07.2025
Over the past year, there has been a surge in new AI-based image generation and editing tools that do not require special computer skills, but are usable by laypersons, artists, and designers. This has been largely influenced by the publicly available, open-source "Stable Diffusion" model (https://ommer-lab.com/research/latent-diffusion-models/). Now many researchers, start-ups, and artists are investigating downstream tasks without the need for a high-performance GPU cluster to train a base model. Moreover, a number of closed-source services such as Midjourney and Open AI's Dall-E 2 have also drawn a lot of attention.
The foundation of this technology is the task of generating a single image solely based on a textual description of what should be depicted in the image. Examples of this can be found on websites such as https://lexica.art/. This technology can be extended to include additional information, such as depth maps, and allows for flexible image editing by changing existing objects based on text or removing parts of the image and filling it while paying attention to the remaining image. The latest advances also allow for generation or modification of video as well as rendering 3D scenes.
These topics and more will be covered in our seminar, where we will investigate AI-based image and video editing and generation techniques. Each student will focus on a specific topic. The objective of this seminar is then to investigate the connection between these techniques and the students' respective fields of study and the greater societal and research implications. We will explore potential applications and issues in applying this technology. Each student will give a presentation of their ideas and write a report about the technique and its potential applications and implications.
Please consult with LSF and/or your examination office for crediting this course.
- Enseignant: Olga Grebenkova
- Enseignant: Timy Phan
Um korrektes Verhalten von Software-Systemen sicherzustellen, ist das (manuelle) schreiben von Tests in der Praxis eine etablierte Methode. Umgekehrt kann man auch testbasierte Techiken anwenden, um Systemverhalten automatisch zu analysieren
und dann in Spezifikationen und abstrakte Modelle zu überführen. Als Beispiel lernt der L*-Algorithmus [Angluin 87] endliche Automaten, die das Verhalten eines Systems für eine gegebene Eingabemenge exakt abbilden. Im Seminar werden wir solche Techniken recherchieren, zum Teil ausprobieren, und vorstellen.
Anforderungen
- Literaturrecherche und Einarbeitung in das Thema
- Vortrag: ca 20min Präsentation des Themas
- Ausarbeitung: 8 Seiten LNCS am Ende des Semesters
- Themeneinführung
- Wie halte ich eine interessante und informative Präsentation
- Wie schreibe ich eine wissenschaftliche Arbeit?
- Vorträge der SeminarteilnehmerInnen (typischerweise 2-3 pro Termin)
- Abgabe der Seminararbeit im August
- Enseignant: Marvin Brieger
- Enseignant: Gidon Ernst
Im Rahmen dieses Seminars werden ausgewählte Themen aus dem Bereich der Mobilen und Verteilten Systeme behandelt, die insbesondere aus den Forschungsschwerpunkten des Lehrstuhls stammen. In den letzten Semestern führte das zu einem Fokus auf Themen aus dem Bereich des Maschinellen Lernens und Quantencomputings.
Ein Ziel des Seminars ist auch das Erlernen bzw. Üben wissenschaftlicher Arbeitstechnik. Hierzu wird im Laufe des Semesters eine Veranstaltung zu Präsentations- und Arbeitstechnik angeboten und durch individuelles Vortrags-Coaching/Feedback ergänzt.
Die Endnote des Seminars ergibt sich aus der Qualität der wissenschaftlichen Arbeit, der Präsentation und der aktiven Teilnahme an den Seminaren.
- Enseignant: Maximilian Mansky
- Enseignant: Leo Sünkel
- Enseignant: Maximilian Zorn
Inhalt
Die Bedeutung von Software Security nimmt in einer zu nehmend digitalisierten Welt stetig zu. Angesichts der zunehmenden Vernetzung von Systemen, der Speicherung sensibler Daten in der Cloud und der Verbreitung von IoT-Geräten ist es von entscheidender Bedeutung, die Sicherheit von Software zu gewährleisten.
In unserem Seminar werden wir uns deshalb mit verschiedenen Aspekten von Software Hardening auseinandersetzen, von der Identifizierung von Sicherheitslücken bis hin zur Implementierung von Schutzmechanismen. Dabei werden wir unter anderem die technischen Grundlagen von Sicherheitskonzepten wie Memory Safety und Fuzzing verstehen lernen.
Das Seminar richtet sich an Studierende, die ein Interesse an der Sicherheit von Software haben und sich für die Herausforderungen und Lösungsansätze in diesem Bereich interessieren.
Neben dem eigentlichem Inhalt sollen auch Grundlagen des wissenschaftlichen Arbeitens vermittelt werden
Termine
Donnerstags 12:00 - 14:00, Oettingenstr. 67 , C 003
Erster Termin: Donnerstag, 24. April 2025
Anwesenheit beim ersten Termin ist verpflichtend!
Ablauf
24.04.25 Einführung und Themenvergabe
24.04.25 Einführung in Wissenschaftliches Arbeiten
08.05.25 Erster Seminarvortrag
... Wöchentliche Seminarvorträge
24.07.25 Letzter Seminarvortrag
Vortrag
Einzelvorträge von etwa 25 Minuten Länge, mit anschließenden Feedbackrunden und thematischer Diskussion.
Ausarbeitung
Die Ausarbeitung ist eine selbständige Erarbeitung des Themas, mit Literaturrecherche und der Synthese verschiedener Quellen. Der Umfang sollte bei etwa 3000 Wörtern liegen.
Vortrag und Ausarbeitung können auf Deutsch oder Englisch verfasst werden.
- Enseignant: Sebastian Jänich
- Enseignant: Johannes Kinder
This seminar covers a selection of current topics from the areas of High Performance Computing, Quantum Computing, Virtual Reality and Cryptography for students to work on.
Each participant will work on one topic throughout the semester (master students on their own, bachelor students in pairs of two). The goal is to write a paper, submit it to a fictitious conference committee, review each other's work and present the findings at an end-of-term "conference" in the seminar.
The task is supported by a lecture about scientific writing and presentations and by an individual supervisor for each topic.
The mandatory lectures will take place on Wednesdays, 12-14 h c.t., room 027 in Oettingenstr. 67.
The final presentations will take place in block from.
- Enseignant: Sergej-Alexander Breiter
- Enseignant: Daniel Diefenthaler
- Enseignant: Fabian Dreer
- Enseignant: Karl Fürlinger
- Enseignant: Fabio Genz
- Enseignant: Florian Krötz
- Enseignant: Korbinian Staudacher
- Enseignant: Xiao-Ting To
Malware (d.h. Viren, Trojaner und Würmer) entwickelt sich stetig weiter. Waren die ersten Viren in den 1970er Jahren noch eher vereinzelte Experimente, schafften es in den 90er Jahren einige Schadprogramme in die Medien, bevor sich in den 2000ern vor allem E-Mail-Würmer explosionsartig ausbreiten konnten. Mittlerweile dominieren kriminelle Organisationen und Geheimdienste das Geschehen und entwickeln hochspezialisierte Malware, von Verschlüsselungs-Trojanern zur Erpressung von Lösegeldern bis zu unauffälligen Hintertüren für Spionage und Sabotage.
In diesem Seminar betrachten wir sowohl die historische Entwicklung von Malware als auch aktuelle Trends. Verfügbare Themen werden akademische Arbeiten zur Malware-Analyse und Erkennung sein, aber auch detaillierte Berichte zu einzelnen prominenten Malware Exemplaren.
Voraussetzung für das Seminar ist ein Interesse für Maschinencode und Details von Betriebssystemen.
Neben den eigentlichem Inhalt sollen auch Grundlagen des wissenschaftlichen Arbeitens vermittelt werden.
- Enseignant: Johannes Kinder
Organization
Registration via central registration process for Bachelor seminars (Zentralanmeldung)The seminar will be held in presence on Tuesday 2pm - 4pm in Oettingenstr. 67 (C), C 003.
First meeting on April 29th, 2025.
The seminar will be in English.
Content
- Fuzzing, mutation, and equivalent mutants
- Performance of test-case generation tools in terms of flaky tests, defect prediction, overhead, etc.
- Performance of static analysis tools
- use the given literature and may search for additional literature to become acquainted with your topic,
- prepare and give a presentation about your topic and afterwards discuss the topic with the other participants,
- write a scientific report, which provides a summary of your topic.
- Enseignant: Marie-Christine Jakobs
- Enseignant: Márk Somorjai
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!
Inhalt
Entwurf und Analyse von Algorithmen ist ein Kerngebiet der Informatik. In den ersten Semestern wurden bereits eine Reihe von Algorithmen, z.B. Graphalgorithmen und Sortieralgorithmen, und Paradigmen für Algorithmenentwurf vorgestellt und analysiert.
In diesem Seminar werden darauf aufbauend Algorithmen behandelt, die typischer Weise nicht in den Curricula behandelt werden, aber interessante Ideen aufweisen und von Interesse für die Anwendung sind. Wir behandeln Themen wie Mustererkennung in Texten, Boyer-Moore- und Knuth-Morris-Pratt-Algorithmen, Präfix-Bäume, Goldberg/Tarjans Netzwerkflussalgorithmus mit Anwendungen, Stable Marriage Problem, Weighted Popular Matchings, Student/Projekt-Zuweisungsproblem, Boston School Choice Problem, Top Trading Cycle Verfahren, Nierenvergabe für Transplantation mit TTCC, Cake Cutting and Lone Chooser Protokoll, Divide and conquer cake cutting Protokoll.
Hörerkreis
Bachelor Informatik oder Medieninformatik
Seminar-Leitung
Prof. Dr. Mila Majster-Cederbaum
Technische Fragen: Dr. Philipp Wendler
Termine
Das Seminar findet Freitags von 14-18 Uhr statt, an 5-6 Terminen im Laufe des Semesters, voraussichtlich wie folgt:
- 25.04.2025: Einführungsveranstaltung mit Themenwahl
- 09.05.2025: Kurzvorträge
- 06.06.2025, 13.06.2025, 20.06.2025: 3x Vorträge
- 04.07.2025: Abschlussbesprechung
Ablauf
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Zu Beginn des Semesters gibt es eine Einführungsveranstaltung, bei der die Themen verteilt werden.
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Nach der Zuteilung der Themen haben Sie Zeit sich Ihr Thema näher anzusehen und eine Literaturrecherche zum Beispiel zu historischen Hintergründen und insbesondere zu Anwendungen Ihrer Algorithmen in der Praxis oder Erweiterungen/Varianten der Problemstellung durchzuführen.
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Beim zweiten Seminartermin hält jeder Studierende einen kurzen Vortrag, ca. 5-10 Minuten, in dem das Thema und eine provisorische Gliederung des geplanten Vortrags vorgestellt wird.
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Sie haben danach einige Wochen Zeit die Folien Ihres Vortrags zu erstellen, der 40 bis 45 Minuten inklusive Diskussion dauern soll. Diese senden Sie mir 1 Woche vor Ihrem Vortrag zur Korrektur per Email zu.
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Die Vorträge finden statt.
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Es soll eine Ausarbeitung von 10 (±10%) Seiten (Deckblatt und Inhaltsverzeichnis zählen nicht) an mich gesandt werden. Im Gegensatz zu den Folien, die eher stichpunktartig organisiert sind, ist die Ausarbeitung eine ausführliche Behandlung Ihres Themas.
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Am Ende des Semesters findet eine Abschlussbesprechung statt.
Sprache
Vortrag und Ausarbeitung können auf deutsch oder englisch sein. Vortrag und Ausarbeitung sollen in der gleichen Sprache erfolgen und selbstständig formuliert werden.
Bewertungskriterien
Hier werden Hinweise zur Bearbeitung der Themen gegeben. Die Nichteinhaltung wird in der Note berücksichtigt.
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Alle vorkommenden Begriffe sollen gut erklärt werden, z.B. an einem eigenen Beispiel / Gegenbeispiel. Ebenso sollen die Algorithmen/Protokolle sowie komplexere Definitionen illustriert werden und an einem eigenen Beispiel erläutert werden. Die Aussagen zu den Algorithmen/Protokollen sollen präsentiert und erläutert werden. Beweise erfolgen in der Regel in der Ausarbeitung.
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Sie sollen Kosten von Algorithmen angeben und begründen.
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Beweise dürfen nicht einfach nur abgeschrieben oder übersetzt werden.
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Quellen müssen klar und umfassend genannt werden.
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Copy und Paste aus Texten oder Darstellungen im Internet oder deren wortwörtliche Übersetzung sind nicht zulässig (Ausnahme: Zitate). Insbesondere Erläuterungen und Beweise müssen mit eigenen Worten formuliert werden.
Beachten Sie auch die Hinweise zum Umgang mit Plagiaten und Täuschungsversuchen. -
Es ist Vorsicht geboten, Veranschaulichungen aus dem Internet zu übernehmen. Diese sind nicht notwendig konform mit der von uns gewählten Literatur und auch nicht immer an Informatiker gerichtet und manchmal ziemlich salopp, insbesondere ohne Begründung der Korrektheit dessen, was da getan wird. In unseren Seminaren geht es aber um wissenschaftliches Arbeiten, z.B. auch um das Verstehen komplexerer formaler Konstrukte und Zusammenhänge. Veranschaulichen ist gut, ersetzt aber nicht das exakte Formale. Eine bloße Veranschaulichung, wie sie häufig im Internet zu finden ist, entspricht nicht dem, was in einem Seminarvortrag erwartet wird.
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Sie müssen eine Literaturrecherche durchführen und die Literatur korrekt zitieren.
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Auch bei der Verwendung zusätzlicher Literatur muss man darauf achten, das die verwendeten Begriffe übereinstimmen, selbst kleine Veränderungen in einer Definition/einem Algorithmus können weitreichende Konsequenzen haben.
Vortrag
Der Vortrag soll ca. 40 bis 45 Minuten inklusive Diskussion dauern.
- Inhalt: Motivation und Einführung, Gliederung, Argumentationskette, Abstraktionsniveau, Vollständigkeit
- Form: Form der Folien (Schriftgröße, Diagramme, Folien nicht überladen), freie Rede, sprachliche Verständlichkeit (deutliche Sprechweise, Wortwahl), Einhalten der Zeit
- Bereiten Sie eine kleine Aufgabe für oder Frage an die Kommiliton:innen vor. Die Mitarbeit der jeweils Zuhörenden wird erwartet.
Ausarbeitung
Die Ausarbeitung soll ca. 10 (±10%) Seiten lang sein (Deckblatt und Inhaltsverzeichnis zählen nicht).
- Darstellung: Klarheit des Textes, sprachliche Gewandtheit, äußere Form, Rechtschreibung, Quellenangaben, sinnvolle Darstellung von Abbildungen
- Deckblatt: Titel des Vortrags, Name des Vortragenden, Titel des Seminars, Datum, Angabe des Instituts und des Betreuers
- Hinführung: Abstract, Einleitung und Motivation
- Hauptteil: Argumentationskette, Darstellung der Hauptresultate
- Abschluss: Schlussbewertung und Zusammenfassung, Ausblick
- Enseignant: Philipp Wendler
Das Erlernen des Programmierens fällt vielen Menschen nicht leicht und benötigt viel Übung. Nicht immer sind Lehrpersonen in der Lage alle Studierende adäquat zu betreuen und ihnen detailliertes und schnelles Feedback zu geben. Ein Ansatz dieses Problem zu lösen, besteht darin Systeme zur (semi-)automatischen Bewertung und/oder Generierung von Feedback einzusetzen.
Im Seminar werden technische und didaktische Herausforderungen und Lösungsansätze diskutiert, die Lernende und Lehrende beim Lehren und Lernen unterstützen.
Die Prüfungsleistung besteht aus einem Vortrag und aktiver Teilnahme im Seminar sowie einer schriftlichen Ausarbeitung.
Das Seminar findet als Präsenzveranstaltung statt, damit gute Diskussionen möglich sind.
Termine laut LSF: mittwochs, 14-16 Uhr, Start und Themenvergabe am 23. April.
- Enseignant: Sven Strickroth