TU Wien Studienplan 2009

Studienpl¨ ane f¨ ur die Bachelor- und Masterstudien der Studienrichtung

Informatik an der Technischen Universit¨ at Wien

G¨ ultig ab 1. Oktober 2009

Inhaltsverzeichnis Vorwort

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I.

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Bachelorstudien

1. Allgemeine Regelungen 1.1. Studien und akademischer Grad . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2. ECTS-Punkte und Semesterstunden . . . . . . . . . . . . . . . 1.3. Grundstudium . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.4. Lehrveranstaltungskatalog Soft Skills & Gender Studies“ . . . ” 1.5. Freie Wahlf¨ acher und Soft Skills . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.6. Voraussetzungen f¨ ur die Absolvierung von Lehrveranstaltungen 1.7. Studienplanentsprechung von Lehrveranstaltungen . . . . . . . 1.8. Lehrveranstaltungssprache . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.9. Erweiterung der Lehrveranstaltungskataloge . . . . . . . . . . . 1.10. Pr¨ ufungsordnung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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2. Medieninformatik (Media Informatics) 2.1. Pr¨ aambel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2. Qualifikationsprofil der Absolventinnen und Absolventen . . . . 2.3. Pr¨ ufungsf¨ acher . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3.1. Allgemeine Pr¨ ufungsf¨acher . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3.2. Schwerpunkt Design“ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ” 2.3.3. Schwerpunkt Computergraphik und Bildverarbeitung“ ” 2.4. Semesterempfehlung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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14 14 14 15 15 16 17 18

3. Medizinische Informatik (Medical Informatics) 3.1. Pr¨ aambel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2. Qualifikationsprofil der Absolventinnen und Absolventen 3.3. Pr¨ ufungsf¨ acher . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.4. Semesterempfehlung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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20 20 21 21 23

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4. Software & Information Engineering 4.1. Pr¨ aambel . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2. Qualifikationsprofil der Absolventinnen 4.3. Pr¨ ufungsf¨ acher . . . . . . . . . . . . . 4.4. Semesterempfehlung . . . . . . . . . .

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. . . . . . . . . . und Absolventen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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5. Technische Informatik (Computer Engineering) 5.1. Pr¨ aambel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.2. Qualifikationsprofil der Absolventinnen und Absolventen 5.3. Pr¨ ufungsf¨ acher . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.4. Semesterempfehlung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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II. Masterstudien

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6. Allgemeine Regelungen 6.1. Studien und akademischer Grad . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.2. ECTS-Punkte und Semesterstunden . . . . . . . . . . . . . . . 6.3. Pr¨ ufungsf¨ acher . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.4. Freie Wahlf¨ acher und Soft Skills . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.5. Masterarbeit (Diplomarbeit) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.6. Voraussetzungen f¨ ur die Absolvierung von Lehrveranstaltungen 6.7. Studienplanentsprechung von Lehrveranstaltungen . . . . . . . 6.8. Lehrveranstaltungssprache . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.9. Erweiterung der Lehrveranstaltungskataloge . . . . . . . . . . . 6.10. Pr¨ ufungsordnung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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7. Computational Intelligence 7.1. Pr¨ aambel . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.2. Qualifikationsprofil der AbsolventInnen . 7.3. Studienvoraussetzungen . . . . . . . . . 7.4. Pr¨ ufungsf¨ acher und Diplomarbeit . . . . 7.5. Lehrveranstaltungskatalog . . . . . . . .

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8. Computergraphik & Digitale Bildverarbeitung 8.1. Pr¨ aambel . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.2. Qualifikationsprofil der AbsolventInnen . . 8.3. Studienvoraussetzungen . . . . . . . . . . 8.4. Pr¨ ufungsf¨ acher und Diplomarbeit . . . . . 8.5. Lehrveranstaltungskatalog . . . . . . . . .

(Visual Computing) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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9. Information & Knowledge Management 9.1. Pr¨ aambel . . . . . . . . . . . . . . . . . 9.2. Qualifikationsprofil der AbsolventInnen . 9.3. Studienvoraussetzungen . . . . . . . . . 9.4. Pr¨ ufungsf¨ acher und Diplomarbeit . . . . 9.5. Lehrveranstaltungskatalog . . . . . . . .

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10.Medieninformatik (Media Informatics) 56 10.1. Pr¨ aambel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 10.2. Qualifikationsprofil der AbsolventInnen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57

3

10.3. Studienvoraussetzungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 10.4. Pr¨ ufungsf¨ acher und Diplomarbeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 10.5. Lehrveranstaltungskatalog . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 11.Medizinische Informatik (Medical Informatics) 11.1. Pr¨ aambel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11.2. Qualifikationsprofil der AbsolventInnen . . . 11.3. Studienvoraussetzungen . . . . . . . . . . . 11.4. Pr¨ ufungsf¨ acher und Diplomarbeit . . . . . . 11.5. Lehrveranstaltungskatalog . . . . . . . . . . 12.Software Engineering & Internet Computing 12.1. Pr¨ aambel . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12.2. Qualifikationsprofil der AbsolventInnen . . 12.3. Studienvoraussetzungen . . . . . . . . . . 12.4. Pr¨ ufungsf¨ acher und Diplomarbeit . . . . . 12.5. Lehrveranstaltungskatalog . . . . . . . . .

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13.Technische Informatik (Computer Engineering) 13.1. Pr¨ aambel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13.2. Qualifikationsprofil der AbsolventInnen . . . 13.3. Studienvoraussetzungen . . . . . . . . . . . 13.4. Pr¨ ufungsf¨ acher und Diplomarbeit . . . . . . 13.5. Lehrveranstaltungskatalog . . . . . . . . . .

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14.Wirtschaftsingenieurwesen Informatik (Business Engineering Science) 14.1. Pr¨ aambel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14.2. Qualifikationsprofil der AbsolventInnen . . . . . . . . . . . 14.3. Studienvoraussetzungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14.4. Pr¨ ufungsf¨ acher und Diplomarbeit . . . . . . . . . . . . . . 14.5. Basis- und Vertiefungsmodule . . . . . . . . . . . . . . . .

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and Computer . . . . .

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III. Anh¨ ange

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A. Beschreibung der Lehrveranstaltungen

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B. Verwendete Abk¨ urzungen 153 B.1. Lehrveranstaltungsarten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153 B.2. Studienkennungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 154 B.3. ECTS-Punkte und Semesterstunden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155 C. Zus¨ atzliche Bestimmungen 156 C.1. Teilungszahlen bei Lehrveranstaltungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156 C.2. Inkrafttreten der Studienpl¨ane . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156

4

Vorwort Die rasante Entwicklung im Bereich der Informations- und Kommunikationstechnologie hat in den letzten Jahren zu einem enormen Bedarf an universit¨ar gut ausgebildeten Arbeitskr¨ aften in verschiedensten Bereichen der Wirtschaft, speziell im Raum der EU, gef¨ uhrt. Die Studienkommission Informatik am Standort Wien reagierte im Jahre 2001 auf den akuten Bedarf insbesondere an universit¨ar ausgebildeten Informatikfachkr¨aften durch eine Umstellung des Diplomstudiums Informatik auf dreij¨ahrige Bachelor- und darauf aufbauende zweij¨ ahrige Masterstudien. Diese Gliederung entspricht auch dem Geist der Bologna-Erkl¨ arung, in welcher der Wille zu einer derartigen EU-weiten Entwicklung der Studienpl¨ ane bekundet wurde. K¨ urzere Normstudienzeiten erh¨ohen die Attraktivit¨at der Studien f¨ ur MaturantInnen und senken die Rate der StudienabbrecherInnen. Das Ausbildungsniveau der AbsolventInnen der Masterstudien entspricht jener der AbsolventInnen des bis 2001 gef¨ uhrten Diplomstudiums Informatik. Die nun noch besseren M¨oglichkeiten zur Spezialisierung sowie die vielf¨altigen Kombinationsm¨oglichkeiten der Bachelorstudien (auch anderer Studienrichtungen) mit den angebotenen Masterstudien der Informatik orientieren sich an den stetig wachsenden Anforderungen der Wirtschaft an flexiblen, interdisziplin¨ ar ausgebildeten AkademikerInnen. Die Bachelorstudien Medieninformatik, Medizinische Informatik, Software & Information Engineering sowie Technische Infomatik vermitteln eine fundierte Grundlagenausbildung mit Schwerpunktsetzungen, die sowohl den klassischen Bereichen der Informatik (Software & Information Engineering, Technische Infomatik) als auch aktuellen Trends (Medieninformatik, Medizinische Informatik) Rechnung tragen. Die Masterstudien Computational Intelligence, Computergraphik & Digitale Bildverarbeitung, Information & Knowledge Management, Medieninformatik, Medizinische Informatik, Software Engineering & Internet Computing, Technische Informatik sowie Wirtschaftsingenieurwesen Informatik f¨ uhren zu einer Vertiefung und Spezialisierung in relevanten Gebieten der Informatik. Die AbsolventInnen sind sowohl f¨ ur h¨ohere Positionen in der Wirtschaft als auch f¨ ur weiterf¨ uhrende Forschungsaufgaben hoch qualifiziert. Die weit gefassten Zulassungsbedingungen erh¨ohen die M¨oglichkeiten, in verschiedenen Anwendungsgebieten Schl¨ usselqualifikationen zu erwerben. Das Spektrum reicht von der M¨oglichkeit f¨ ur ElektrotechnikerInnen, das Masterstudium der Technischen Informatik zu absolvieren, bis hin zum Angebot des Masterstudiums Wirtschaftsingenieurwesen Informatik f¨ ur AbsolventInnen von Ingenieurf¨achern; u ¨ berdies stehen alle Masterstudien f¨ ur AbsolventInnen des Studiums der Wirtschaftsinformatik offen.

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Teil I.

Bachelorstudien

6

1. Allgemeine Regelungen 1.1. Studien und akademischer Grad (1) An der Technischen Universit¨at Wien sind vier ingenieurwissenschaftliche Bachelorstudien im Bereich der Informatik eingerichtet: Medieninformatik, Medizinische Informatik, Software & Information Engineering sowie Technische Informatik. Die Regelstudiendauer betr¨ agt 6 Semester. (2) Der Absolventin/Dem Absolventen eines Bachelorstudiums wird der akademische Grad Bachelor of Science“, abgek¨ urzt BSc“, verliehen. ” ”

1.2. ECTS-Punkte und Semesterstunden Als Maß f¨ ur den Umfang von Lehrveranstaltungen und Pr¨ ufungsf¨achern werden ECTS-Punkte (Ects) und Semesterstunden (Sst) verwendet. Ist nur eine Zahl angegeben, handelt es sich um ECTS-Punkte; bei zwei Zahlen gibt die erste die ECTS-Punkte und die zweite die Semesterstunden an. ECTS steht f¨ ur European Credit Transfer System. Die ECTS-Punkte geben den durchschnittlichen Gesamtaufwand f¨ ur Studierende an, wobei ein ECTS-Punkt 25 Arbeitsstunden entspricht. Der Aufwand f¨ ur ein Studienjahr betr¨agt 60.0 Ects, f¨ ur ein Bachelorstudium einschließlich Bachelorarbeit 180.0 Ects. Der Umfang der von den Studierenden zu erbringenden Leistungen wird ausschließlich in ECTS-Punkten angegeben. Semesterstunden sind ein Maß f¨ ur die Beauftragung der Lehrenden. Bei Vorlesungen entspricht eine Semesterstunde einer Vorlesungseinheit von 45 Minuten je Woche eines Semesters. Von Ausnahmen abgesehen entspricht eine Semesterstunde 1.5 Ects.

1.3. Grundstudium Die ersten beiden Semester sind f¨ ur alle f¨ unf Bachelorstudien identisch und bilden zusammen die Studieneingangsphase. Sie bieten eine Einf¨ uhrung in die Grundlagen der Informatik und dienen als Orientierungsphase f¨ ur die Studierenden. Die Entscheidung u ¨ber die weitere Spezialisierung muss erst danach getroffen werden. 1. Semester (30.0 Ects) 6.0/4.0 VL Einf¨ uhrung in das Programmieren 3.0/2.0 VU Gesellschaftliche Spannungsfelder der Informatik 3.0/2.0 VU Gesellschaftswissenschaftliche Grundlagen der Informatik

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3.0/2.0 6.0/4.0 6.0/4.0 3.0/2.0

SE VU VO UE

Grundlagen methodischen Arbeitens Grundz¨ uge der Informatik Mathematik 1 f¨ ur Informatik und Wirtschaftsinformatik Mathematik 1 f¨ ur Informatik und Wirtschaftsinformatik

2. Semester (30.0 Ects) 6.0/4.0 3.0/2.0 6.0/4.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 6.0/4.0

VL VL VO VO UE VU VU

Algorithmen und Datenstrukturen 1 Datenmodellierung Einf¨ uhrung in die Technische Informatik Mathematik 2 f¨ ur Informatik Mathematik 2 f¨ ur Informatik Objektorientierte Modellierung Theoretische Informatik und Logik

1.4. Lehrveranstaltungskatalog Soft Skills & Gender Studies“ ” In den Bachelor- und Masterstudien sind Lehrveranstaltungen aus den Bereichen Soft Skills und Gender Studies im jeweils angegebenen Umfang zu w¨ahlen. Diese Lehrveranstaltungen k¨ onnen dem von der Technischen Universit¨at Wien verlautbarten Auswahlkatalog der Soft Skills“ oder dem folgenden Angebot entnommen werden. ” Fremdsprachen Dieser Bereich umfasst alle Lehrveranstaltungen, deren Ziel die Vermittlung einer lebenden Fremdsprache mit technischer Ausrichtung ist, wie zum Beispiel: 3.0/2.0 VO Computerunterst¨ utztes Japanisch f¨ ur Ingenieure 3.0/2.0 VO Italienisch f¨ ur Ingenieure I 3.0/2.0 VO Technical English I 3.0/2.0 VO Technisches Franz¨ osisch I 3.0/2.0 VO Technisches Russisch 3.0/2.0 VO Technisches Spanisch I Gender Studies 3.0/2.0 VO Einf¨ uhrung in die feministische Technologieforschung 3.0/2.0 VO Frauen in Naturwissenschaft und Technik 3.0/2.0 VO Frauen und Technikkultur – Feministische Ans¨atze im Cyberspace 3.0/2.0 VU Frauenperspektiven in der Technik 3.0/2.0 VO Geschlechterkonzeptionen in den Naturwissenschaften 3.0/2.0 VO Techno-Feminismus: Eine neue Chance? 3.0/2.0 VO Zwischen Karriere und Barriere: Frauenarbeit und Technik Kommunikation und Pr¨ asentation 3.0/2.0 SE Didaktik in der Informatik 3.0/2.0 VU Kommunikation und Moderation 3.0/2.0 SE Kommunikation und Rhetorik 3.0/2.0 SE Kommunikation und Rhetorik 2

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1.5/1.0 3.0/2.0 1.5/1.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0

SE VU VO UE SE SE VO

Kommunikationstechnik Kooperatives Arbeiten Pr¨ asentation, Moderation und Mediation Pr¨ asentation, Moderation und Mediation Pr¨ asentations- und Verhandlungstechnik Rhetorik, K¨ orpersprache, Argumentationstraining Theorie und Praxis der Gruppenarbeit

Rechtliche Aspekte 3.0/2.0 VU Daten- und Informatikrecht 3.0/2.0 UE Daten- und Informatikrecht 1.5/1.0 VO EDV-Vertragsrecht 3.0/2.0 AG Rechtsinformationsrecherche im Internet 3.0/2.0 VO Vertrags- und Haftungsrecht f¨ ur Ingenieure Sozialwissenschaftliche Aspekte 3.0/2.0 VO Einf¨ uhrung in die Wissenschaftstheorie I 3.0/2.0 VO Einf¨ uhrung in Technik und Gesellschaft 3.0/2.0 AG Folgenabsch¨ atzung von Informationstechnologien 3.0/2.0 PS Spezielle Aspekte der Techniksoziologie und Technikpsychologie 3.0/2.0 VO Techniksoziologie und Technikpsychologie

1.5. Freie Wahlf¨ acher und Soft Skills In jedem Bachelorstudium sind freie Wahlf¨acher und Soft Skills im Umfang von 18.0 Ects zu absolvieren, wovon mindestens 3.0 Ects aus dem von der Technischen Universit¨at Wien verlautbarten Auswahlkatalog der Soft Skills“ oder aus dem Katalog ” Soft Skills & Gender Studies (Abschnitt 1.4) zu w¨ahlen sind.1 Die u ¨ brigen Lehrveranstaltungen dieses Pr¨ ufungsfaches k¨onnen frei aus dem Angebot an wissenschaftlichen/k¨ unstlerischen Lehrveranstaltungen aller anerkannten in- und ausl¨andischen Universit¨aten gew¨ ahlt werden.

1.6. Voraussetzungen f¨ ur die Absolvierung von Lehrveranstaltungen (1) Lehrveranstaltungsleiterinnen und -leiter sind berechtigt, in ihren Lehrveranstaltungen bei den Studierenden die Kenntnisse und Fertigkeiten vorauszusetzen, die in jenen Lehrveranstaltungen vermittelt werden, welche gem¨aß der Semesterempfehlung in den Studienpl¨ anen in fr¨ uheren Semestern vorgesehen sind. 1

Laut studienrechtlichem Teil der Satzungen der Technischen Universit¨ at Wien sind mindestens 9.0 Ects an Soft Skills zu absolvieren, wobei sich dieser Betrag um jene Soft Skills-Lehrveranstaltungen reduziert, die bereits im Studium vorgesehen sind. In den Bachelorstudien werden das Seminar Grundlagen methodischen Arbeitens und die Vorlesung Daten- und Informatikrecht als Soft Skills gewertet, wodurch sich der Umfang an mindestens zu absolvierenden Soft Skills auf 3.0 Ects reduziert.

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(2) Bei den folgenden Lehrveranstaltungen ist f¨ ur die Anmeldung zu einer Vorlesungspr¨ ufung sowie f¨ ur die Anmeldung zu einer Lehrveranstaltung mit immanentem Pr¨ ufungscharakter die positive Absolvierung von Lehrveranstaltungen aus dem 1. und 2. Semester eines von der/dem Studierenden betriebenen Studiums im Umfang von mindestens 54.0 Ects oder die Zulassung zu einem Master- oder Doktoratsstudium Voraussetzung. Bei strukturellen Problemen mit der Gew¨ahrleistung eines ordnungsgem¨aßen Lehrveranstaltungsbetriebs im 1. oder im 2. Semester kann die Studienkommission diese Voraussetzung vor¨ ubergehend reduzieren. (3) Bei einer versehentlichen Akzeptanz der Anmeldung durch die Lehrveranstaltungsleiterin/den Lehrveranstaltungsleiter gelten die Voraussetzungen f¨ ur diese Anmeldung als erf¨ ullt; d.h. insbesondere, dass einmal erbrachte Leistungen trotz Fehlens der Voraussetzung nicht verfallen. (4) Bei Vorliegen besonderer Gr¨ unde kann das studienrechtliche Organ Studierende auf deren Antrag oder die Studienkommission von Amts wegen Lehrveranstaltungen von dieser Voraussetzung ausnehmen. Die folgenden Lehrveranstaltungen des 4., 5. und 6. Semesters der Bachelorstudien sind von der Regelung betroffen: 6.0/4.0 3.0/2.0 1.5/1.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 6.0/4.0 3.0/2.0 1.5/1.0 3.0/2.0 3.0/2.0 4.5/3.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 1.5/1.0 4.5/3.0 3.0/2.0 3.0/2.0 6.0/4.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0

LU VO UE VO VO VU VO LU VO UE VU VO VO LU VO VO LU VU LU VO LU VO LU VL VU VO

Advanced Software Engineering Analyse multivariater Daten Analyse multivariater Daten Biomedical Sensors and Signals Biometrie und Epidemiologie Clusteranalyse und Methoden des un¨ uberwachten Lernens Computergraphik 2 Computergraphik 2 Computernumerik Computernumerik Dependable Systems Design Studies Digitales Design Digitales Design Echtzeitsysteme Einf¨ uhrung in die Mustererkennung Einf¨ uhrung in die Mustererkennung Einf¨ uhrung in wissensbasierte Systeme Einf¨ uhrung in wissensbasierte Systeme Elektrotechnische Grundlagen der Informatik Elektrotechnische Grundlagen der Informatik Embedded Systems Engineering Embedded Systems Engineering Funktionale Programmierung Grundlagen bioelektrischer Systeme Grundlagen der digitalen Bildverarbeitung

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3.0/2.0 3.0/2.0 4.5/3.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 4.5/3.0 3.0/2.0 6.0/4.0 3.0/2.0 1.5/1.0 3.0/2.0 1.5/1.0 3.0/2.0 1.5/1.0 3.0/2.0 4.5/3.0 6.0/4.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 6.0/4.0 3.0/2.0 1.5/1.0 3.0/2.0 3.0/2.0 6.0/4.0 3.0/2.0 3.0/2.0 4.5/3.0 4.5/3.0 3.0/2.0 3.0/2.0

LU VO VU VO VO VO VO VU VU VL VL VO UE VO LU VO UE PR VD PR VU VU VU SE VL VO VO VO LU VU VU VL VU VO LU

Grundlagen der digitalen Bildverarbeitung Grundlagen der Kommunikations- und Medientheorie Grundlagen der Physik Grundlagen und Praxis der medizinischen Versorgung Grundlagen von CSCW-Systemen Grundz¨ uge der Artificial Intelligence Informationssysteme des Gesundheitswesens Interface and Interaction Design Klassifikation und Diskriminanzanalyse Logikorientierte Programmierung Microcontroller Modellbildung in der Physik Modellbildung in der Physik Multimedia 2: Technologien Multimedia 2: Technologien Multimedia Produktion 2: Interaktionsdesign Multimedia Produktion 2: Interaktionsdesign Physikalisches Praktikum Physiologie und Grundlagen der Pathologie Projektpraktikum Qualitative Methoden der Gestaltung von Multimediasystemen Regelungstechnik Security Seminar (mit Bachelorarbeit) Semistrukturierte Daten Sensor/Aktor-Systeme Signalprozessoren Software Engineering und Projektmanagement Software Engineering und Projektmanagement Softwarequalit¨ atssicherung Statistische Simulation und computerintensive Methoden ¨ Ubersetzerbau Verallgemeinerte lineare Regressionsmodelle Verteilte Systeme Verteilte Systeme

1.7. Studienplanentsprechung von Lehrveranstaltungen (1) Eine an der Technischen Universit¨at Wien absolvierte Lehrveranstaltung entspricht einer Lehrveranstaltung des Studienplans und bedarf keiner formalen Anerkennung, – wenn ihr Titel – abgesehen vom optionalen Zusatz f¨ ur Informatik“ zur Unter” scheidung von gleichartigen Lehrveranstaltungen anderer Studienrichtungen – mit dem Titel der Lehrveranstaltung des Studienplans u ¨bereinstimmt,

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– wenn ihr Typ mit dem Typ der Lehrveranstaltung des Studienplans u ¨ bereinstimmt, wobei die Typen VO, VD, VU und VL bzw. die Typen UE, RU und LU bzw. die Typen PS und SE f¨ ur diese Regelung als identisch gelten, – und wenn ihr Umfang mindestens den im Studienplan vorgesehenen ECTSPunkten entspricht. (2) Lehrveranstaltungen, die derselben Lehrveranstaltung des Studienplans entsprechen, gelten als ¨ aquivalent und k¨onnen nicht gleichzeitig innerhalb eines Studiums gew¨ahlt werden.

1.8. Lehrveranstaltungssprache Die Lehrveranstaltungen des Grundstudiums sind in deutscher Sprache abzuhalten. Alle u ¨brigen Lehrveranstaltungen k¨onnen auch in englischer Sprache angeboten werden.

1.9. Erweiterung der Lehrveranstaltungskataloge (1) Die Studienkommission kann per Verordnung die Wahlfachkataloge der Studien um aktuell angebotene Lehrveranstaltungen erweitern sowie Lehrveranstaltungen definieren, die zu Pflicht- und Wahllehrveranstaltungen des Studienplans ¨aquivalent sind. ¨ Diese Erg¨ anzungen und Aquivalenzen sind vor Beginn des Semesters (1. Oktober bzw. 1. M¨arz) im Mitteilungsblatt der Technischen Universit¨at Wien zu verlautbaren und gelten, soweit nicht anders angegeben, nur f¨ ur die im auf die Verlautbarung folgenden Semester abgehaltenen Lehrveranstaltungen. (2) In begr¨ undeten Ausnahmef¨allen kann das studienrechtliche Organ derartige ¨ Erg¨anzungen und Aquivalenzen auch f¨ ur einzelne Studierende definieren; in diesem Fall ist den Studierenden eine entsprechende Best¨atigung auszustellen.

1.10. Pr¨ ufungsordnung Beurteilung von Lehrveranstaltungen (1) Die Beurteilung von Lehrveranstaltungen erfolgt durch Lehrveranstaltungspr¨ ufungen. Alle Lehrveranstaltungen mit Ausnahme jener vom Typ VO (Vorlesung) und VD (Vorlesung mit Demonstrationen) haben immanenten Pr¨ ufungscharakter, d.h., sie erfordern eine aktive Teilnahme der Studierenden, die in der Beurteilung entsprechend zu ber¨ ucksichtigen ist. (2) Die Art der Pr¨ ufung und die Festlegung der Pr¨ ufungsmethode bleiben im Rahmen der von den Satzungen der Technischen Universit¨at Wien, studienrechtlicher Teil, in der jeweils g¨ ultigen Fassung vorgegebenen Richtlinien den LehrveranstaltungsleiterInnen u ¨berlassen; sie sind aber jedenfalls vor Beginn der Lehrveranstaltung bekanntzugeben.

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(3) Der positive Erfolg von Pr¨ ufungen und Arbeiten ist mit sehr gut“ (1), gut“ (2), ” ” befriedigend“ (3) oder gen¨ ugend“ (4), der negative Erfolg mit nicht gen¨ ugend“ (5) ” ” ” zu beurteilen. (4) Studierende sind berechtigt Pr¨ ufungen in einer Fremdsprache abzulegen, wenn die Pr¨ uferin/der Pr¨ ufer zustimmt.

Abschluss des Bachelorstudiums (5) F¨ ur den Abschluss des Bachelorstudiums ist die Absolvierung aller im Studienplan vorgesehenen Lehrveranstaltungen mit positivem Erfolg erforderlich. (6) Die studienabschließende Bachelorpr¨ ufung besteht aus dem Einreichen der Zeugnisse f¨ ur die vorgeschriebenen Lehrveranstaltungen. (7) Im Abschlusszeugnis werden die im Studienplan bei den einzelnen Bachelorstudien angef¨ uhrten Pr¨ ufungsf¨ acher mit ihrem Umfang in ECTS-Punkten und dem Notenmittelwert sowie die Gesamtbeurteilung gem¨aß § 73 Abs. 3 UG 2002 ausgewiesen. Der Notenmittelwert ergibt sich aus dem nach ECTS-Punkten gewichteten und auf ganze Zahlen gerundeten Mittelwert der Noten aller Lehrveranstaltungen des jeweiligen Faches, wobei bei einem Nachkommateil gr¨ oßer als 0.5 aufgerundet und sonst abgerundet wird.

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2. Medieninformatik (Media Informatics) 2.1. Pr¨ aambel Das Studium Medieninformatik versteht sich als spezielle anwendungsorientierte Informatik, die die Bereiche Design, Computergraphik, Bildverarbeitung und Multimedia – kurz: die zunehmende Auseinandersetzung mit dem Begriff des Visuellen – in den Mittelpunkt stellt. Diese Bereiche entwickelten in den letzten Jahren in und außerhalb der Informatik eine starke Dynamik, die die Lehrinhalte beeinflusst und neue Berufsfelder erschließt. Ihre kompetente Bearbeitung verlangt nicht nur eine andere Gewichtung und informatikinterne Ausweitung der traditionellen Studieninhalte, sondern auch die Erg¨anzung um Themen aus dem Bereich Design. Im Mittelpunk der Medieninformatik steht der Umgang mit dem Visuellen, vornehmlich mit Bildern, bildhaften Darstellungen und graphischen Symbolen, der in allen Aspekten studiert wird, und zwar unter besonderer Ber¨ ucksichtigung der Verwendung von Computern. Genau aus diesem Grund auch wird der Studiengang auf Initiative der Informatik vorangetrieben. Multimedia und ihre Anwendungen gelten als ein wichtiger Zukunftsbereich in der Informatik. Aufgaben wie die Pr¨ asentation von Informationen mit unterschiedlichen Medien, die Gestaltung der interaktiven Schnittstellen und die Navigation durch virtuelle Welten stellen derart hohe Qualifikationsanspr¨ uche an zuk¨ unftige MedieninformatikerInnen, dass die Einrichtung eines eigenen Studiums daf¨ ur unbedingt notwendig ist. Hierzu wird als Kern des Studienganges eine solide Grundausbildung in der Informatik angeboten, mit einer Spezialisierung auf visuelle Themen wie Design, Computergraphik, Bildverarbeitung und Mustererkennung. Hier sind Gebiete wie die technische Bildaufnahme, Bildvorverarbeitung, Bildauswertung und automatische Bildinterpretation vertreten, aber auch neben Bildwiedergabe und Bildkommunikation alle Aspekte der Bildsynthese, der virtuellen Realit¨ at und der wissenschaftlichen Visualisierung.

2.2. Qualifikationsprofil der Absolventinnen und Absolventen Das Studium soll eine wissenschaftlich gepr¨agte Ausbildung vermitteln, die Theorie, Fachwissen und praktische Kenntnisse von Medientechnik, Computergraphik, der digitalen Bildverarbeitung und Mustererkennung einschließt. Es soll die Studierenden in die Lage versetzen, Methoden und Werkzeuge aus den oben genannten Gebieten zu verstehen, anzuwenden sowie sich eigenst¨andig an ihrer Erforschung und Weiterentwicklung zu beteiligen. Studienziel ist weiters die Vermittlung von Wissen um die kreative Gestaltung der Medien und deren Produktionsprozess. Dazu geh¨ort die Bef¨ahigung der Auszubildenden, Design-Konzepte im visuell-optischen, akustischen und sensorischen Bereich

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einzusetzen. T¨atigkeitsfelder f¨ ur die AbsolventInnen sind u ¨ berall dort zu finden, wo mit dem Computer anspruchsvolle Problemstellungen bearbeitet werden, bei denen Bilder produziert oder analysiert werden. Bereits heute absehbare Bereiche sind der Medienbereich (Fernsehen, Internet-Dienste, aber auch Printmedien), CAD/CAM-Systeme, Bildverarbeitung, das elektronische Publizieren, Filmproduktionen mit anspruchsvoller Tricktechnik, Multimedia- und Internetanwendungen sowie alle Medienberufe. Weiters wird der im Entstehen begriffene Bereich der praktisch verwendbaren Virtual-Reality-Systeme (wie etwa neuartige medizinische Visualisierung, oder dreidimensionale immersive Benutzerschnittstellen) voll abgedeckt. Auch f¨ ur den Bereich der Entwicklung von konventionellen medizinischen Visualiserungswerkzeugen sind AbsolventInnen des Studienganges bestens ausgebildet. Bereits heute findet die Bildverarbeitung berufliche Anwendungen in weiten Bereichen, etwa die automatische Auswertung mikroskopischer Aufnahmen in Biologie, Medizin, Metallurgie, die Auswertung spezieller Aufnahmetechniken wie Tomographie, Thermographie, Radiologie, Sonographie in der Medizin, Nebel- und Blasenkammerbildfolgen in der Physik, Bildfolgen geostation¨arer Wettersatelliten in der Wettervorhersage, Luftbilder in Arch¨ aologie, Geod¨asie, Topographie und Kartographie, Fingerabdr¨ ucke und Portr¨ ats in der Kriminologie und Sicherheitstechnik. Weiter zu nennen sind Einsatz¨ bereiche in der Produktion (Best¨ uckung, Sortierung, Uberwachung), Qualit¨atskontrolle und Robotersteuerung. Besonders zukunftstr¨achtige Anwendungsfelder sind dabei Architektur, Musik, Film und Community-Building“ sowie Info- und Edutainment. ”

2.3. Pr¨ ufungsf¨ acher Zus¨atzlich zu den allgemeinen Pr¨ ufungsf¨achern sind entweder die Pr¨ ufungsf¨acher Basisfach Design“ und Vertiefungsfach Design“ des Schwerpunkts Design“ oder die ” ” ” Pr¨ ufungsf¨ acher Basisfach Computergraphik und Bildverarbeitung“ und Vertiefungs” ” fach Computergraphik und Bildverarbeitung“ des Schwerpunkts Computergraphik und ” Bildverarbeitung“ zu absolvieren.

2.3.1. Allgemeine Pr¨ ufungsf¨ acher Mathematik, Statistik und Theoretische Informatik (27.0 Ects) 6.0/4.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 6.0/4.0

VO UE VO UE VO UE VU

Mathematik 1 f¨ ur Informatik und Wirtschaftsinformatik Mathematik 1 f¨ ur Informatik und Wirtschaftsinformatik Mathematik 2 f¨ ur Informatik Mathematik 2 f¨ ur Informatik Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie Theoretische Informatik und Logik

Informatik und Gesellschaft (12.0 Ects) 3.0/2.0 VU Daten- und Informatikrecht

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3.0/2.0 VU Gesellschaftliche Spannungsfelder der Informatik 3.0/2.0 VU Gesellschaftswissenschaftliche Grundlagen der Informatik 3.0/2.0 SE Grundlagen methodischen Arbeitens Medieninformatik (22.5 Ects) 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 1.5/1.0

VO LU VO LU VO LU VO LU

Computergraphik 1 Computergraphik 1 Grundlagen der digitalen Bildverarbeitung Grundlagen der digitalen Bildverarbeitung Multimedia 1: Daten und Formate Multimedia 1: Daten und Formate Multimedia 2: Technologien Multimedia 2: Technologien

Software Entwicklung und Datenmodellierung (36.0 Ects) 6.0/4.0 3.0/2.0 3.0/2.0 6.0/4.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 6.0/4.0

VL VO VL VL VU VU VL VO LU

Algorithmen und Datenstrukturen 1 Algorithmen und Datenstrukturen 2 Datenmodellierung Einf¨ uhrung in das Programmieren Interface and Interaction Design Objektorientierte Modellierung Objektorientierte Programmierung Software Engineering und Projektmanagement Software Engineering und Projektmanagement

Technische Informatik (18.0 Ects) 6.0/4.0 6.0/4.0 3.0/2.0 3.0/2.0

VO VU VO LU

Einf¨ uhrung in die Technische Informatik Grundz¨ uge der Informatik Verteilte Systeme Verteilte Systeme

Freie Wahlf¨ acher und Soft Skills (18.0 Ects) Siehe Abschnitt 1.5.

2.3.2. Schwerpunkt Design“ ” Basisfach Design (34.5 Ects) 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 6.0/4.0 3.0/2.0

VO VO VO VL VO

Design Studies Grundlagen der Kommunikations- und Medientheorie Grundlagen von CSCW-Systemen Multimedia Produktion 1: Materialien und Tools Multimedia Produktion 2: Interaktionsdesign

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1.5/1.0 6.0/4.0 3.0/2.0 6.0/4.0

UE PR VU SE

Multimedia Produktion 2: Interaktionsdesign Projektpraktikum Qualitative Methoden der Gestaltung von Multimediasystemen Seminar (mit Bachelorarbeit)

Vertiefungsfach Design (12.0 Ects) Die Lehrveranstaltungen des Vertiefungsfaches sind im Ausmaß von 12.0 Ects aus dem folgenden Wahllehrveranstaltungskatalog zu w¨ahlen. Wahllehrveranstaltungskatalog Design“ ” 3.0/2.0 VL Audio Produktion 3.0/2.0 VU Computer und Kunst 3.0/2.0 VO Computergraphik 2 6.0/4.0 LU Computergraphik 2 3.0/2.0 VO Computernumerik 1.5/1.0 UE Computernumerik 3.0/2.0 VO Einf¨ uhrung in die Mustererkennung 3.0/2.0 LU Einf¨ uhrung in die Mustererkennung 3.0/2.0 VU Elektro-akustische Musik 1 3.0/2.0 VU Elektro-akustische Musik 2 3.0/2.0 VO Elektronische Hilfsmittel f¨ ur behinderte Menschen 3.0/2.0 LU Grundlagen von CSCW-Systemen 3.0/2.0 VU Intelligente Softwareagenten 3.0/2.0 VO Kommunikationstechnik f¨ ur behinderte und alte Menschen 3.0/2.0 VO Mathematik 3 f¨ ur Informatik 3.0/2.0 UE Mathematik 3 f¨ ur Informatik 3.0/2.0 AG Neue Technologien und sozialer Wandel 3.0/2.0 VO Vernetztes Lernen 1.5/1.0 UE Vernetztes Lernen 3.0/2.0 VL Video Produktion

2.3.3. Schwerpunkt Computergraphik und Bildverarbeitung“ ” Basisfach Computergraphik und Bildverarbeitung (37.5 Ects) 3.0/2.0 6.0/4.0 3.0/2.0 1.5/1.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 6.0/4.0 6.0/4.0

VO LU VO UE VO LU VO UE PR SE

Computergraphik 2 Computergraphik 2 Computernumerik Computernumerik Einf¨ uhrung in die Mustererkennung Einf¨ uhrung in die Mustererkennung Mathematik 3 f¨ ur Informatik Mathematik 3 f¨ ur Informatik Projektpraktikum Seminar (mit Bachelorarbeit)

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Vertiefungsfach Computergraphik und Bildverarbeitung (9.0 Ects) Die Lehrveranstaltungen des Vertiefungsfaches sind im Ausmaß von 9.0 Ects aus dem folgenden Wahllehrveranstaltungskatalog zu w¨ahlen. Wahllehrveranstaltungskatalog Computergraphik und Bildverarbeitung“ ” 3.0/2.0 VU Anwendungen der Bildverarbeitung 3.0/2.0 VU Bildfolgen 3.0/2.0 VO Digitale Signalverarbeitung 1.5/1.0 LU Digitale Signalverarbeitung 3.0/2.0 VO Einf¨ uhrung in die Farbwissenschaft 3.0/2.0 VO Neural Computation 1.5/1.0 LU Neural Computation 3.0/2.0 VO Rendering 3.0/2.0 SE Seminar aus Bildverarbeitung und Mustererkennung 3.0/2.0 SE Seminar aus Computergraphik 3.0/2.0 VO Visualisierung 3.0/2.0 LU Visualisierung

2.4. Semesterempfehlung 1. Semester (30.0 Ects) Siehe Grundstudium (Abschnitt 1.3). 2. Semester (30.0 Ects) Siehe Grundstudium (Abschnitt 1.3). 3. Semester (30.0 Ects) Allgemein 3.0/2.0 VO 3.0/2.0 VO 3.0/2.0 LU 3.0/2.0 VO 3.0/2.0 LU 3.0/2.0 VL 3.0/2.0 VO 3.0/2.0 UE

Algorithmen und Datenstrukturen 2 Computergraphik 1 Computergraphik 1 Multimedia 1: Daten und Formate Multimedia 1: Daten und Formate Objektorientierte Programmierung Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie

Schwerpunkt Design“ ” 6.0/4.0 VL Multimedia Produktion 1: Materialien und Tools Schwerpunkt Computergraphik und Bildverarbeitung“ ” 3.0/2.0 VO Mathematik 3 f¨ ur Informatik 3.0/2.0 UE Mathematik 3 f¨ ur Informatik

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4. Semester (24.0/28.5 Ects) Allgemein 3.0/2.0 VO 1.5/1.0 LU 3.0/2.0 VO 6.0/4.0 LU

Multimedia 2: Technologien Multimedia 2: Technologien Software Engineering und Projektmanagement Software Engineering und Projektmanagement

Schwerpunkt Design“ ” 3.0/2.0 VO Design Studies 3.0/2.0 VO Grundlagen der Kommunikations- und Medientheorie 3.0/2.0 VO Multimedia Produktion 2: Interaktionsdesign 1.5/1.0 UE Multimedia Produktion 2: Interaktionsdesign Schwerpunkt Computergraphik und Bildverarbeitung“ ” 3.0/2.0 VO Computergraphik 2 6.0/4.0 LU Computergraphik 2 3.0/2.0 VO Einf¨ uhrung in die Mustererkennung 3.0/2.0 LU Einf¨ uhrung in die Mustererkennung 5. Semester (24.0/22.5 Ects) Allgemein 3.0/2.0 VU 3.0/2.0 VO 3.0/2.0 LU 3.0/2.0 VU 3.0/2.0 VO 3.0/2.0 LU

Daten- und Informatikrecht Grundlagen der digitalen Bildverarbeitung Grundlagen der digitalen Bildverarbeitung Interface and Interaction Design Verteilte Systeme Verteilte Systeme

Schwerpunkt Design“ ” 3.0/2.0 VO Grundlagen von CSCW-Systemen 3.0/2.0 VU Qualitative Methoden der Gestaltung von Multimediasystemen Schwerpunkt Computergraphik und Bildverarbeitung“ ” 3.0/2.0 VO Computernumerik 1.5/1.0 UE Computernumerik 6. Semester (12.0 Ects) Schwerpunkt Design“ ” 6.0/4.0 PR Projektpraktikum 6.0/4.0 SE Seminar (mit Bachelorarbeit) Schwerpunkt Computergraphik und Bildverarbeitung“ ” 6.0/4.0 PR Projektpraktikum 6.0/4.0 SE Seminar (mit Bachelorarbeit)

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3. Medizinische Informatik (Medical Informatics) 3.1. Pr¨ aambel Die medizinische Informatik befasst sich mit der systematischen Verarbeitung von Daten, Informationen und Wissen in der Medizin und im Gesundheitswesen. Ihr Ziel ist es, L¨osungen f¨ ur (konkrete) Probleme der Verarbeitung von Daten, Informationen und Wissen zu erarbeiten und allgemeine Prinzipien der Verarbeitung von Daten, Informationen und Wissen ausgerichtet auf die Medizin und das Gesundheitswesen zu untersuchen.1 Die generelle Zielsetzung der medizinischen Informatik ist es, einen Beitrag zu einer qualitativ hochwertigen Patientenversorgung und medizinischen Forschung zu leisten. Hierzu verwendet sie geeignete Methoden (z.B. aus der Informatik und der Mathematik), aber auch eigenst¨ andige Methoden und Werkzeuge. Sowohl die medizinische Informatik als Fachgebiet als auch die Informatik und die Medizin insgesamt haben sich in den letzten Jahren entscheidend weiterentwickelt. Dies betrifft unter anderem die methodische Weiterentwicklung innerhalb der medizinischen Informatik verbunden mit der Auspr¨agung von F¨acherkanons der medizinischen Informatik, wie sie beispielsweise die Deutsche Gesellschaft f¨ ur Medizinische Informatik, ” Biometrie und Epidemiologie“ (GMDS)2 und die International Medical Informatics ” Association“ (IMIA) in ihren Empfehlungen zur Ausbildung in medizinischer Informatik beschrieben haben. Die Weiterentwicklung des Fachgebiets Medizinische Informatik ist international dadurch gepr¨agt, dass unter medizinischer Informatik nicht mehr prim¨ar der Einsatz (anwendungsunabh¨angiger) informatischer Methoden in der Medizin verstanden wird; es ist vielmehr eine insbesondere auf Methoden und Werkzeugen der Informatik basierende, auf Probleme und Fragestellungen der Medizin und des Gesundheitswesen ausgerichtete, eigenst¨ andige methodische Weiterentwicklung zu beobachten. Verbunden mit der zunehmenden Integration medizinischen Wissens in diese Techniken nimmt der Einsatz von elektronischen Informationssystemen aller Art in der Medizin und im Gesundheitswesen schnell zu. Beispiele sind der Einsatz bildgebender Verfahren f¨ ur die Diagnostik und die Therapie und der aktuell rasant wachsende Bereich der TeleMedizin. Computer werden immer intensiver zur Unterst¨ utzung der T¨atigkeiten von ¨ Arzten, Pflege- und Verwaltungskr¨aften genutzt (Schlagwort: Qualit¨atsmanagement). 1

Hasman A., Haux R., Albert A.: A Systematic View on Medical Informatics. Comp. Meth. Pogr. Biomed., No 51, 1996, pp 131-139. 2 Haux R., Dudeck J., Gaus W., Leven FJ., Kunath H., Michaelis J., Pretschner DP., Sonntag H.-G., Thurmayr R., Wolters E.: Empfehlungen der Deutschen Gesellschaft f¨ ur Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (GMDS) zur Bildung und Ausbildung in Medizinischer Informatik, Biometrie und Informatik in Med. u. Biol., No 22, 1991, pp 180-197.

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Bei Operationsmethoden und bei der Planung sowie Simulation von operativen Eingriffen gewinnen Methoden und Werkzeuge der Informationsverarbeitung (3-D Navigation, virtuelle/augmentierte Realit¨ at) zunehmend an Bedeutung. Vor allem die Kommunikation innerhalb und zwischen den Einrichtungen des Gesundheitswesens ist zunehmend wichtiger geworden. Im Zuge einer zunehmenden betriebswirtschaftlichen Verantwortlichkeit in allen Einrichtungen des Gesundheitswesens w¨achst das Interesse, Daten u ¨ber Kosten/Leistungsstrukturen in weit h¨ oherem Maße als bisher verf¨ ugbar zu haben. Dar¨ uber hinaus fordern gesetzliche Bestimmungen, beispielsweise zur Dokumentation von Diagnosen und Therapien, die Zusammenstellung und Weiterleitung von Daten der Versorgungsleistung f¨ ur eine Qualit¨ atssicherung der medizinischen Versorgung und f¨ ur die ausgepr¨ agtere Gesundheitsberichterstattung. So bieten Informationsnetze wie etwa die internationalen und nationalen Gesundheitsdatennetze oder das Internet M¨oglichkeiten, die vor wenigen Jahren kaum vorstellbar waren.

3.2. Qualifikationsprofil der Absolventinnen und Absolventen Das Studium soll eine wissenschaftlich gepr¨agte Ausbildung vermitteln, die Theorie, Fachwissen und praktische Kenntnisse der medizinischen Informatik einschließt. Es soll die Studierenden in die Lage versetzen, Methoden und Werkzeuge der medizinischen Informatik anzuwenden sowie sich eigenst¨andig an ihrer Erforschung und Weiterentwicklung zu beteiligen. Im Gesundheitswesen und in der Medizin besteht zur Zeit ein immenser Bedarf an gut ausgebildeten Wissenschaftlern und Fachkr¨aften f¨ ur die Betreuung der umfassenden und vielseitigen Datenverarbeitungsaufgaben. Insbesondere f¨ ur eine effiziente und verantwortungsvolle Nutzung im Hinblick auf medizinisch orientierte Anwendungen sind entsprechend ausgebildete Fachkr¨ afte auch in Zukunft dringend gefragt. Eine dedizierte universit¨ are Ausbildung in medizinischer Informatik kann auch zuk¨ unftig einen wesentlichen Beitrag zu einer positiven Weiterentwicklung der Medizin und des Gesundheitswesens leisten und damit zu einer medizinischen Forschung und einem Gesundheitswesen auf hohem internationalen Niveau beitragen.

3.3. Pr¨ ufungsf¨ acher Mathematik, Statistik und Theoretische Informatik (27.0 Ects) 6.0/4.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 6.0/4.0

VO UE VO UE VO UE VU

Mathematik 1 f¨ ur Informatik und Wirtschaftsinformatik Mathematik 1 f¨ ur Informatik und Wirtschaftsinformatik Mathematik 2 f¨ ur Informatik Mathematik 2 f¨ ur Informatik Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie Theoretische Informatik und Logik

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Informatik und Gesellschaft (12.0 Ects) 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0

VU VU VU SE

Daten- und Informatikrecht Gesellschaftliche Spannungsfelder der Informatik Gesellschaftswissenschaftliche Grundlagen der Informatik Grundlagen methodischen Arbeitens

Grundlagen der Informatik (12.0 Ects) 6.0/4.0 VO Einf¨ uhrung in die Technische Informatik 6.0/4.0 VU Grundz¨ uge der Informatik Medizinische Informatik (24.0 Ects) 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 6.0/4.0

VO VO VU VO VO VO SE

Biometrie und Epidemiologie Einf¨ uhrung in die Medizinische Informatik Einf¨ uhrung in wissensbasierte Systeme Grundlagen der digitalen Bildverarbeitung Grundlagen und Praxis der medizinischen Versorgung Informationssysteme des Gesundheitswesens Seminar (mit Bachelorarbeit)

Medizinische Grundlagen (27.0 Ects) 4.5/3.0 3.0/2.0 3.0/2.0 1.5/1.0 3.0/2.0 4.5/3.0 3.0/2.0 4.5/3.0

VD VO VO VD VU VU PR VD

Anatomie und Histologie Biochemie Biomedical Sensors and Signals Chemie-Prop¨ adeutikum Grundlagen bioelektrischer Systeme Grundlagen der Physik Physikalisches Praktikum Physiologie und Grundlagen der Pathologie

Programmierung und Datenmodellierung (24.0 Ects) 6.0/4.0 3.0/2.0 3.0/2.0 6.0/4.0 3.0/2.0 3.0/2.0

VL VO VL VL VU VL

Algorithmen und Datenstrukturen 1 Algorithmen und Datenstrukturen 2 Datenmodellierung Einf¨ uhrung in das Programmieren Objektorientierte Modellierung Objektorientierte Programmierung

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Software Entwicklung (27.0 Ects) 6.0/4.0 3.0/2.0 6.0/4.0 3.0/2.0 6.0/4.0 3.0/2.0

VL VU PR VO LU VO

Datenbanksysteme Interface and Interaction Design Projektpraktikum Software Engineering und Projektmanagement Software Engineering und Projektmanagement Verteilte Systeme

Vertiefungsfach (9.0 Ects) Die Lehrveranstaltungen des Vertiefungsfaches sind im Ausmaß von 9.0 Ects aus den Katalogen der Pflicht- und Wahllehrveranstaltungen eines anderen Bachelorstudiums der Studienrichtung Informatik (Medieninformatik, Software & Information Engineering, Technische Informatik) zu w¨ ahlen. Freie Wahlf¨ acher und Soft Skills (18.0 Ects) Siehe Abschnitt 1.5.

3.4. Semesterempfehlung 1. Semester (30.0 Ects) Siehe Grundstudium (Abschnitt 1.3). 2. Semester (30.0 Ects) Siehe Grundstudium (Abschnitt 1.3). 3. Semester (27.0 Ects) 3.0/2.0 4.5/3.0 1.5/1.0 6.0/4.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0

VO VD VD VL VO VL VO UE

Algorithmen und Datenstrukturen 2 Anatomie und Histologie Chemie-Prop¨ adeutikum Datenbanksysteme Einf¨ uhrung in die Medizinische Informatik Objektorientierte Programmierung Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie

4. Semester (25.5 Ects) 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 4.5/3.0

VO VO VU VU

Biochemie Biometrie und Epidemiologie Daten- und Informatikrecht Grundlagen der Physik

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3.0/2.0 VO Informationssysteme des Gesundheitswesens 3.0/2.0 VO Software Engineering und Projektmanagement 6.0/4.0 LU Software Engineering und Projektmanagement 5. Semester (22.5 Ects) 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 4.5/3.0 3.0/2.0

VU VU VO VU PR VD VO

Einf¨ uhrung in wissensbasierte Systeme Grundlagen bioelektrischer Systeme Grundlagen der digitalen Bildverarbeitung Interface and Interaction Design Physikalisches Praktikum Physiologie und Grundlagen der Pathologie Verteilte Systeme

6. Semester (18.0 Ects) 3.0/2.0 3.0/2.0 6.0/4.0 6.0/4.0

VO VO PR SE

Biomedical Sensors and Signals Grundlagen und Praxis der medizinischen Versorgung Projektpraktikum Seminar (mit Bachelorarbeit)

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4. Software & Information Engineering 4.1. Pr¨ aambel Das Bachelorstudium Software & Information Engineering besteht aus zwei Schwerpunkten. Der eine, Software Engineering, ist ein in der Informatik seit langem g¨angiger Begriff. Software Engineering besch¨aftigt sich mit der Entwicklung von Programmpaketen von der Analyse u ¨ber das Design bis hin zur Implementierung. Dieser Schwerpunkt wird begleitet von einer soliden Ausbildung in Programmierung (objektorientiert, logikorientiert und funktional) und Algorithmen. Der zweite Schwerpunkt, Information Engineering, besch¨ aftigt sich mit der Sammlung, Verarbeitung, Verteilung und Pr¨asentation von Information. Daf¨ ur werden Kenntnisse der statistischen Datenanalyse ben¨otigt, aber auch solche der Datenbanken, Verteilten Systemen (Internet-Applikationen) und Expertensystemen.

4.2. Qualifikationsprofil der Absolventinnen und Absolventen AbsolventInnen der Studienrichtung Software & Information Engineering arbeiten vorrangig in Unternehmen, der ¨ offentlichen Verwaltung oder sonstigen Organisationen, deren Gesch¨ aftsfeld stark auf der Sammlung, Verarbeitung und Pr¨asentation von Informationen durch Computer beruht. Diese InformatikerInnen planen die Infrastruktur, den Einsatz von Informationssystemen und die Eigenentwicklung von Informationssystemen. Sie sind in der Lage, alle Phasen eines großen Softwareprojektes zu leiten, aber gegebenenfalls auch selbst durchzuf¨ uhren. Wichtige Teilaspekte sind die Analyse und Modellierung von Daten, Wissen und (Gesch¨afts-)Prozessen in den Organisationen, die Projektplanung und Kontrolle sowie Entwurfsprozesse. Weiters haben AbsolventInnen einen detaillierten Einblick in aktuelle Konzepte von Informationssystemen und speziell von verteilten Informationssystemen, die sie in die Lage versetzen, die g¨ unstigste Variante f¨ ur eine Organisation auszuw¨ahlen. Eine wichtige Qualifikation sind auch die F¨ahigkeiten zur Gruppenarbeit und F¨ uhrung von Mitarbeitern. Weiters werden AbsolventInnen dieses Bachelorstudiums in der Softwareentwicklung eingesetzt. Sie arbeiten in allen Bereichen von Anwendungs- und Systemprogrammierung wie z.B. Anwendungssoftware, Bankensoftware, technische Software, Systemsoftware, Internetsoftware, Client-Server-Software und Telekommunikationssoftware. Die AbsolventInnen beherrschen alle w¨ ahrend der Softwareentwicklung auftretenden Arbeitsschritte und arbeiten zum Beispiel als Softwareentwickler, Systemanalytiker, Systemdesigner und Userinterfacedesigner. AbsolventInnen des Bachelorstudiums sind vom Berufsbild her st¨arker in aktuelle kurzund mittelfristige Projekte eingebunden und entscheiden Fragen der Informationssyste-

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me auf einer operativen Ebene. Sie haben fundierte Kenntnisse u ¨ber Algorithmen und Programmierung (objektorientiert, logikorientiert und funktional). Weiters ist die Ausbildung konzentriert auf Analyse, Design und Implementierung von Informationssystemen, wobei die Kenntnisse von datenbankbasierten Softwareprojekten u ¨ber Client-Server Applikationen bis zum Einsatz von Expertensystemen reichen.

4.3. Pr¨ ufungsf¨ acher Von den beiden Pr¨ ufungsf¨ achern Schwerpunkt Software Engineering“ und Schwer” ” punkt Information Engineering“ ist nur einer zu w¨ahlen. Mathematik, Statistik und Theoretische Informatik (27.0 Ects) 6.0/4.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 6.0/4.0

VO UE VO UE VO UE VU

Mathematik 1 f¨ ur Informatik und Wirtschaftsinformatik Mathematik 1 f¨ ur Informatik und Wirtschaftsinformatik Mathematik 2 f¨ ur Informatik Mathematik 2 f¨ ur Informatik Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie Theoretische Informatik und Logik

Informatik und Gesellschaft (12.0 Ects) 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0

VU VU VU SE

Daten- und Informatikrecht Gesellschaftliche Spannungsfelder der Informatik Gesellschaftswissenschaftliche Grundlagen der Informatik Grundlagen methodischen Arbeitens

Programmierung (21.0 Ects) 6.0/4.0 3.0/2.0 6.0/4.0 3.0/2.0 3.0/2.0

VL VO VL VL VL

Algorithmen und Datenstrukturen 1 Algorithmen und Datenstrukturen 2 Einf¨ uhrung in das Programmieren Logikorientierte Programmierung Objektorientierte Programmierung

Technische Informatik (18.0 Ects) 6.0/4.0 6.0/4.0 3.0/2.0 3.0/2.0

VO VU VO LU

Einf¨ uhrung in die Technische Informatik Grundz¨ uge der Informatik Verteilte Systeme Verteilte Systeme

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Software Engineering (18.0 Ects) 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 6.0/4.0

VL VU VU VO LU

Datenmodellierung Interface and Interaction Design Objektorientierte Modellierung Software Engineering und Projektmanagement Software Engineering und Projektmanagement

Information Engineering (16.5 Ects) 6.0/4.0 3.0/2.0 1.5/1.0 3.0/2.0 3.0/2.0

VL VU LU VO VL

Datenbanksysteme Einf¨ uhrung in wissensbasierte Systeme Einf¨ uhrung in wissensbasierte Systeme Grundz¨ uge der Artificial Intelligence Semistrukturierte Daten

Schwerpunkt Software Engineering“ (39.0 Ects) ” 6.0/4.0 LU Advanced Software Engineering 3.0/2.0 VO Betriebssysteme 3.0/2.0 VL Funktionale Programmierung 6.0/4.0 PR Projektpraktikum 3.0/2.0 VU Security 6.0/4.0 SE Seminar (mit Bachelorarbeit) 3.0/2.0 VU Softwarequalit¨ atssicherung 4.5/3.0 VL Systemprogrammierung ¨ 4.5/3.0 VL Ubersetzerbau Schwerpunkt Information Engineering“ (39.0 Ects) ” 3.0/2.0 VO Analyse multivariater Daten 1.5/1.0 UE Analyse multivariater Daten 3.0/2.0 VU Clusteranalyse und Methoden des un¨ uberwachten Lernens 4.5/3.0 VU Explorative Datenanalyse und Visualisierung 4.5/3.0 VU Klassifikation und Diskriminanzanalyse 6.0/4.0 PR Projektpraktikum 6.0/4.0 SE Seminar (mit Bachelorarbeit) 3.0/2.0 VO Statistical Computing 3.0/2.0 VU Statistische Simulation und computerintensive Methoden 4.5/3.0 VU Verallgemeinerte lineare Regressionsmodelle Vertiefungsfach (10.5 Ects) Die Lehrveranstaltungen des Vertiefungsfaches sind im Ausmaß von 10.5 Ects aus dem zweiten Schwerpunkt (Information bzw. Software Engineering), aus den beiden folgenden Wahllehrveranstaltungskatalogen, aus den Pflichtlehrveranstaltungskatalogen eines

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anderen Bachelorstudiums der Studienrichtung Informatik (Medieninformatik, Medizinische Informatik, Technische Informatik) und aus den Katalogen Basisfach Design (Abschnitt 2.3.2) sowie Basisfach Computergraphik und Bildverarbeitung (Abschnitt 2.3.3) zu w¨ahlen. Wahllehrveranstaltungskatalog Information Engineering“ ” 3.0/2.0 VO Biostatistics 3.0/2.0 UE Biostatistics 4.5/3.0 VU Computerstatistik 3.0/2.0 UE Daten- und Informatikrecht 3.0/2.0 VU Fuzzy Modelle 3.0/2.0 VO Geoinformation 2 3.0/2.0 UE Geoinformation 2 2.5/2.0 VO Geostatistics 2.5/2.0 UE Geostatistics 3.0/2.0 VU Intelligente Softwareagenten 3.0/2.0 VO Logik f¨ ur Wissensrepr¨asentation 5.0/4.0 VO Maß- und Wahrscheinlichkeitstheorie 3.0/2.0 UE Maß- und Wahrscheinlichkeitstheorie 5.0/3.0 VO Multivariate Statistik 2.0/1.0 UE Multivariate Statistik 3.0/2.0 VO Neural Computation 1.5/1.0 LU Neural Computation 4.5/3.0 VO Nichtparametrische Methoden der Statistik 2.0/1.0 UE Nichtparametrische Methoden der Statistik 3.0/2.0 VU Numerische Aspekte der Datenanalyse 3.0/2.0 VO Statistische Versuchsplanung 1.5/1.0 UE Statistische Versuchsplanung 4.0/3.0 VO Stochastische Grundlagen der Computerwissenschaften 2.0/1.0 UE Stochastische Grundlagen der Computerwissenschaften 4.0/3.0 VO Technische Statistik 3.0/2.0 UE Technische Statistik 3.0/2.0 VU Web Data Extraction and Integration 3.0/2.0 VO Werkzeuge und Sprachen zur Wissensrepr¨asentation 1.5/1.0 UE Werkzeuge und Sprachen zur Wissensrepr¨asentation Wahllehrveranstaltungskatalog Software Engineering“ ” 3.0/2.0 VO Abstrakte Maschinen 3.0/2.0 VO Computernumerik 1.5/1.0 UE Computernumerik 3.0/2.0 VU E-Commerce Technologien 3.0/2.0 VU Effiziente Programme 3.0/2.0 VU Entwicklung von Web-Anwendungen 3.0/2.0 VO Entwurf, Errichtung und Management von Datennetzen 1.5/1.0 LU Entwurf, Errichtung und Management von Datennetzen

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3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 6.0/4.0 3.0/2.0

VU VU VU UE VU VU VL VO

Internet Security Kooperatives Arbeiten Software Engineering f¨ ur große Informationssysteme Softwarequalit¨ atssicherung Stackbasierte Sprachen Usability Engineering Verteiltes Programmieren mit Space-based Computing Middleware ¨ Weiterf¨ uhrender Ubersetzerbau

Freie Wahlf¨ acher und Soft Skills (18.0 Ects) Siehe Abschnitt 1.5.

4.4. Semesterempfehlung 1. Semester (30.0 Ects) Siehe Grundstudium (Abschnitt 1.3). 2. Semester (30.0 Ects) Siehe Grundstudium (Abschnitt 1.3). 3. Semester (25.5 Ects) Allgemein 3.0/2.0 VO 6.0/4.0 VL 3.0/2.0 VL 3.0/2.0 VO 3.0/2.0 UE

Algorithmen und Datenstrukturen 2 Datenbanksysteme Objektorientierte Programmierung Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie

Schwerpunkt Information Engineering“ ” 4.5/3.0 VU Explorative Datenanalyse und Visualisierung 3.0/2.0 VO Statistical Computing Schwerpunkt Software Engineering“ ” 3.0/2.0 VO Betriebssysteme 4.5/3.0 VL Systemprogrammierung 4. Semester (28.5/25.5 Ects) Allgemein 3.0/2.0 VU Daten- und Informatikrecht 3.0/2.0 VO Grundz¨ uge der Artificial Intelligence 3.0/2.0 VL Logikorientierte Programmierung

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3.0/2.0 VL Semistrukturierte Daten 3.0/2.0 VO Software Engineering und Projektmanagement 6.0/4.0 LU Software Engineering und Projektmanagement Schwerpunkt Information Engineering“ ” 3.0/2.0 VU Clusteranalyse und Methoden des un¨ uberwachten Lernens 4.5/3.0 VU Verallgemeinerte lineare Regressionsmodelle Schwerpunkt Software Engineering“ ”¨ 4.5/3.0 VL Ubersetzerbau 5. Semester (21.0/28.5 Ects) Allgemein 3.0/2.0 VU 1.5/1.0 LU 3.0/2.0 VU 3.0/2.0 VO 3.0/2.0 LU

Einf¨ uhrung in wissensbasierte Systeme Einf¨ uhrung in wissensbasierte Systeme Interface and Interaction Design Verteilte Systeme Verteilte Systeme

Schwerpunkt Information Engineering“ ” 4.5/3.0 VU Klassifikation und Diskriminanzanalyse 3.0/2.0 VU Statistische Simulation und computerintensive Methoden Schwerpunkt Software Engineering“ ” 6.0/4.0 LU Advanced Software Engineering 3.0/2.0 VL Funktionale Programmierung 3.0/2.0 VU Security 3.0/2.0 VU Softwarequalit¨ atssicherung 6. Semester (16.5/12.0 Ects) Schwerpunkt Information Engineering“ ” 3.0/2.0 VO Analyse multivariater Daten 1.5/1.0 UE Analyse multivariater Daten 6.0/4.0 PR Projektpraktikum 6.0/4.0 SE Seminar (mit Bachelorarbeit) Schwerpunkt Software Engineering“ ” 6.0/4.0 PR Projektpraktikum 6.0/4.0 SE Seminar (mit Bachelorarbeit)

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5. Technische Informatik (Computer Engineering) 5.1. Pr¨ aambel Durch die enormen Fortschritte der Mikroelektronik und Informationstechnik ist der Markt der technischen Computeranwendungen enorm gewachsen und wird auch in Zukunft einen expandierenden Arbeitsmarkt f¨ ur InformatikerInnen schaffen. Besonders vielversprechende Wachstumssegmente sind die in verschiedensten Produkten eingebetteten Computersysteme (Embedded Systems), insbesondere: – Embedded Systems in der Automation: Automobilelektronik, Unterhaltungselektronik, Haushaltselektronik, Industrieelektronik, Automatisierungstechnik, Medizintechnik. – Embedded Systems in der Telekommunikation: Handys, Vermittlungstechnik, Netzwerk-Management, Wireless Networks, Breitband-Kommunikation, digitales Radio und Fernsehen. Die Entwicklung derartiger Embedded Systems erfordert neben Grundlagen der physikalisch/technischen Anwendungen eingehende Spezialkenntnisse in ComputerHardware (Elektrotechnik, digitale Schaltungen, Rechnerarchitekturen, Signalverarbei¨ tung), Computer-Kommunikation (Ubertragungstechnik, Netzwerke, Protokolle) und Computer-Software (Systemprogrammierung, verteilte Systeme, fehlertolerante Echtzeitsysteme, Software-Engineering). International ist Technische Informatik ein wohleingef¨ uhrtes Fachgebiet. Entsprechende Studieng¨ ange (Computer Engineering) gibt es an fast allen gr¨oßeren ausl¨andischen Universit¨ aten. National gesehen kommt der Technischen Universit¨at Wien auf Grund der betr¨ achtlichen Fachkompetenz im Bereich der technischen Informatik, vor allem innerhalb der Fakult¨ at f¨ ur Informatik und in der Fakult¨at f¨ ur Elektrotechnik und Informationstechnik, eine f¨ uhrende Position in der ¨osterreichischen Universit¨atslandschaft zu. Der Verteilung der einschl¨ agigen Kompetenz an der Technischen Universit¨at Wien Rechnung tragend wird sowohl das Bachelor- als auch (insbesondere) das Masterstudium Technische Informatik in Zusammenarbeit mit der Fakult¨at f¨ ur Elektrotechnik und Informationstechnik implementiert. Im Vergleich mit den an ¨ osterreichischen Fachhochschulen (FH) angebotenen, einschl¨agigen Studieng¨ angen zeichnet sich das Bachelorstudium Technische Informatik (BTI) folgendermaßen aus: – Das BTI ist wesentlich grundlagenorientierter als ein FH-Studiengang. Angesichts des Zeithorizonts von mehreren Jahrzehnten bei der Berufsaus¨ ubung hat dies ins-

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gesamt gr¨ oßeren Wert als die intime Vertrautheit mit gerade aktuellen Werkzeugen und Techniken. Durch ein breit gef¨achertes Basiswissen sind die AbsolventInnen auch flexibler einsetzbar. – Das BTI bietet eine optimale Vorbereitung auf ein weiterf¨ uhrendes Masterstudium, insbesondere auf das Masterstudium Technische Informatik, erlaubt aber auch – durch den signifikanten Anteil praxisrelevanter Labor¨ ubungen – einen unmittelbaren Berufseinstieg mit hoher Qualifikation. – Die Entscheidung Masterstudium vs. Berufseinstieg“ muss nicht am Studienbe” ginn, sondern erst bei Abschluss des BTI (oder sogar nach einem erfolgten Berufseinstieg) getroffen werden.

5.2. Qualifikationsprofil der Absolventinnen und Absolventen Das Bachelorstudium Technische Informatik hat das Ziel, hochqualifizierte, selbst¨andige und sich ihrer Verantwortung bewusste Pers¨onlichkeiten f¨ ur gehobene Positionen in der Entwicklung und Produktion, der Vermarktung und dem Management von technischen Computersystemen – insbesondere Embedded Systems – auszubilden. Das grundlagenorientierte und auf breites Basiswissen ausgerichtete Studium stellt sicher, dass die AbsolventInnen vielseitig einsetzbar und f¨ahig sind, mit der raschen Weiterentwicklung Schritt zu halten, ihre Leistung somit w¨ahrend der gesamten Zeit der Berufsaus¨ ubung erbringen k¨ onnen. Auf der anderen Seite wird ausreichend viel Praxiswissen vermittelt, um den AbsolventInnen den unmittelbaren Berufseinstieg zu erm¨oglichen.

5.3. Pr¨ ufungsf¨ acher Mathematik, Statistik und Theoretische Informatik (33.0 Ects) 6.0/4.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 6.0/4.0

VO UE VO UE VO UE VO UE VU

Mathematik 1 f¨ ur Informatik und Wirtschaftsinformatik Mathematik 1 f¨ ur Informatik und Wirtschaftsinformatik Mathematik 2 f¨ ur Informatik Mathematik 2 f¨ ur Informatik Mathematik 3 f¨ ur Informatik Mathematik 3 f¨ ur Informatik Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie Theoretische Informatik und Logik

Informatik und Gesellschaft (12.0 Ects) 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0

VU VU VU SE

Daten- und Informatikrecht Gesellschaftliche Spannungsfelder der Informatik Gesellschaftswissenschaftliche Grundlagen der Informatik Grundlagen methodischen Arbeitens

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Modellierung und Programmierung (34.5 Ects) 6.0/4.0 3.0/2.0 3.0/2.0 6.0/4.0 3.0/2.0 3.0/2.0 6.0/4.0 4.5/3.0

VL VO VL VL VU VL PR VL

Algorithmen und Datenstrukturen 1 Algorithmen und Datenstrukturen 2 Datenmodellierung Einf¨ uhrung in das Programmieren Objektorientierte Modellierung Objektorientierte Programmierung Projektpraktikum Systemprogrammierung

Grundlagen der Technische Informatik (28.5 Ects) 6.0/4.0 4.5/3.0 3.0/2.0 6.0/4.0 3.0/2.0 1.5/1.0 3.0/2.0 1.5/1.0

VO VO LU VU VO UE VU VO

Einf¨ uhrung in die Technische Informatik Elektrotechnische Grundlagen der Informatik Elektrotechnische Grundlagen der Informatik Grundz¨ uge der Informatik Modellbildung in der Physik Modellbildung in der Physik Regelungstechnik Sensor/Aktor-Systeme

Fehlertolerante verteilte Echtzeitsysteme (12.0 Ects) 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0

VO VO VU VO

Betriebssysteme Datenkommunikation Dependable Systems Echtzeitsysteme

Embedded Systems (34.5 Ects) 4.5/3.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 6.0/4.0 6.0/4.0 6.0/4.0 3.0/2.0

VO LU VO VO LU VL SE VO

Digitales Design Digitales Design Einf¨ uhrung in die Telekommunikation Embedded Systems Engineering Embedded Systems Engineering Microcontroller Seminar (mit Bachelorarbeit) Signalprozessoren

Vertiefungsfach (7.5 Ects) Die Lehrveranstaltungen des Vertiefungsfaches sind im Ausmaß von 7.5 Ects aus dem folgenden Wahllehrveranstaltungskatalog zu w¨ahlen. Wahllehrveranstaltungskatalog Technische Informatik“ ” 4.5/3.0 VU Computerstatistik

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4.5/3.0 3.0/2.0 3.0/2.0 4.5/3.0

VL LU LU VL

Hardware-Modellierung Sensor/Aktor-Systeme Signalprozessoren ¨ Ubersetzerbau

Freie Wahlf¨ acher und Soft Skills (18.0 Ects) Siehe Abschnitt 1.5.

5.4. Semesterempfehlung 1. Semester (30.0 Ects) Siehe Grundstudium (Abschnitt 1.3). 2. Semester (30.0 Ects) Siehe Grundstudium (Abschnitt 1.3). 3. Semester (28.5 Ects) 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 4.5/3.0

VO VO VU VO UE VL VO UE VL

Algorithmen und Datenstrukturen 2 Betriebssysteme Daten- und Informatikrecht Mathematik 3 f¨ ur Informatik Mathematik 3 f¨ ur Informatik Objektorientierte Programmierung Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie Systemprogrammierung

4. Semester (25.5 Ects) 3.0/2.0 4.5/3.0 4.5/3.0 3.0/2.0 6.0/4.0 3.0/2.0 1.5/1.0

VO VO VO LU VL VO UE

Datenkommunikation Digitales Design Elektrotechnische Grundlagen der Informatik Elektrotechnische Grundlagen der Informatik Microcontroller Modellbildung in der Physik Modellbildung in der Physik

5. Semester (22.5 Ects) 3.0/2.0 LU Digitales Design 3.0/2.0 VO Echtzeitsysteme 3.0/2.0 VO Embedded Systems Engineering

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6.0/4.0 3.0/2.0 1.5/1.0 3.0/2.0

LU VU VO VO

Embedded Systems Engineering Regelungstechnik Sensor/Aktor-Systeme Signalprozessoren

6. Semester (18.0 Ects) 3.0/2.0 3.0/2.0 6.0/4.0 6.0/4.0

VU VO PR SE

Dependable Systems Einf¨ uhrung in die Telekommunikation Projektpraktikum Seminar (mit Bachelorarbeit)

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Teil II.

Masterstudien

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6. Allgemeine Regelungen 6.1. Studien und akademischer Grad (1) An der Technischen Universit¨at Wien sind acht ingenieurwissenschaftliche Masterstudien im Bereich der Informatik eingerichtet: Computational Intelligence, Computergraphik & Digitale Bildverarbeitung, Information & Knowledge Management, Medieninformatik, Medizinische Informatik, Software Engineering & Internet Computing, Technische Informatik sowie Wirtschaftsingenieurwesen Informatik. Die Regelstudiendauer dieser Studien betr¨ agt 4 Semester. (2) Der Absolventin/Dem Absolventen eines Masterstudiums wird der akademische Grad Diplom-Ingenieurin“/ Diplom-Ingenieur“, abgek¨ urzt Dipl.-Ing.“ oder DI“, ver” ” ” ” ¨ liehen (englische Ubersetzung: Master of Science“, abgek¨ urzt MSc“). ” ”

6.2. ECTS-Punkte und Semesterstunden Als Maß f¨ ur den Umfang von Lehrveranstaltungen und Pr¨ ufungsf¨achern werden ECTS-Punkte (Ects) und Semesterstunden (Sst) verwendet. Ist nur eine Zahl angegeben, handelt es sich um ECTS-Punkte; bei zwei Zahlen gibt die erste die ECTS-Punkte und die zweite die Semesterstunden an. ECTS steht f¨ ur European Credit Transfer System. Die ECTS-Punkte geben den durchschnittlichen Gesamtaufwand f¨ ur Studierende an, wobei ein ECTS-Punkt 25 Arbeitsstunden entspricht. Der Aufwand f¨ ur ein Studienjahr betr¨agt 60.0 Ects, f¨ ur ein Masterstudium einschließlich Masterarbeit (Diplomarbeit) 120.0 Ects. Der Umfang der von den Studierenden zu erbringenden Leistungen wird ausschließlich in ECTS-Punkten angegeben. Semesterstunden sind ein Maß f¨ ur die Beauftragung der Lehrenden. Bei Vorlesungen entspricht eine Semesterstunde einer Vorlesungseinheit von 45 Minuten je Woche eines Semesters. Von Ausnahmen abgesehen entspricht eine Semesterstunde 1.5 Ects.

6.3. Pr¨ ufungsf¨ acher (1) Die Lehrveranstaltungen der Masterstudien gliedern sich in die drei Pr¨ ufungsf¨acher Basisfach (bzw. Pflichtfach), Vertiefungsfach (bzw. Wahlfach) sowie Freie Wahlf¨ acher und Soft Skills. (2) F¨ ur die Wahl der Lehrveranstaltungen in die Pr¨ ufungsf¨acher gilt, dass eine Lehrveranstaltung nicht f¨ ur das entsprechende Fach gew¨ahlt werden kann, wenn ¨aquivalente

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Lehrveranstaltungen bereits zur Erreichung jenes Studienabschlusses notwendig waren, auf dem das Masterstudium aufbaut. An ihrer Stelle sind beliebige noch nicht gew¨ahlte Lehrveranstaltungen aus den Wahlfachkatalogen des Masterstudiums im selben EctsAusmaß zu absolvieren. (3) Eine Lehrveranstaltung aus dem Katalog der Pflichtf¨acher ist nur dann zu absolvieren, wenn nicht schon ¨ aquivalente Lehrveranstaltungen in dem der Zulassung zum Masterstudium zu Grunde liegenden Studium absolviert wurden. Andernfalls sind an ihrer Stelle beliebige noch nicht gew¨ ahlte Lehrveranstaltungen aus den Wahlfachkatalogen des Masterstudiums im selben Ects-Ausmaß zu absolvieren. (4) Umgekehrt sind Lehrveranstaltungen, die bereits vor Beginn des Masterstudiums absolviert wurden, aber nicht zur Erreichung jenes Studienabschlusses notwendig waren, auf dem das Masterstudium aufbaut, gem¨aß § 78 UG 2002 f¨ ur Lehrveranstaltungen des Masterstudiums anzuerkennen, sofern sie diesen bez¨ uglich Inhalt, Umfang und ¨ Lehrveranstaltungstyp entsprechen. Die Entscheidung u obliegt dem ¨ ber die Aquivalenz studienrechtlichen Organ. (5) Beruht die Zulassung zum Masterstudium auf einem Studium, dessen Aufwand mehr als 180.0 Ects betr¨ agt, so kann das studienrechtliche Organ auf Antrag der/des Studierenden einen individuellen Katalog von Lehrveranstaltungen aus den Pr¨ ufungsf¨achern festlegen, welche aus dem f¨ ur die Zulassung zum Masterstudium zu Grunde liegenden Studium als ¨ aquivalent anerkannt werden, ohne dass daf¨ ur andere Lehrveranstaltungen gew¨ahlt werden m¨ ussen. Das Ausmaß dieses individuellen Katalogs darf das Ausmaß an ECTS-Punkten, mit denen der Aufwand des f¨ ur die Zulassung zum Masterstudium zu Grunde liegenden Studiums u ¨ ber 180.0 Ects liegt, nicht u ¨berschreiten.

6.4. Freie Wahlf¨ acher und Soft Skills In jedem Masterstudium sind freie Wahlf¨acher und Soft Skills im Umfang von 9.0 Ects zu absolvieren. Davon sind mindestens 4.5 Ects aus dem von der Technischen Universit¨at Wien verlautbarten Auswahlkatalog der Soft Skills“ oder aus dem Katalog Soft ” Skills & Gender Studies (Abschnitt 1.4) zu w¨ahlen; dieser Betrag erniedrigt sich um die Anzahl jener ECTS-Punkte, die bereits im Rahmen der anderen Pr¨ ufungsf¨acher aus den beiden Soft Skills-Katalogen gew¨ahlt werden. Die u ¨brigen Lehrveranstaltungen dieses Pr¨ ufungsfaches k¨ onnen frei aus dem Angebot an wissenschaftlichen/k¨ unstlerischen Lehrveranstaltungen aller anerkannten in- und ausl¨andischen Universit¨aten gew¨ahlt werden.

6.5. Masterarbeit (Diplomarbeit) (1) Die Masterarbeit wird im Folgenden auch Diplomarbeit genannt. (2) Im Rahmen des Masterstudiums ist eine Diplomarbeit im Umfang von 30.0 Ects zu verfassen.

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(3) Das Thema der Diplomarbeit ist einem der Pr¨ ufungsf¨acher Basis-/Pflichtfach oder Vertiefungs-/Wahlfach auf Vorschlag der/des Studierenden oder der Betreuerin/des Betreuers zu entnehmen. Die Aufgabenstellung ist so zu w¨ahlen, dass f¨ ur eine Studentin/einen Studenten die Bearbeitung innerhalb von sechs Monaten m¨oglich und zumutbar ist. (4) Die Diplomarbeit ist in deutscher oder englischer Sprache abzufassen; die Wahl der Sprache liegt bei der/dem Studierenden. (5) Das Seminar f¨ ur DiplomandInnen ist im Zuge des Verfassens der Diplomarbeit zu absolvieren. Im Rahmen des Seminars sind Pr¨asentationsunterlagen u ¨ ber die Ergebnisse der Diplomarbeit anzufertigen und der Technischen Universit¨at Wien zur nicht ausschließlichen Verwendung zur Verf¨ ugung zu stellen.

6.6. Voraussetzungen f¨ ur die Absolvierung von Lehrveranstaltungen (1) Lehrveranstaltungsleiterinnen und -leiter von Lehrveranstaltungen, die in den Studien der Studienrichtung Informatik nur als Lehrveranstaltungen in Basis-/Pflichtf¨achern oder Vertiefungs-/Wahlf¨ achern in Masterstudien aufscheinen, sind berechtigt, bei den Studierenden die Kenntnisse und Fertigkeiten vorauszusetzen, die in einem einschl¨agigen Bachelorstudium vermittelt werden. ¨ (2) Uberdies sind sie berechtigt, bei der Anmeldung zu einer Vorlesungspr¨ ufung sowie bei der Anmeldung zu einer Lehrveranstaltung mit immanentem Pr¨ ufungscharakter die Zulassung zum Masterstudium zu verlangen.

6.7. Studienplanentsprechung von Lehrveranstaltungen (1) Eine an der Technischen Universit¨at Wien absolvierte Lehrveranstaltung entspricht einer Lehrveranstaltung des Studienplans und bedarf keiner formalen Anerkennung, – wenn ihr Titel – abgesehen vom optionalen Zusatz f¨ ur Informatik“ zur Unter” scheidung von gleichartigen Lehrveranstaltungen anderer Studienrichtungen – mit dem Titel der Lehrveranstaltung des Studienplans u ¨bereinstimmt, – wenn ihr Typ mit dem Typ der Lehrveranstaltung des Studienplans u ¨ bereinstimmt, wobei die Typen VO, VD, VU und VL bzw. die Typen UE, RU und LU bzw. die Typen PS und SE f¨ ur diese Regelung als identisch gelten, – und wenn ihr Umfang mindestens den im Studienplan vorgesehenen ECTSPunkten entspricht. (2) Lehrveranstaltungen, die derselben Lehrveranstaltung des Studienplans entsprechen, gelten als ¨ aquivalent und k¨onnen nicht gleichzeitig innerhalb eines Studiums gew¨ahlt werden.

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6.8. Lehrveranstaltungssprache Die Lehrveranstaltungen k¨ onnen auch in englischer Sprache angeboten werden.

6.9. Erweiterung der Lehrveranstaltungskataloge (1) Die Studienkommission kann per Verordnung die Wahlfachkataloge der Studien um aktuell angebotene Lehrveranstaltungen erweitern sowie Lehrveranstaltungen definieren, die zu Pflicht- und Wahllehrveranstaltungen des Studienplans ¨aquivalent sind. ¨ Diese Erg¨ anzungen und Aquivalenzen sind vor Beginn des Semesters (1. Oktober bzw. 1. M¨arz) im Mitteilungsblatt der Technischen Universit¨at Wien zu verlautbaren und gelten, soweit nicht anders angegeben, nur f¨ ur die im auf die Verlautbarung folgenden Semester abgehaltenen Lehrveranstaltungen. (2) In begr¨ undeten Ausnahmef¨allen kann das studienrechtliche Organ derartige ¨ Erg¨anzungen und Aquivalenzen auch f¨ ur einzelne Studierende definieren; in diesem Fall ist den Studierenden eine entsprechende Best¨atigung auszustellen.

6.10. Pr¨ ufungsordnung Beurteilung von Lehrveranstaltungen (1) Die Beurteilung von Lehrveranstaltungen erfolgt durch Lehrveranstaltungspr¨ ufungen. Alle Lehrveranstaltungen mit Ausnahme jener vom Typ VO (Vorlesung) und VD (Vorlesung mit Demonstrationen) haben immanenten Pr¨ ufungscharakter, d.h., sie erfordern eine aktive Teilnahme der Studierenden, die in der Beurteilung entsprechend zu ber¨ ucksichtigen ist. (2) Die Art der Pr¨ ufung und die Festlegung der Pr¨ ufungsmethode bleiben im Rahmen der von den Satzungen der Technischen Universit¨at Wien, studienrechtlicher Teil, in der jeweils g¨ ultigen Fassung vorgegebenen Richtlinien den Lehrveranstaltungsleiter(inn)en u ¨berlassen; sie sind aber jedenfalls vor Beginn der Lehrveranstaltung bekanntzugeben. (3) Der positive Erfolg von Pr¨ ufungen und Arbeiten ist mit sehr gut“ (1), gut“ (2), ” ” befriedigend“ (3) oder gen¨ ugend“ (4), der negative Erfolg mit nicht gen¨ ugend“ (5) ” ” ” zu beurteilen. (4) Studierende sind berechtigt Pr¨ ufungen in einer Fremdsprache abzulegen, wenn die Pr¨ uferin/der Pr¨ ufer zustimmt.

Abschluss des Masterstudiums (5) F¨ ur den Abschluss des Masterstudiums ist die positive Absolvierung aller im Studienplan vorgesehenen Lehrveranstaltungen sowie die positive Beurteilung der Diplomarbeit erforderlich.

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(6) Die studienabschließende Masterpr¨ ufung besteht aus dem Einreichen der Zeugnisse f¨ ur die vorgeschriebenen Lehrveranstaltungen und der Beurteilung der Diplomarbeit. (7) Im Abschlusszeugnis werden die in Abschnitt 6.3 beschriebenen drei Pr¨ ufungsf¨ acher mit ihrem Umfang in ECTS-Punkten und dem Notenmittelwert, die Beurteilung der Diplomarbeit sowie die Gesamtbeurteilung gem¨aß § 73 Abs. 3 UG 2002 ausgewiesen, wobei sich letztere aus den Noten der drei Pr¨ ufungsf¨acher und der Note der Diplomarbeit ergibt. Der Notenmittelwert eines Pr¨ ufungsfaches ergibt sich aus dem nach ECTS-Punkten gewichteten und auf ganze Zahlen gerundeten Mittelwert der Noten aller Lehrveranstaltungen des jeweiligen Faches, wobei bei einem Nachkommateil gr¨oßer als 0.5 aufgerundet und sonst abgerundet wird.

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7. Computational Intelligence 7.1. Pr¨ aambel Das Gebiet der Computational Intelligence im engeren Sinn befasst sich mit den Grundlagen, dem Aufbau und dem Design von intelligenten Agenten. Ein intelligenter Agent ist ein System, das auf seine Umgebung vern¨ unftig, flexibel und zielgerichtet reagiert, das aus Erfahrung lernt und das im Rahmen seiner beschr¨ankten Wahrnehmungsm¨ oglichkeiten und Rechenkapazit¨aten Entscheidungen treffen kann. Das Ziel der Arbeiten in diesem Gebiet ist es, einerseits die Prinzipien zu verstehen, die intelligentes Verhalten erm¨ oglichen, andererseits Methoden zu entwickeln, die zur Konstruktion von intelligenten Agenten f¨ uhren. Die zugrunde liegende Hypothese dabei ist, dass intelligentes Schließen letztlich nichts anderes als eine Art von Berechnung (Computation) ist. Grunds¨ atzlich werden zwei Ans¨atze verfolgt. Der eine geht vom biologischen Vorbild des Menschen aus und versucht, die Vorg¨ange im Gehirn und in den Sinnesorganen zu analysieren und nachzuempfinden, oder auch die Mechanismen der Evolution auf den Computer zu u uhrte zu neuen Techniken wie neuronalen Netzen oder ¨ bertragen. Dies f¨ evolution¨ aren Algorithmen. Der zweite Ansatz nimmt sich das Denken des Menschen zum Vorbild und versucht, es mit Hilfe der symbolischen Logik oder anderer formaler Methoden zu modellieren und auf den Computer zu u ¨ bertragen. Dabei wird intelligentes Verhalten wie Spracherkennung, Schachspiel oder das automatisierte Beweisen von mathematischen Theoremen mit Verfahren erreicht, die kaum biologische Entsprechungen besitzen. Die beiden Ans¨ atze sind komplement¨ar und erg¨anzen einander beim Entwurf intelligenter Systeme. Die Ergebnisse der Forschung werden mittlerweile erfolgreich in innovative Produkte umgesetzt, die etwa der Analyse und Generierung nat¨ urlicher Sprache oder der formalen Verifikation von Hard- und Software dienen. Das Masterstudium der Computational Intelligence vermittelt die Grundlagen und Anwendungen beider Ans¨ atze. Dar¨ uber hinaus enth¨alt es Kernelemente der klassischen theoretischen Informatik wie die Algorithmik, die sich mit effizienten und computergerechten Berechnungsverfahren befasst. Das vorliegende Masterstudium entspricht inhaltlich dem Forschungsschwerpunkt Computational Intelligence, der im Entwicklungsplan des Fachbereichs Informatik der Technischen Universit¨at Wien verankert ist.

7.2. Qualifikationsprofil der AbsolventInnen AbsolventInnen des Masterstudiums Computational Intelligence beherrschen die mathematischen und theoretischen Grundlagen der Informatik und verf¨ ugen u ¨ ber umfassende Kenntnisse aus Algorithmik und Artificial Intelligence. Dadurch sind sie bef¨ahigt,

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in Forschungs- und Entwicklungsabteilungen komplexe Aufgabenstellungen zu analysieren und zu modellieren, innovative Probleml¨osungen und Verfahren zu entwerfen sowie Methoden einzusetzen, die ein hohes Maß an formalem und mathematischem Vorwissen ben¨ otigen, wie beispielsweise Formale Hard- und Softwareverifikation, Kryptographische Anwendungen, Optimierungsprobleme (etwa Verschnittprobleme), Entwicklung von Werkzeugen zur Projektierung technischer Anlagen, oder der Entwurf von adaptiven, lernenden Systemen. Dar¨ uber hinaus besitzen die AbsolventInnen gute Voraussetzungen f¨ ur eine wissenschaftlich-akademische Karriere.

7.3. Studienvoraussetzungen Das Masterstudium Computational Intelligence ist nicht nur f¨ ur AbsolventInnen eines Bachelor-, Master- oder Diplomstudiums aus Informatik, sondern auch f¨ ur AbsolventInnen eines Lehramtsstudiums der Informatik oder der Mathematik bzw. eines Bachelor-, Master- oder Diplomstudiums aus Mathematik oder Wirtschaftsinformatik geeignet.

7.4. Pr¨ ufungsf¨ acher und Diplomarbeit Basisfach (33.0 Ects) Die Lehrveranstaltungen des Basisfachs sind im Umfang von 33.0 Ects aus den Basislehrveranstaltungen zu w¨ ahlen, wobei das Seminar f¨ ur DiplomandInnen und die Lehrveranstaltung Formale Methoden der Informatik verpflichtend sind. Vertiefungsfach (48.0 Ects) Die Lehrveranstaltungen des Vertiefungsfaches sind im Umfang von 48.0 Ects aus den nicht im Basisfach gew¨ ahlten Basislehrveranstaltungen und aus den Wahllehrveranstaltungen zu w¨ ahlen. Freie Wahlf¨ acher und Soft Skills (9.0 Ects) Siehe Abschnitt 6.4. Diplomarbeit (30.0 Ects) Siehe Abschnitt 6.5.

7.5. Lehrveranstaltungskatalog Basislehrveranstaltungen Allgemeine Basislehrveranstaltungen 3.0/2.0 SE Seminar f¨ ur DiplomandInnen

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Algorithmik 3.0/2.0 VU 3.0/2.0 VU 3.0/2.0 VU 3.0/2.0 VU 4.5/3.0 VU

Algorithmen auf Graphen Approximationsalgorithmen Effiziente Algorithmen Heuristische Optimierungsverfahren Verteilte Algorithmen

Artificial Intelligence 3.0/2.0 VU Machine Learning 3.0/2.0 VO Neural Computation 3.0/2.0 VU Problem Solving and Search in Artificial Intelligence 3.0/2.0 VO Wissensbasierte Systeme Mathematik und Statistik 6.0/4.0 VO Diskrete Mathematik f¨ ur Informatik 3.0/2.0 VO Informations- und Codierungstheorie 3.0/2.0 VU Operations Research 4.0/3.0 VO Stochastische Grundlagen der Computerwissenschaften Theoretische 3.0/2.0 VU 3.0/2.0 VU 6.0/4.0 VO 3.0/2.0 VU 3.0/2.0 VU

Informatik und Logik Automaten und Formale Sprachen Computer Aided Verification Formale Methoden der Informatik Komplexit¨ atstheorie Mathematische Logik 1

Wahllehrveranstaltungen Auf Vorschlag der/des Studierenden kann das f¨ ur die Informatikstudien zust¨andige studienrechtliche Organ weitere inhaltlich geeignete Lehrveranstaltungen als Wahllehrveranstaltungen f¨ ur diese/diesen Studierenden zulassen; in diesem Fall ist der/dem Studierenden eine entsprechende Best¨atigung auszustellen. Allgemeine Wahllehrveranstaltungen 6.0/4.0 PR Informatikpraktikum 1 6.0/4.0 PR Informatikpraktikum 2 Algorithmik 3.0/2.0 VU 3.0/2.0 VU 1.5/1.0 UE 5.0/3.0 VO 4.0/2.0 UE 4.5/3.0 VU 3.0/2.0 VU 3.0/2.0 VU 3.0/2.0 VU 3.0/2.0 VU

Algorithmen in der Graphentheorie Algorithmische Geometrie Algorithmische Geometrie Analyse von Algorithmen Analyse von Algorithmen Dependable Distributed Systems Effiziente Programme Fortgeschrittene Algorithmen und Datenstrukturen Optimierungsverfahren in der Transportlogistik Real-Time Scheduling

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3.0/2.0 SE Seminar aus Algorithmik 3.0/2.0 VU Verteilte Algorithmen f¨ ur fehlertolerante Echtzeitsysteme Artificial Intelligence 3.0/2.0 VO Bildverstehen 3.0/2.0 LU Bildverstehen 3.0/2.0 VO Brain Modeling 3.0/2.0 AG Brain Modeling 3.0/2.0 VU Computerunterst¨ utzte Diagnoseverfahren und Therapieplanung 3.0/2.0 VO Ein- und Ausgabe von Sprache 3.0/2.0 VU Einf¨ uhrung in Semantic Web 3.0/2.0 VL Fortgeschrittene funktionale Programmierung 3.0/2.0 VL Fortgeschrittene logikorientierte Programmierung 4.5/3.0 VU Information Retrieval 1.5/1.0 LU Neural Computation 3.0/2.0 VU Nichtmonotones Schließen 3.0/2.0 VU Probabilistisches Schließen 3.0/2.0 VU Robotik 4.5/3.0 VU Selbstorganisierende Systeme 3.0/2.0 SE Seminar aus Artificial Intelligence 3.0/2.0 VU Technologien f¨ ur das Semantic Web 3.0/2.0 VU Theorie der Wissensrepr¨asentation 3.0/2.0 VO Verarbeitung deklarativen Wissens 3.0/2.0 VO Werkzeuge und Sprachen zur Wissensrepr¨asentation 1.5/1.0 UE Werkzeuge und Sprachen zur Wissensrepr¨asentation 3.0/2.0 VU Wissensbasiertes Planen Mathematik und Statistik 3.0/2.0 UE Diskrete Mathematik f¨ ur Informatik 3.0/2.0 VO Fehlerkorrigierende Codes 2.0/1.0 UE Fehlerkorrigierende Codes 2.0/1.0 UE Informations- und Codierungstheorie 4.5/3.0 VU Operations Management / Management Science 3.0/2.0 VO Simulation 3.0/2.0 LU Simulation 2.0/1.0 UE Stochastische Grundlagen der Computerwissenschaften Theoretische 3.0/2.0 VU 1.5/1.0 UE 4.5/3.0 VL 3.0/2.0 VU 3.0/2.0 VO 3.0/2.0 VO 3.0/2.0 VU 3.0/2.0 LU

Informatik und Logik Advanced Database Systems Automaten und Formale Sprachen Automatisches Beweisen Automatisches Beweisen in nichtklassischen Logiken Beweistheorie 1 Beweistheorie 2 Computational Equational Logic Computer Aided Verification

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3.0/2.0 3.0/2.0 6.0/4.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 2.0/1.0

VU VO VL VO VU VU VU VO VU VU VU VU VU VU VU SE SE SE VU VU VU VU VU VO UE

Datenbanktheorie Deduktive Datenbanken Formale Verifikation von Software Geschichte der Logik Komplexit¨ atsanalyse Kryptographie Lambdakalk¨ ul Logik f¨ ur Wissensrepr¨asentation Logiken h¨ oherer Stufe Mathematische Logik 2 Modelltheorie und Anwendungen Molecular Computing Nichtklassische Logiken SAT Solving und Erweiterungen Semantik von Programmiersprachen Seminar aus Datenbanken Seminar aus Logik Seminar aus Theoretischer Informatik Symbolic Dynamics and Coding Tableausysteme in der Modallogik Termersetzungssysteme Theorie der Berechenbarkeit Unifikationstheorie Zahlentheorie und Anwendungen Zahlentheorie und Anwendungen

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8. Computergraphik & Digitale Bildverarbeitung (Visual Computing) 8.1. Pr¨ aambel Das Masterstudium Computergraphik & Digitale Bildverarbeitung versteht sich als spezielle anwendungsorientierte Informatik, die die Bereiche Bildverarbeitung, graphische Benutzeroberfl¨ achen im weiteren Sinn, (photo-)realistische Bildsynthese und Animation, automatische Bildanalyse und Interpretation – kurz: die zunehmende Auseinandersetzung mit dem Begriff des Visuellen“ – in den Mittelpunkt stellt. Diese Bereiche ent” wickelten in den letzten Jahren in und außerhalb der Informatik eine starke Dynamik, die Lehrinhalte beeinflusst und neue Berufsfelder erschließt. Im Mittelpunkt des Studiums stehen das Bild in allen seinen Auspr¨agungen und graphische Formen der Informationswiedergabe. Das Studium bereitet Studierende f¨ ur jene Berufe vor, bei denen der systematische Umgang mit Bildern im Zusammenhang mit Computern eine entscheidende Rolle spielt, sei es bei ihrer Erzeugung oder bei ihrer Interpretation. Diese eng verkn¨ upften, aber gleichzeitig fundamental unterschiedlichen Themen nehmen bei benutzernahen Anwendungen der Informatik und bei den neuen Medien, insbesondere Multimedia, einen wichtigen Platz ein. Das Masterstudium bildet die Grundlage f¨ ur ein eventuell folgendes Doktoratsstudium der technischen Wissenschaften und bereitet auf das Verfassen einer Dissertation vor.

8.2. Qualifikationsprofil der AbsolventInnen AbsolventInnen des Masterstudiums Computergraphik & Digitale Bildverarbeitung beherrschen die mathematischen und methodischen Grundlagen der Computergraphik, Bildverarbeitung und Mustererkennung. Dadurch sind sie bef¨ahigt, in Forschung und Entwicklung komplexe Aufgabenstellungen zu analysieren und zu modellieren sowie innovative Probleml¨ osungen und Methoden zu entwickeln. T¨atigkeitsfelder f¨ ur die AbsolventInnen sind u ¨ berall dort zu finden, wo mit dem Computer anspruchsvolle Problemstellungen bearbeitet werden, bei denen Bilder produziert oder analysiert werden. Bereits heute absehbare Bereiche sind der Medienbereich (Fernsehen, Internet-Dienste, aber auch Printmedien), CAD/CAM-Systeme, Bildverarbeitung, das elektronische Publizieren, Filmproduktionen mit anspruchsvoller Tricktechnik, Multimedia- und Internetanwendungen sowie alle Medienberufe. Weiters wird der im Enstehen begriffene Bereich der praktisch verwendbaren Virtual-Reality-Systeme (wie etwa neuartige medizinische Visualisierung, oder dreidimensionale immersive Benutzerschnittstellen) voll abgedeckt. Auch f¨ ur den Bereich der Entwicklung von konventionellen medizinischen Visualiserungs-

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werkzeugen sind AbsolventInnen des Studienganges bestens ausgebildet. Die Einsatzbereiche f¨ ur die Bildverarbeitung sind nicht absch¨atzbar. Bereits heute findet die Bildverarbeitung berufliche Anwendungen in weiten Bereichen. Etwa die automatische Auswertung mikroskopischer Aufnahmen in Biologie, Medizin und Metallurgie, die Auswertung spezieller Aufnahmetechniken wie Tomographie, Thermographie, Radiologie und Sonographie in der Medizin, Nebel- und Blasenkammerbildfolgen in der Physik, Bildfolgen geostation¨ arer Wettersatelitten in der Wettervorhersage, Luftbilder in der Arch¨ aologie, Geod¨ asie, Topographie und Kartographie, Fingerabdr¨ ucke und Portr¨ats in der Kriminologie und Sicherheitstechnik. Weiter zu nennen sind Einsatzbereiche ¨ in der Produktion (Best¨ uckung, Sortierung, Uberwachung), Qualit¨atskontrolle (Fehlererkennung) und Robotersteuerung. Mit zunehmenden Einsatzm¨oglichkeiten der Bildverarbeitung in low-cost Rechnern des PC-Marktes werden sich diese und weitere Anwendungsfelder auch f¨ ur den mittelst¨ andischen Bereich in naher Zukunft ¨offnen. Die Ausbildung garantiert einen Einsatz in unterschiedlichen Bereichen wie Entwicklung, Produktion, Management, Forschung und Lehre.

8.3. Studienvoraussetzungen Das Masterstudium Computergraphik & Digitale Bildverarbeitung ist nicht nur f¨ ur AbsolventInnen eines Bachelor-, Master- oder Diplomstudiums aus Informatik, sondern auch f¨ ur AbsolventInnen eines Bachelor-, Master- oder Diplomstudiums aus Elektrotechnik, Geowissenschaften (Vermessung und Geoinformation), Mathematik, Physik oder Wirtschaftsinformatik geeignet. Als Voraussetzung werden Grundkenntnisse der Computergraphik (im Ausmaß der Lehrveranstaltung Computergraphik 1 ) und der Bildverarbeitung (im Ausmaß der Lehrveranstaltung Grundlagen der digitalen Bildverarbeitung) erwartet, sowie fortgeschrittene Erfahrung im Programmieren.

8.4. Pr¨ ufungsf¨ acher und Diplomarbeit Basisfach (42.0 Ects) Es sind die Lehrveranstaltungen des Bereichs Grundlagen zu absolvieren, wobei nur eines der beiden Seminare Forschungsseminar aus Computergraphik und digitaler Bildverarbeitung bzw. Scientific Presentation and Communications zu w¨ahlen ist. Vertiefungsfach (39.0 Ects) Aus einem der beiden Bereiche Computergraphik und Digitale Bildverarbeitung sind alle Basislehrveranstaltungen zu absolvieren (12.0 Ects) sowie mindestens 12.0 Ects aus den Wahllehrveranstaltungen dieses Bereiches. Die restlichen 15.0 Ects sind beliebig aus den verbleibenden Lehrveranstaltungen dieses Studiums zu w¨ahlen. Freie Wahlf¨ acher und Soft Skills (9.0 Ects) Siehe Abschnitt 6.4.

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Diplomarbeit (30.0 Ects) Siehe Abschnitt 6.5.

8.5. Lehrveranstaltungskatalog Grundlagen 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 6.0/4.0 3.0/2.0 3.0/2.0 12.0/8.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0

VO VO VO VO VO SE VO PR SE SE VO

3D Vision Computergraphik 2 Einf¨ uhrung in die Farbwissenschaft Einf¨ uhrung in die Mustererkennung Formale Methoden der Informatik Forschungsseminar aus Computergraphik und digitaler Bildverarbeitung Geometrie f¨ ur Informatik Praktikum aus Computergraphik und digitaler Bildverarbeitung Scientific Presentation and Communications Seminar f¨ ur DiplomandInnen Visualisierung

Computergraphik Basislehrveranstaltungen 4.5/3.0 1.5/1.0 3.0/2.0 3.0/2.0

VU UE VO VO

Echtzeitgraphik Geometrie f¨ ur Informatik Rendering Virtual and Augmented Reality

Wahllehrveranstaltungen 3.0/2.0 3.0/2.0 1.5/1.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 2.0/1.0 3.0/2.0 6.0/4.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 6.0/4.0 1.5/1.0

VU VU UE VU VU VO UE VO LU VU VL VO LU VU VO

Algorithmen auf Graphen Algorithmische Geometrie Algorithmische Geometrie Ausgew¨ ahlte Kapitel der Computergraphik Computational Aesthetics Computer Aided Geometric Design Computer Aided Geometric Design Computeranimation Computergraphik 2 Echtzeit-Visualisierung Entwurf und Programmierung einer Rendering-Engine Fraktale Fraktale GIS Theory 1 GIS Theory 2

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3.0/2.0 VO Informationsvisualisierung 1.5/1.0 UE Informationsvisualisierung 3.0/2.0 VU Modellierung, Visualisierung und Interaktion von medizinischen Daten im Bereich der Rehabilitation 3.0/2.0 VO Multimedia Interfaces 1.5/1.0 LU Multimedia Interfaces 3.0/2.0 VO Ontologie f¨ ur geographische Informationen 3.0/2.0 UE Ontologie f¨ ur geographische Informationen 3.0/2.0 SE Seminar aus Visualisierung 3.0/2.0 LU Virtual and Augmented Reality 3.0/2.0 AG Virtual and Augmented Reality: Advanced Topics 3.0/2.0 VU Virtual and Augmented Reality: Ger¨ate und Methoden 3.0/2.0 LU Visualisierung 3.0/2.0 VU Visualisierung medizinischer Daten 1 3.0/2.0 VU Visualisierung medizinischer Daten 2

Digitale Bildverarbeitung Basislehrveranstaltungen 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0

VU VO VO VO

Bildfolgen Bildverstehen Neural Computation Statistische Mustererkennung

Wahllehrveranstaltungen 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 1.5/1.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 1.5/1.0 1.5/1.0 6.0/4.0 1.5/1.0 3.0/2.0 3.0/2.0

LU VU VU UE VU VU VU LU VO VO LU VU LU UE VU VO VO LU

3D Vision Algorithmen auf Graphen Algorithmische Geometrie Algorithmische Geometrie Anwendungen der Bildverarbeitung Ausgew¨ ahlte Kapitel der Bildverarbeitung Ausgew¨ ahlte Kapitel der Mustererkennung Bildverstehen Computer Vision for Cultural Heritage Preservation Digital Image Processing With Remote Sensing Applications Einf¨ uhrung in die Mustererkennung Einf¨ uhrung in wissensbasierte Systeme Einf¨ uhrung in wissensbasierte Systeme Geometrie f¨ ur Informatik GIS Theory 1 GIS Theory 2 Medizinische Bildverarbeitung Medizinische Bildverarbeitung

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1.5/1.0 3.0/2.0 3.0/2.0 1.5/1.0 6.0/4.0 4.5/3.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 1.5/1.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0

LU VO UE VO LU VU VL VL VO UE LU VU VO

Neural Computation Ontologie f¨ ur geographische Informationen Ontologie f¨ ur geographische Informationen Programmieren von Bildverarbeitungssystemen Programmieren von Bildverarbeitungssystemen Selbstorganisierende Systeme Similarity Modeling 1 Similarity Modeling 2 Statistik 2 Statistik 2 Statistische Mustererkennung Stereo Vision Strukturelle Mustererkennung

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9. Information & Knowledge Management 9.1. Pr¨ aambel Information und Wissen wird heute allgemein als vierter Produktionsfaktor f¨ ur Unternehmen und Volkswirtschaften bezeichnet. Unternehmen stehen vor dem Problem, immer gr¨ oßere Mengen von Wissen zu sammeln, zu verarbeiten, zu verteilen und zu archivieren. Mittels Internet und anderer Medien kann weltweit auf immer gr¨oßere Informationsbest¨ ande zugegriffen werden. Dieses Wissen muss klassifiziert und gefiltert werden, um es f¨ ur die speziellen Bed¨ urfnisse eines Unternehmens anzupassen. Unternehmen werden flacher strukturiert und erfordern damit eine flexible Verteilung des ben¨otigten Wissens an alle Mitarbeiter. Unternehmen schließen sich zu virtuellen Unternehmungen zusammen und m¨ ussen auch hier wieder einen effizienten und flexiblen Austausch von Informationen erzielen. Aus Gr¨ unden der Produkthaftung und des langfristigen Wissenserhaltes m¨ ussen Daten und Wissen archiviert und migriert werden. Das Masterstudium Information & Knowledge Management stellt eine Vertiefung des Bachelorstudiums Software & Information Engineering dar und adressiert die genannten Probleme in wissensbasierten Organisationen. Neben einer Vertiefung des Software Engineerings werden im Masterstudium insbesondere die Modellierung und Verarbeitung von Wissen behandelt und spezielle Anwendungen in Unternehmen betrachtet. Durch die neuen M¨ oglichkeiten der Informationstechnologie ergeben sich f¨ ur Unternehmen neue Potenziale zur Restrukturierung ihrer Abl¨aufe. Auch diese Restrukturierung ist Thema des Studiums.

9.2. Qualifikationsprofil der AbsolventInnen AbsolventInnen des Masterstudiums Information & Knowledge Management arbeiten vorrangig in Unternehmen, aber auch in der ¨offentlichen Verwaltung oder sonstigen Organisationen, deren Gesch¨ aftsfeld stark auf der Sammlung, Verarbeitung, Verteilung und Pr¨ asentation von Informationen durch Computer beruht. Diese InformatikerInnen analysieren den Bedarf an Wissen und wissensverarbeitenden Systemen, sie planen die ben¨otigte Infrastruktur, den Einsatz und die Adaptierung von Informationssystemen und die Eigenentwicklung von Informationssystemen. Sie sind in der Lage, alle Phasen eines großen Softwareprojektes zu leiten, aber gegebenenfalls auch selbst durchzuf¨ uhren. Wichtige Teilaspekte sind die Analyse und Modellierung von Daten, Wissen und (Gesch¨ afts-)Prozessen in den Organisationen, die Projektplanung und Kontrolle sowie Entwurfsprozesse. Weiters haben AbsolventInnen einen detaillierten Einblick in aktuelle Konzepte von Informationssystemen und speziell von verteilten Informationssystemen und Internettechnologien, die sie in die Lage versetzen, die g¨ unstigste Variante

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f¨ ur eine Organisation auszuw¨ ahlen. Eine wichtige Qualifikation sind auch die F¨ahigkeiten zur Gruppenarbeit und F¨ uhrung von MitarbeiterInnen. AbsolventInnen sind in langfristige, teilweise forschungsorientierte Projekte involviert, ¨ da sie einen guten Uberblick u unftige M¨oglichkeiten der Infor¨ ber Tendenzen und zuk¨ mationstechnologien besitzen. Sie treffen insbesondere taktische und strategische Entscheidungen in Organisationen.

9.3. Studienvoraussetzungen Das Masterstudium Information & Knowledge Management ist nicht nur f¨ ur AbsolventInnen eines Bachelor-, Master- oder Diplomstudiums aus Informatik, sondern auch f¨ ur AbsolventInnen eines Bachelor-, Master- oder Diplomstudiums aus Wirtschaftsinformatik geeignet.

9.4. Pr¨ ufungsf¨ acher und Diplomarbeit Basisfach (54.0 Ects) Die Lehrveranstaltungen des Basisfachs sind im Umfang von 54.0 Ects aus den Basislehrveranstaltungen zu w¨ ahlen, wobei die Allgemeinen Basislehrveranstaltungen verpflichtend sind. Vertiefungsfach (27.0 Ects) Die Lehrveranstaltungen des Vertiefungsfaches sind im Umfang von 27.0 Ects aus den nicht im Basisfach gew¨ ahlten Basislehrveranstaltungen und aus den Wahllehrveranstaltungen zu w¨ ahlen. Freie Wahlf¨ acher und Soft Skills (9.0 Ects) Siehe Abschnitt 6.4. Diplomarbeit (30.0 Ects) Siehe Abschnitt 6.5.

9.5. Lehrveranstaltungskatalog Basislehrveranstaltungen Allgemeine Basislehrveranstaltungen 6.0/4.0 LU Advanced Software Engineering 6.0/4.0 VO Formale Methoden der Informatik 3.0/2.0 VO Grundz¨ uge der Artificial Intelligence 3.0/2.0 VO Knowledge Management

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3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0

UE SE VL VO

Knowledge Management Seminar f¨ ur DiplomandInnen Semistrukturierte Daten Wissensbasierte Systeme

Business Engineering 6.0/4.0 VU Business Intelligence 3.0/2.0 VU E-Commerce 3.0/2.0 VU E-Commerce Technologien 3.0/2.0 VU ERP Systeme 3.0/2.0 VU IT Strategie 3.0/2.0 VO Personal und F¨ uhrung 3.0/2.0 VU Praxisorientierte Betriebswirtschaftslehre 6.0/4.0 VU Unternehmensmodellierung und Business Engineering Information Engineering 4.5/3.0 VU Information Retrieval 3.0/2.0 VO Informationsvisualisierung Knowledge Engineering 3.0/2.0 VU Einf¨ uhrung in Semantic Web 3.0/2.0 VU Machine Learning 3.0/2.0 VU Problem Solving and Search in Artificial Intelligence Software Engineering 3.0/2.0 VU Software Architekturen 3.0/2.0 VL Software Testen

Wahllehrveranstaltungen Allgemeine Wahllehrveranstaltungen 6.0/4.0 PR Informatikpraktikum 1 6.0/4.0 PR Informatikpraktikum 2 Business Engineering 3.0/2.0 VU Business Services: Management and Composition 3.0/2.0 VO Controlling 1.5/1.0 UE Controlling 3.0/2.0 VU Information Search on the Internet 3.0/2.0 VU Investition und Finanzierung 3.0/2.0 VU IT Services: Processes and Implementation 3.0/2.0 VU Kosten- und Leistungsrechnung 3.0/2.0 VU Online Communities und E-Commerce 4.5/3.0 VU Operations Management / Management Science 3.0/2.0 VU Operations Research 3.0/2.0 SE Seminar aus E-Commerce 3.0/2.0 SE Seminar aus Wirtschaftswissenschaften

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Information Engineering 3.0/2.0 VU Advanced Database Systems 3.0/2.0 VU Applied Web Data Extraction and Integration 3.0/2.0 VO Digital Preservation 3.0/2.0 UE Digital Preservation 4.5/3.0 VU Explorative Datenanalyse und Visualisierung 1.5/1.0 UE Informationsvisualisierung 4.5/3.0 VU Selbstorganisierende Systeme 3.0/2.0 SE Seminar aus Datenbanken 3.0/2.0 SE Seminar aus Information Engineering 3.0/2.0 VU Strategisches Informationsmanagement 4.5/3.0 VU Web Accessibility 3.0/2.0 VU Web Application Engineering & Content Management 3.0/2.0 VU Web Data Extraction and Integration Knowledge Engineering 3.0/2.0 VO Ausgew¨ ahlte Kapitel aus Knowledge Management und Digital Media 3.0/2.0 VO Logik f¨ ur Wissensrepr¨asentation 3.0/2.0 VU Nichtmonotones Schließen 3.0/2.0 VU Robotik 3.0/2.0 VU Semi-Automatic Information and Knowledge Systems 3.0/2.0 SE Seminar aus Artificial Intelligence 3.0/2.0 SE Seminar aus Knowledge Management 3.0/2.0 SE Seminar aus Logik 3.0/2.0 SE Seminar aus Theoretischer Informatik 3.0/2.0 VU Technologien f¨ ur das Semantic Web 3.0/2.0 VO Verarbeitung deklarativen Wissens 3.0/2.0 VU Wissensbasiertes Planen Software Engineering 3.0/2.0 VU Advanced Internet Computing 6.0/4.0 VL Distributed Systems Technologies 3.0/2.0 VU End User Programming 3.0/2.0 VU Grid Computing 3.0/2.0 VU Internet Security 3.0/2.0 SE Seminar aus Software Entwicklung 3.0/2.0 VU Software Wartung und Evolution

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10. Medieninformatik (Media Informatics) 10.1. Pr¨ aambel Das Zusammenwachsen von Telekommunikation, Informationstechnologie, Medien und Unterhaltungsindustrie o ¨ffnet neue Chancen und M¨oglichkeiten, konfrontiert unsere Gesellschaft aber auch mit neuen Herausforderungen. In diesem Umbruch unterliegt insbesondere die Medienindustrie einem sich immer rascher vollziehenden Technologiewandel. Der massive Einsatz moderner Informationstechnologie f¨ uhrt einerseits zu einer radikalen Ver¨ anderung von Produktionsprozessen und andererseits zu einer Zunahme der Medienintegration, die eine neue Qualit¨at in der Informationsproduktion, -verarbeitung, -¨ ubermittlung und -¨ asthetik erzeugt. Medien und Kommunikation z¨ ahlen zu den Wachstumsm¨arkten von heute und morgen, g¨anzlich neue Berufsfelder sind entstanden oder im Entstehen begriffen. Die Vielfalt der neuen technischen M¨ oglichkeiten bedingt große Anforderungen an die berufliche Kompetenz von Medienfachleuten. Medienfachleute, die in den unterschiedlichsten Bereichen Medienprojekte und -produkte konzipieren und realisieren, m¨ ussen diesen st¨andig wachsenden Anforderungen gerecht werden k¨onnen: Kreativit¨at, Designkenntnisse, Flexibilit¨at, marktwirtschaftliches Denken, technisches Know-How und fundierte Kenntnisse der Informationstechnologie sind Voraussetzung. AbsolventInnen des Studiums Medieninformatik werden in der Lage sein, auf der Basis eines fundierten Universit¨ atsstudiums innovative Berufsfelder in vielen Anwendungsbereichen zu besetzen. Beispiele f¨ ur Anwendungsbereiche sind: – neue produktivit¨ atssteigernde Dienste f¨ ur Wirtschaft, Industrie und Verwaltung (neue Telekonferenzsysteme, moderne Formen der Telekooperation und Telearbeit), – Anwendungen, die die Bew¨ altigung der Revolutionen in verschiedenen Wirtschaftszweigen erlauben (Digitalisierung; insbesondere der Fernseh-, Werbe- und Unterhaltungsindustrie; Livesendungen u ¨ ber Intra- und Internet; interaktives Fernsehen), – neue Visualisierungstechniken in Wissenschaft, Wirtschaft, Medizin (interaktive 3D Visualisierung in Echtzeit), – Unterst¨ utzung bei der Revolutionierung der Wissensvermittlung (Computer Assisted Learning, Computer Based Training, Distance Learning), – Verbesserung des Informationszugangs (digitale Bibliotheken),

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– Bewahrung des kulturellen Erbes (digitale Museen, Ausstellungen und Sammlungen), – Vorbereitung und Unterst¨ utzung des Ausbaus der mobilen Kommunikation durch die Bereitstellung von Diensten und Inhalten (z.B. Internet), – Werbung und audiovisuelle Produktion. Das Studium Medieninformatik integriert praktische Kenntnisse und angewandte Forschung und ruht auf vier Ausbildungss¨aulen: Medientechnik, Mediendesign, Informatik und einem Anwendungsfeld. Medientechnik umfasst die Vermittlung von Kenntnissen und Fertigkeiten im Umgang mit Aufnahme-, Bearbeitungs- und Pr¨asentationssystemen f¨ ur Audio, Video, Animation und interaktive Medien. Mediendesign vermittelt Kenntnisse der Medientheorie, der Mediengestaltung, der betriebswirtschaftlichen und produktionstechnischen Aspekte und Mediendidaktik. Informatik umfasst technischmathematische Grundlagen der Informatik, Softwaretechnik, Computergraphik, multimediale Systeme und Kommunikation, insbesondere Mensch/Maschine-Kommunikation und -Schnittstellen. Zus¨ atzlich k¨ onnen Lehrveranstaltungen aus einem der Anwendungsfelder Architektur, Experimentelle Mediengestaltung sowie Kommunikations- und Partizipationsdesign gew¨ ahlt werden.

10.2. Qualifikationsprofil der AbsolventInnen Mit der zunehmenden Entwicklung und Verbreitung audiovisueller Medien werden an die beteiligten Berufsgruppen neue Anforderungen gestellt. InformatikerInnen m¨ ussen nunmehr einen h¨ oheren Anteil an gestalterischer Leistungen tragen. Diese reichen von der klassischen Softwareentwicklung u upfung und Gestaltung unterschied¨ ber die Verkn¨ licher Medien bis hin zur audiovisuellen Gestaltung in den Bereichen Werbung und ¨ ¨ Offentlichkeitsarbeit. Die Uberschneidung der Informatik mit Berufen der Medienproduktion (Druck, Film, Fernsehen, Graphikdesign und vieler anderer) gilt als Schwerpunkt der T¨atigkeit von MedieninformatikerInnen. Neben der technische Ausrichtung spielt deshalb die gestalterische Komponente in der Studienrichtung Medieninformatik eine besondere Rolle. Gem¨aß der Bauhaus-Maxime ¨ m¨ ussen Funktionalit¨ at und Asthetik, Inhalt und Form in Multimediaprodukten und Multimediasystemen aufeinander bezogen sein und eine harmonische Einheit bilden. Das Studium kann und soll angesichts der vielf¨altigen M¨oglichkeiten auch einen Einblick in eher fremde Arbeitsgebiete gew¨ahren. Ziel ist es dabei, die Basis der Kommunikation technisch orientierter Bereiche mit k¨ unstlerisch-publizistischen Bereichen wie beispielsweise der Kunst und der Architektur zu entwickeln. Die intensive Besch¨aftigung mit einem Anwendungsfeld soll den Studierenden Theorien, Methoden und Arbeitspraxis in diesem Bereich erschließen und es ihnen erm¨oglichen, in Kooperation mit PraktikerInnen praktisch relevante, ¨ asthetisch anspruchsvolle und technisch innovative Produkte zu entwickeln.

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10.3. Studienvoraussetzungen Das Masterstudium Medieninformatik ist nicht nur f¨ ur AbsolventInnen eines Bachelor-, Master- oder Diplomstudiums aus Informatik, sondern auch f¨ ur AbsolventInnen eines Bachelor-, Master- oder Diplomstudiums aus Mathematik oder Wirtschaftsinformatik geeignet.

10.4. Pr¨ ufungsf¨ acher und Diplomarbeit Basisfach (55.5 Ects) Es sind die Lehrveranstaltungen des Bereichs Grundlagen zu absolvieren. Vertiefungsfach (25.5 Ects) Es sind Lehrveranstaltungen im Umfang von 25.5 Ects aus dem Bereich Vertiefungsf¨ acher zu w¨ ahlen. Freie Wahlf¨ acher und Soft Skills (9.0 Ects) Siehe Abschnitt 6.4. Diplomarbeit (30.0 Ects) Siehe Abschnitt 6.5.

10.5. Lehrveranstaltungskatalog Grundlagen 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 1.5/1.0 3.0/2.0 6.0/4.0 3.0/2.0 3.0/2.0 6.0/4.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 1.5/1.0 1.5/1.0

VU VO VO VU LU VO VU VO PR VO VU VU SE SE VO LU

Audio Computergraphik 2 Einf¨ uhrung in die Mustererkennung Experimentelle Gestaltung von Multimedia-Anwendungen 1 Experimentelle Gestaltung von Multimedia-Anwendungen 2 Formale Methoden der Informatik Forschungsmethoden Grundlagen der Kommunikations- und Medientheorie Informatikpraktikum 1 Multimedia Produktion 2: Interaktionsdesign Multimedia-Kommunikation Projektorientierte Recherche 1 Seminar aus Medieninformatik Seminar f¨ ur DiplomandInnen Videoverarbeitung Videoverarbeitung

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3.0/2.0 VO Virtual and Augmented Reality 3.0/2.0 LU Virtual and Augmented Reality

Vertiefungsf¨ acher 3.0/2.0 2.5/2.0 2.0/1.5 3.0/2.0 3.0/2.0 6.0/4.0 3.0/2.0 3.0/2.0 4.5/3.0 3.0/2.0 3.0/2.0 2.0/1.5 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 4.5/3.0 2.0/1.5 3.0/2.0 6.0/4.0 3.0/2.0 1.5/1.0 4.5/3.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 6.0/4.0 3.0/2.0

VL VO VO VO LU LU VO VU VU VO LU VO VO VU EX VU VO VO PR VO UE VU SE VU VU VU SE AG VU

3.0/2.0 1.5/1.0 1.5/1.0 6.0/4.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0

VO LU UE PR VU VU SE VL VL VU

Appropriation und Authorship Architektur- und Bildwelten Architektur- und Kunstgeschichte des 19. und 20.Jhs. Bildverstehen Bildverstehen Computergraphik 2 Design Studies Digitales Modell Echtzeitgraphik Einf¨ uhrung in die Farbwissenschaft Einf¨ uhrung in die Mustererkennung Einf¨ uhrung in die Visuelle Kultur Elektronische Hilfsmittel f¨ ur behinderte Menschen End User Programming Exkursion Game Design Gegenwartskunst/Architektur- und Kunstgeschichte 2 Geschichte und Theorie des Designs Informatikpraktikum 2 Informationsvisualisierung Informationsvisualisierung Interaktive Kunst Kunst und Computer Media and Brain 1 Media and Brain 2 Medienanalyse und Medienreflexion Mediendramaturgie Medienspezifische Recherche (Materialaufbereitung, Dokumentation) Modellierung, Visualisierung und Interaktion von medizinischen Daten im Bereich der Rehabilitation Multimedia Interfaces Multimedia Interfaces Multimedia Produktion 2: Interaktionsdesign Praktikum aus Mensch-Computer-Systeme Projektorientierte Recherche 2 Qualitative Methoden der Gestaltung von Multimediasystemen Seminar aus Multimedia Similarity Modeling 1 Similarity Modeling 2 Stereo Vision

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3.0/2.0 3.0/2.0 6.0/4.0 3.0/2.0 1.5/1.0 1.5/1.0 4.5/3.0

VU VU VL AG VO LU VU

Strategien der Medienkunst Tangible Computing Theorie und Praxis des Mediendesigns Virtual and Augmented Reality: Advanced Topics Visual Analysis of Human Motion Visual Analysis of Human Motion Web Accessibility

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11. Medizinische Informatik (Medical Informatics) 11.1. Pr¨ aambel Aufbauend auf den Grundlagen im Bachelorstudium Medizinische Informatik bietet das Masterstudium die vertiefte Weiterbildung in medizinischer Informatik und den Abschluss der Studien mit einer umfassenden Diplomarbeit aus einem der vier Schwerpunktsgebiete – Klinische Medizin und Biomedizinische Technik, Biosignalverarbeitung und Computersimulation, Informationsverarbeitung sowie Management – nach individueller Neigung und F¨ ahigkeiten. Dieses Studium f¨ uhrt nicht nur in die wissenschaftlichen Methoden der medizinischen Informatik ein, sondern erm¨ oglicht auch eine individuelle Spezialisierung in einem der Schwerpunktsgebiete der medizinischen Informatik. Besonders wertvoll ist die Kombination von zwei grundlegenden Wissenschaftsgebieten. Interdisziplin¨are Ausbildung wird in Zukunft immer gefragter, da in diesen Studien auf die L¨osung komplex verkn¨ upfter Probleme von zwei oder mehr Wissenschaftsgebieten vorbereitet wird. Ein sp¨ateres Umlernen der wissenschaftlichen Methode ist nicht notwendig und verk¨ urzt somit die Ausbildungszeit erheblich. Studierende erkennen nicht nur die Problematik der medizinischen Forschung und Praxis im Bereich der Informatik, sondern lernen auch die Methoden, diese m¨oglichst gut zu l¨ osen. Die vier S¨aulen, in die das Masterstudium strukturiert ist, decken das gesamte Spektrum der medizinischen Informatik ab und gliedern sich in Basisund Wahllehrveranstaltungen. Die Basislehrveranstaltungen dienen dazu, ein umfassendes Grundwissen u ¨ber diesen Bereich zu erlangen, und die Wahllehrveranstaltungen geben noch eine zus¨ atzliche M¨ oglichkeit zur individuellen Vertiefung und Spezialisierung. Zum Abschluss des Studiums ist eine Diplomarbeit zu verfassen.

11.2. Qualifikationsprofil der AbsolventInnen AbsolventInnen des Masterstudiums Medizinsche Informatik beherrschen die theoretischen und anwendungsspezifischen Grundlagen der medizinischen Informatik und verf¨ ugen u ¨ber umfassende Kenntnisse aus jenen Fachdisziplinen, die im engen Zusammenhang mit den vielf¨ altigen Aufgaben des Gesundheitswesens stehen. Dadurch sind sie bef¨ahigt, komplexe interdisziplin¨are Aufgabenstellungen zu analysieren und zu modellieren sowie innovative Probleml¨osungen und Verfahren einzusetzen. Sie planen die ben¨otigte Infrastruktur, den Einsatz und die Adaptation bzw. Eigenentwicklung von ¨ Informationssystemen. Sie verf¨ ugen u u ¨ ber einen guten Uberblick ¨ber Tendenzen und zuk¨ unftige M¨ oglichkeiten der Informationstechnologie im Gesundheitswesen und sind

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in der Lage, taktische und strategische Entscheidungen zu treffen. Sie sind qualifiziert, verantwortliche und leitende Positionen im Gesundheitsbereich zu bekleiden, bei denen der intelligente Umgang mit Information und (medizinischem) Wissen eine zentrale Rolle spielt (bei der Informationsmodellierung, -verarbeitung, -extraktion, und -analyse). Das Einsatzgebiet ist weit gestreut und umfasst die Bereiche Entwicklung (z.B. medizinischer Expertensysteme, Krankenhaus- und Versicherungssoftware), Produktion (z.B. von Robotern in der Medizin, intelligente Hilfsmittel f¨ ur behinderte und alte Menschen) sowie Management, Forschung und Lehre. Durch eine weitgehende Wahlfreiheit und das 4-S¨aulenkonzept wird die qualifizierte Ausbildung entsprechend den individuellen Interessen und F¨ ahigkeiten der oder des Studierenden gef¨ordert.

11.3. Studienvoraussetzungen Das Masterstudium Medizinische Informatik ist nicht nur f¨ ur AbsolventInnen eines Bachelor-, Master- oder Diplomstudiums aus Informatik, sondern auch f¨ ur AbsolventInnen eines Bachelor-, Master- oder Diplomstudiums aus Wirtschaftsinformatik geeignet.

11.4. Pr¨ ufungsf¨ acher und Diplomarbeit Basisfach (54.0 Ects) Die Lehrveranstaltungen des Basisfaches sind im Umfang von 54.0 Ects aus den Basislehrveranstaltungen zu w¨ ahlen, wobei die Allgemeinen Basislehrveranstaltungen verpflichtend sind. Vertiefungsfach (27.0 Ects) Die Lehrveranstaltungen dieses Pr¨ ufungsfaches k¨onnen beliebig aus den nicht im Basisfach gew¨ ahlten Basislehrveranstaltungen, aus den Wahllehrveranstaltungen und aus dem speziellen Wahllehrveranstaltungskatalog Soft Skills & Gender Studies (Abschnitt 1.4) gew¨ahlt werden mit der Einschr¨ ankung, dass maximal 6.0 Ects aus dem Katalog Soft Skills & Gender Studies sein d¨ urfen. Freie Wahlf¨ acher und Soft Skills (9.0 Ects) Siehe Abschnitt 6.4. Diplomarbeit (30.0 Ects) Siehe Abschnitt 6.5.

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11.5. Lehrveranstaltungskatalog Basislehrveranstaltungen Allgemeine Basislehrveranstaltungen 4.5/3.0 VD Anatomie und Histologie 3.0/2.0 VO Biochemie 6.0/4.0 VO Formale Methoden der Informatik 3.0/2.0 VO Grundlagen und Praxis der medizinischen Versorgung 6.0/4.0 PR Informatikpraktikum 1 4.5/3.0 VD Physiologie und Grundlagen der Pathologie 3.0/2.0 SE Seminar f¨ ur DiplomandInnen Computersimulation, Biosignal- und Bildverarbeitung 3.0/2.0 VO Bioinformatik 3.0/2.0 VD Computersimulation in der Medizin 3.0/2.0 VO Digitale Signalverarbeitung 3.0/2.0 VO Medizinische Bildverarbeitung 3.0/2.0 VO Neural Computation 3.0/2.0 VU Visualisierung medizinischer Daten 1 Informationsverarbeitung 6.0/4.0 LU Advanced Software Engineering 6.0/4.0 VU Business Intelligence 6.0/4.0 VL Datenbanksysteme 3.0/2.0 VU Einf¨ uhrung in Semantic Web 3.0/2.0 VU Einf¨ uhrung in wissensbasierte Systeme 4.5/3.0 VU Information Retrieval 3.0/2.0 VU Security 3.0/2.0 VU Softwarequalit¨ atssicherung Klinische Medizin und biomedizinische Technik 3.0/2.0 VO Biophysik 3.0/2.0 VU Computerunterst¨ utzte Diagnoseverfahren und Therapieplanung 3.0/2.0 VO Einf¨ uhrung in die biomedizinische Technik 3.0/2.0 VD Grundlagen der klinischen Medizin Management 3.0/2.0 VO Arbeits- und Sozialrecht 3.0/2.0 VO Controlling 3.0/2.0 VO Organisation und Personal 3.0/2.0 VU Praxisorientierte Betriebswirtschaftslehre 3.0/2.0 VU Qualit¨ atsmanagement

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Wahllehrveranstaltungen Auf Vorschlag der/des Studierenden kann das f¨ ur die Informatikstudien zust¨andige studienrechtliche Organ weitere inhaltlich geeignete Lehrveranstaltungen – insbesondere aus dem Bereich der Medizin – als Wahllehrveranstaltungen f¨ ur diese/diesen Studierenden zulassen; in diesem Fall ist der/dem Studierenden eine entsprechende Best¨atigung auszustellen. Allgemeine Wahllehrveranstaltungen 6.0/4.0 PR Informatikpraktikum 2 3.0/2.0 SE Seminar aus Medizinischer Informatik Computersimulation, Biosignal- und Bildverarbeitung 3.0/2.0 VO Bildverstehen 3.0/2.0 LU Bildverstehen ¨ 4.0/4.0 LU Bioinformatik Ubungen 3.0/2.0 PR Biomathematisches Praktikum 3.0/2.0 VO Biostatistics 3.0/2.0 UE Biostatistics 3.0/2.0 VO Brain Modeling 3.0/2.0 AG Brain Modeling 3.0/2.0 VO Computergraphik 1 3.0/2.0 LU Computergraphik 1 3.0/2.0 VO Computerunterst¨ utzte Abbildungsverfahren 4.5/3.0 VU Deterministische Signalverarbeitung 1.5/1.0 LU Digitale Signalverarbeitung 3.0/2.0 VO Einf¨ uhrung in die Mustererkennung 3.0/2.0 LU Einf¨ uhrung in die Mustererkennung 3.0/2.0 VO Epidemiologie 4.5/3.0 VU Explorative Datenanalyse und Visualisierung 3.0/2.0 LU Medizinische Bildverarbeitung 3.0/2.0 VU Modellierung, Visualisierung und Interaktion von medizinischen Daten im Bereich der Rehabilitation 5.0/3.0 VO Multivariate Statistik 2.0/1.0 UE Multivariate Statistik 1.5/1.0 LU Neural Computation 3.0/2.0 PR Praktikum aus Bioelektrizit¨at und Magnetismus 3.0/2.0 VO Regelungsmathematische Modelle in der Medizin 3.0/2.0 VO Roboter in der Medizin 4.5/3.0 VU Selbstorganisierende Systeme 3.0/2.0 VO Statistische Mustererkennung 3.0/2.0 LU Statistische Mustererkennung 3.0/2.0 VO Virtual and Augmented Reality 3.0/2.0 LU Virtual and Augmented Reality 3.0/2.0 VU Visualisierung medizinischer Daten 2

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Informationsverarbeitung 3.0/2.0 VO Ausgew¨ ahlte Kapitel aus Knowledge Management und Digital Media 3.0/2.0 VU Data Warehousing 2 3.0/2.0 VO Deduktive Datenbanken 3.0/2.0 VU Effiziente Algorithmen 1.5/1.0 LU Einf¨ uhrung in wissensbasierte Systeme 3.0/2.0 VU Fortgeschrittene Aspekte des Qualit¨atsmanagements 3.0/2.0 VU Grid Computing 3.0/2.0 VO Informationsvisualisierung 1.5/1.0 UE Informationsvisualisierung 3.0/2.0 VU Molecular Computing 3.0/2.0 UE Softwarequalit¨ atssicherung 3.0/2.0 VU Technologien f¨ ur das Semantic Web 3.0/2.0 VU Usability Engineering 6.0/4.0 VL Verteiltes Programmieren mit Space-based Computing Middleware 4.5/3.0 VU Web Accessibility Klinische Medizin und biomedizinische Technik 3.0/2.0 VO Biologie 3.0/2.0 VU Biomedical Instrumentation 3.0/2.0 VO Elektronische Hilfsmittel f¨ ur behinderte Menschen 3.0/2.0 VU Finite Elemente in der Biomechanik 3.0/2.0 VO Introduction to Biomaterials and Tissue Engineering 3.0/2.0 VO Klinische Chemie 3.0/2.0 VU Klinische Physik 3.0/2.0 VO Kommunikationstechnik f¨ ur behinderte und alte Menschen 3.0/2.0 VO Medizinische Physik in der Radiologie 3.0/2.0 VU Microscopy in Biology 3.0/2.0 VO Telemedizin Management 1.5/1.0 UE Controlling 3.0/2.0 VU Daten- und Informatikrecht 3.0/2.0 UE Daten- und Informatikrecht 3.0/2.0 VU Investition und Finanzierung 3.0/2.0 VU Kosten- und Leistungsrechnung 4.5/3.0 VU Operations Management / Management Science 3.0/2.0 VU Operations Research 3.0/2.0 UE Organisation und Personal 3.0/2.0 VU Risikomanagement 3.0/2.0 SE Risikomanagement 3.0/2.0 VO Strategische Unternehmensf¨ uhrung 3.0/2.0 UE Strategische Unternehmensf¨ uhrung

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12. Software Engineering & Internet Computing 12.1. Pr¨ aambel Software Engineering & Internet Computing besch¨aftigt sich mit den Aspekten verteilter, heterogener Software-Systeme, deren Kommunikationsdiensten und -standards sowie der Integration zu globalen Informationsnetzwerken. Internet-basierte Dienste sind bereits ein wesentlicher Bestandteil der modernen Informationsgesellschaft geworden. Neben der Entwicklung von Werkzeugen und Methoden f¨ ur die Software Entwicklung sind vor allem geeignete Engineering Prozesse unerl¨asslich, um den optimalen Einsatz dieser neuen Technologien zu erm¨ oglichen. Software Engineering & Internet Computing ist als breit gef¨ acherte Disziplin zu verstehen und umfasst dabei Bereiche von Software Entwicklung f¨ ur verteilte Systeme, Mobile Computing, bis hin zu Internet Security und Electronic Payment als wesentliche informationstechnische Voraussetzung f¨ ur einen virtuellen Wirtschaftsplatz Internet. Neben einer vertieften Ausbildung in den Techniken des Software Engineering sowie der wirtschaftlichen Zusammenh¨ange und des Projektmanagements stellt der Erwerb entsprechender technologischer Grundlagen in den zuvor angef¨ uhrten Bereichen ein wichtiges Ziel dieses Masterstudiums dar. Bisher koexistierende Technologien wie Mobile Computing und Netzwerke oder Mobiltelefonie und Internet sollen durch gezielte Integration in breitem wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Umfeld einsetzbar werden (Consumer Products und Internet-Technologie). Dem Bereich Internet Technologien und verteilte Systeme wird international große Bedeutung geschenkt. Im IST Programm der EU (Information Society Technologies) wird dieser Bereich als eine der Key Actions Essential Technologies and Infrastructures auf europ¨aischer Ebene forciert. Dabei werden Technologien gef¨ordert, die die Informationsgesellschaft weiterentwickeln sollen sowie zur Konvergenz von Informationsverarbeitung mit Kommunikations- und Netzwerk-Technologien und deren Infrastrukturen beitragen. Im internationalen Vergleich wird weitgehend der Begriff Computer Science (B.S., M.S. sowie Ph.D.) in den Curricula verwendet. Dementsprechende Master Programme sind international etabliert und fokussieren zunehmend auf verteilte Systeme und Internet-basierte Applikationen. Master Programme renommierter Universit¨aten sind z.B.: Stanford, University of Southern California, Columbia University, University of Arizona, University of Illinois Urbana Champaign, Washington University, University of California at Los Angeles, Arizona State University, University of Toronto, Vaxjo University, Imperial College London, University of Durham, Oxford Universiy oder University of York.

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12.2. Qualifikationsprofil der AbsolventInnen AbsolventInnen werden vor allem in der Software-Entwicklung in leitender Position, die eine Kombination von Fachwissen mit interdisziplin¨arer Qualifikation (z.B. Management, F¨ uhrung) erfordern, eingesetzt. Sie sind nicht auf ein einzelnes Anwendungsgebiet der Informatik spezialisiert, sondern arbeiten in allen Bereichen von Anwendungs- und Systementwicklung wie z.B. Entwicklung von Anwendungssoftware, Internet-Software, Client-Server-Software, Telekommunikationssoftware oder System-Software. Softwareund Internet-IngenieurInnen beherrschen alle w¨ahrend der Softwareentwicklung auftretenden Arbeitsschritte und arbeiten zum Beispiel als System-Analytiker, SystemDesigner, Qualit¨ atsmanager, Architektur-Engineer, Software-Projektleiter, IT-Manager, F¨ uhrungsposition im Management und Wissenschafter in der Forschung. AbsolventInnen dieses Mastertudiums werden in mittleren und großen InformatikUnternehmen in folgenden Bereichen t¨atig sein: Anbindung existierender Anwendungen an das Internet hinsichtlich Zugriff und E-Commerce, Entwicklung von Anwendungen basierend auf neuen Paradigmen und Technologien verteilter Systeme (z.B. Mobile Agents und Mobile Computing), Unterst¨ utzung verteilter Arbeitsgruppen durch Internet-Infrastrukturen in den Bereichen Kommunikation und Datenaustausch (z.B. Internet Workflow) bzw. Datenbereitstellung sowie Integration von Internet und MobilTelefonie (z.B. WAP).

12.3. Studienvoraussetzungen Das Masterstudium Software Engineering & Internet Computing ist nicht nur f¨ ur AbsolventInnen eines Bachelor-, Master- oder Diplomstudiums aus Informatik, sondern auch f¨ ur AbsolventInnen eines Lehramtsstudiums der Informatik oder Mathematik bzw. eines Bachelor-, Master- oder Diplomstudiums aus Mathematik oder Wirtschaftsinformatik geeignet.

12.4. Pr¨ ufungsf¨ acher und Diplomarbeit Basisfach (51.0 Ects) Es sind alle Lehrveranstaltungen aus dem Katalog der Basislehrveranstaltungen zu absolvieren. Vertiefungsfach (30.0 Ects) Die Lehrveranstaltungen des Vertiefungsfaches sind aus dem Katalog der Wahllehrveranstaltungen zu w¨ ahlen, wobei mindestens ein Seminar zu w¨ahlen ist. Freie Wahlf¨ acher und Soft Skills (9.0 Ects) Siehe Abschnitt 6.4.

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Diplomarbeit (30.0 Ects) Siehe Abschnitt 6.5.

12.5. Lehrveranstaltungskatalog Basislehrveranstaltungen Allgemeine Basislehrveranstaltungen 6.0/4.0 PR Informatikpraktikum 1 3.0/2.0 SE Seminar f¨ ur DiplomandInnen Software Entwicklung 6.0/4.0 LU Advanced Software Engineering 3.0/2.0 VU Entwurfsmethoden f¨ ur verteilte Systeme 3.0/2.0 VU Requirementsanalyse und -spezifikation 3.0/2.0 VU Software Architekturen 3.0/2.0 VL Software Testen Theoretische Informatik 6.0/4.0 VO Formale Methoden der Informatik Verteilte Systeme und Internet Computing 3.0/2.0 VU Advanced Internet Computing 6.0/4.0 VL Distributed Systems Technologies 3.0/2.0 VU Internet Security Wirtschaft und Management 3.0/2.0 VU Management von Software-Projekten 3.0/2.0 VU Praxisorientierte Betriebswirtschaftslehre

Wahllehrveranstaltungen Allgemeine Wahllehrveranstaltungen 6.0/4.0 PR Informatikpraktikum 2 Software Entwicklung 3.0/2.0 VU Advanced Database Systems 3.0/2.0 VU Algorithmen auf Graphen 3.0/2.0 VU Algorithmische Geometrie 1.5/1.0 UE Algorithmische Geometrie 3.0/2.0 VU Analyse und Verifikation 3.0/2.0 VU Approximationsalgorithmen 3.0/2.0 VO Codegeneratoren 3.0/2.0 VO Computer Architecture 3.0/2.0 LU Computer Architecture 3.0/2.0 VO Computergraphik 1

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3.0/2.0 4.5/3.0 4.5/3.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 1.5/1.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 4.5/3.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0

LU VU VU VU VU VU VU VL VL VL VO VU VU VO UE VU VU VL SE SE SE VU VU VL VO VU SE

Theoretische 3.0/2.0 VU 1.5/1.0 UE 4.5/3.0 VL 3.0/2.0 VU 3.0/2.0 VU 3.0/2.0 VO 3.0/2.0 VO 2.0/1.0 UE 6.0/4.0 VL 6.0/4.0 VU 3.0/2.0 VO 2.0/1.0 UE 3.0/2.0 VU 3.0/2.0 VU 3.0/2.0 VU 3.0/2.0 VO

Computergraphik 1 Echtzeit-Programmiersprachen Echtzeitprogrammierung in ADA Effiziente Algorithmen Effiziente Programme End User Programming Fortgeschrittene Aspekte des Qualit¨atsmanagements Fortgeschrittene funktionale Programmierung Fortgeschrittene logikorientierte Programmierung Fortgeschrittene objektorientierte Programmierung GIS Theory 2 Heuristische Optimierungsverfahren Methoden der empirischen Softwaretechnik Model Engineering Model Engineering ¨ Optimierende Ubersetzer Optimierungsverfahren in der Transportlogistik Programmiersprachen Seminar aus Datenbanken Seminar aus Programmiersprachen Seminar aus Software Entwicklung Software Wartung und Evolution Stackbasierte Sprachen The Java Virtual Machine in Hardware Typsysteme Wertbasierte Softwareentwicklung Wissenschaftliche Methodik Informatik Automaten und Formale Sprachen Automaten und Formale Sprachen Automatisches Beweisen Computational Equational Logic Datenbanktheorie Deduktive Datenbanken Fehlerkorrigierende Codes Fehlerkorrigierende Codes Formale Verifikation von Software GIS Theory 1 Informations- und Codierungstheorie Informations- und Codierungstheorie Komplexit¨ atstheorie Kryptographie Molecular Computing Ontologie f¨ ur geographische Informationen

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3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 1.5/1.0 4.0/3.0 2.0/1.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 4.5/3.0 3.0/2.0 2.0/1.0

UE VU VU SE SE SE SE VO LU VO UE VO UE VU VU VU VU VU VO VU VO UE

Ontologie f¨ ur geographische Informationen SAT Solving und Erweiterungen Semantik von Programmiersprachen Seminar aus Algorithmik Seminar aus Artificial Intelligence Seminar aus Logik Seminar aus Theoretischer Informatik Simulation Simulation Statistik 2 Statistik 2 Stochastische Grundlagen der Computerwissenschaften Stochastische Grundlagen der Computerwissenschaften Symbolic Dynamics and Coding Technologien f¨ ur das Semantic Web Termersetzungssysteme Theorie der Wissensrepr¨asentation Unifikationstheorie Verarbeitung deklarativen Wissens Verteilte Algorithmen Zahlentheorie und Anwendungen Zahlentheorie und Anwendungen

Verteilte Systeme und Internet Computing 6.0/4.0 VL Advanced Distributed Systems 3.0/2.0 VU Advanced Internet Security 3.0/2.0 VU Applied Web Data Extraction and Integration 3.0/2.0 VO Architectures for Telecom Services 3.0/2.0 VO Ausgew¨ ahlte Kapitel aus Knowledge Management und Digital Media 3.0/2.0 VL Component Based Software Development 4.5/3.0 VL Computer Networks 3.0/2.0 VU Data Warehousing 2 3.0/2.0 VU E-Commerce 3.0/2.0 VU Einf¨ uhrung in Semantic Web 3.0/2.0 VO Entwurf, Errichtung und Management von Datennetzen 1.5/1.0 LU Entwurf, Errichtung und Management von Datennetzen 3.0/2.0 VU Grid Computing 4.5/3.0 VU Home and Building Automation 4.5/3.0 VU Information Retrieval 3.0/2.0 VO Mobile and Pervasive Computing 3.0/2.0 VU Network Services 3.0/2.0 VO Peer-to-Peer Systems 3.0/2.0 SE Seminar aus Verteilte Systeme 3.0/2.0 VU Usability Engineering 6.0/4.0 VL Verteiltes Programmieren mit Space-based Computing Middleware

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4.5/3.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0

VU VU VU VU

Web Accessibility Web Application Engineering & Content Management Web Data Extraction and Integration Wireless in Automation Systems

Wirtschaft und Management 6.0/4.0 VU Business Intelligence 3.0/2.0 VO Controlling 1.5/1.0 UE Controlling 3.0/2.0 VO Digital Preservation 3.0/2.0 UE Digital Preservation 1.5/1.0 VO EDV-Vertragsrecht 3.0/2.0 VU Investition und Finanzierung 3.0/2.0 VU Kosten- und Leistungsrechnung 4.5/3.0 VU Operations Management / Management Science 3.0/2.0 VU Operations Research 3.0/2.0 VO Organisation und Personal 3.0/2.0 UE Organisation und Personal 3.0/2.0 VO Strategische Unternehmensf¨ uhrung 3.0/2.0 UE Strategische Unternehmensf¨ uhrung

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13. Technische Informatik (Computer Engineering) 13.1. Pr¨ aambel Die große Bedeutung des Gebietes der Technischen Informatik ist prim¨ar durch die immer st¨ arkere Verbreitung von Embedded Systems in Gegenst¨anden des t¨aglichen Lebens bedingt: Eingebettete Mikroprozessoren finden sich in Kommunikationsger¨aten, Autos und medizinischen Apparaten genauso wie in Industrieanlagen, Haushaltsger¨aten und Systemen der Unterhaltungselektronik. Die daraus resultierenden intelligenten Produkte sind benutzerfreundlicher und sicherer, haben besseren Wirkungsgrad und sind dar¨ uberhinaus in der Lage, mit ihrer Umgebung zu kommunizieren und somit als Teil eines umfassenderen Systems zu agieren. Als solches leisten sie wichtige Betr¨age f¨ ur die Gesundheit, Lebensqualit¨ at und Sicherheit der Menschen in unserer Gesellschaft, verbessern deren Kommunikation und Mobilit¨at und tragen durch die Optimierung von Produktionsverfahren entscheidend zur Schonung von Umwelt und Ressourcen bei. Die klassische Dom¨ ane der Technischen Informatik hat sich dementsprechend stark gewandelt: Die prim¨ are Besch¨ aftigung mit der Hardwarearchitektur von Computersystemen und Prozessoren ist l¨ angst einem integrativen Ansatz gewichen, der Mikroelektronik, Mikrosystemtechnik, Kommunikationstechnologie und Informatik vereinigt und dar¨ uberhinaus auch starken Anwendungsbezug einschließt. Dabei kommt, unbeschadet des starken Bezugs zur Elektrotechnik in den unteren Schichten, den Protokollen und der Software auf h¨ oheren Ebenen immer gr¨oßere Bedeutung zu. Eine zentrale Stellung nimmt das Management der immer gr¨oßer werdenden Komplexit¨at vernetzter eingebetteter Computersysteme ( Internet of everything“) bei immer ” (sicherheits-)kritischer werdenden Anwendungen ein, das ohne holistische Sichtweise in Bezug auf die verteilte Systemarchitektur nicht zu bew¨altigen ist: Kommunikationsf¨ahigkeit, Power/Resource-Effizienz, Fehlertoleranz, Security, Echtzeitf¨ahigkeit usw. m¨ ussen hier gleichzeitig gew¨ ahrleistet werden. Die Entwicklung entsprechender Grundlagen und geeigneter Design- und Verifikationswerkzeuge stellt eine ungeheure Herausforderung gerade f¨ ur die Technische Informatik dar. International ist Technische Informatik daher ein wohleingef¨ uhrtes Fachgebiet. Entsprechende Studieng¨ ange (Computer Engineering) gibt es an fast allen gr¨oßeren ausl¨andischen Universit¨ aten. National gesehen kommt der Technischen Universit¨at Wien eine f¨ uhrende Position innerhalb der ¨osterreichischen Universit¨atslandschaft zu. Der Verteilung der einschl¨ agigen Kompetenz an der Technischen Universit¨at Wien Rechnung tragend wurden sowohl das Bachelor- als auch (insbesondere) das Masterstudium Technische Informatik (MTI) in Zusammenarbeit mit der Fakult¨at f¨ ur Elektrotechnik und Informationstechnik implementiert. Inhaltlich baut das MTI auf den im Ba-

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chelorstudium Technische Informatik (BTI) vermittelten Mathematik- und InformatikGrundlagen sowie auf den TI-Spezialkenntnissen in Elektrotechnik, Physik, systemnaher Programmierung, Embedded Systems, Computer-Kommunikation, fehlertoleranten Echtzeitsysteme usw. auf. Entsprechende Kenntnisse werden in den LVAs des Masterstudiums vorausgesetzt. Im Gegensatz zu Bachelor-Lehrveranstaltungen, in denen oftmals die Vermittlung von ¨ Uberblicks- und Anwendungswissen ( wissen wie“) im Vordergrund steht, sind die Lehr” veranstaltungen des MTIs prim¨ ar der Vermittlung von Spezial- und Hintergrundwissen ( wissen warum“) gewidmet. Weitere generelle Lehrziele von Masterlehrveranstaltungen ” sind formal-mathematische F¨ ahigkeiten, Abstraktionsverm¨ogen und Wissen um Zusammenh¨ange: – Pflichtf¨ acher sollen prim¨ ar die formal-mathematischen F¨ahigkeiten ausbilden und allgemeines Grundlagenwissen vermitteln. – Wahlf¨ acher erlauben eine individuelle Spezialisierung nach pers¨onlicher Interessenslage. Die letztlich in das Lehrveranstaltungsangebot des MTI aufgenommenen LVAs wurden nach folgenden Kriterien ausgew¨ ahlt: – Relevanz f¨ ur die Ausbildungsziele des MTI. – Einhaltung gewisser Mindeststandards bez¨ uglich des Aufwandes und, insbesondere, bez¨ uglich eines angemessenen Niveaus. – weitestgehende Mitverwendung von Lehrveranstaltungen, die in Studienpl¨anen anderer Master- oder Diplomstudien der Technischen Universit¨at Wien als Pflichtoder Basisfach aufscheinen, um Qualit¨at und Abhaltung sicherzustellen. Auf Grund der guten Betreuungsqualit¨at durch kleine Gruppengr¨oßen und individuelle F¨orderungen sind die j¨ ahrlich etwa 20 AbsolventInnen des MTI gesuchte ExpertInnen auf dem heimischen Arbeitsmarkt und auch im internationalen Wettbewerb konkurrenzf¨ahig. Im Vergleich mit den an ¨ osterreichischen Fachhochschulen (FH) angebotenen einschl¨agigen Studieng¨ angen zeichnet sich das MTI folgendermaßen aus: – Das MTI ist wesentlich grundlagen- und wissenschaftsorientierter als ein FHStudiengang. Es stellt daher nicht nur eine solide Grundlage f¨ ur anspruchsvolle Positionen in der einschl¨ agigen Industrie bereit, sondern ist insbesondere auch als Ausgangsbasis f¨ ur eine wissenschaftliche Karriere gedacht. – Das Bachelor- und Masterstudium erlaubt ein anschließendes Doktoratsstudium ohne die zahlreichen Zusatzpr¨ ufungen, die etwa nach dem Abschluss eines FHStudiums in der Regel n¨ otig sind. – Im MTI gibt es umfassende Wahlm¨oglichkeiten, was individuelle Interessen stimuliert und die Entwicklung von Kreativit¨at und selbst¨andigen Pers¨onlichkeiten f¨ordert.

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– Die Entscheidung Masterstudium vs. Berufseinstieg“ muss nicht am Studienbe” ginn, sondern erst bei Abschluss des Bachelorstudiums (oder sogar nach einem unmittelbaren Berufseinstieg) getroffen werden.

13.2. Qualifikationsprofil der AbsolventInnen Das optimal auf das entsprechende Bachelorstudium abgestimmte Masterstudium Technische Informatik ist der Ausbildung von hochqualifizierten F¨ uhrungspers¨ onlichkeiten in der wissenschaftlichen Forschung, Entwicklung und Lehre im Bereich technischer Computersysteme gewidmet. Die Bevorzugung von stabilem Grundlagenwissen vor schnell veraltendem Anwendungswissen stellt sicher, daß die Absoventinnen eine gute Ausgangsbasis f¨ ur das heutzutage unverzichtbare Life-long-learning“ haben. Durch eine weitgehende Wahlfreiheit im Studium wird die ” Ausbildung individueller Interessen stimuliert und die Entwicklung von Kreativit¨at und Pers¨onlichkeit gef¨ ordert.

13.3. Studienvoraussetzungen Das Masterstudium Technische Informatik ist nicht nur f¨ ur AbsolventInnen eines Bachelor-, Master- oder Diplomstudiums aus Informatik, sondern auch f¨ ur AbsolventInnen eines Bachelor-, Master- oder Diplomstudiums aus Elektrotechnik oder Wirtschaftsinformatik geeignet.

13.4. Pr¨ ufungsf¨ acher und Diplomarbeit Basisfach (60.0 Ects) Es sind alle Lehrveranstaltungen aus dem Katalog der Basislehrveranstaltungen zu absolvieren. Vertiefungsfach (21.0 Ects) Die Lehrveranstaltungen des Vertiefungsfaches sind aus dem Katalog der Wahllehrveranstaltungen zu w¨ ahlen, wobei von den beiden Lehrveranstaltungen Informatikpraktikum 1 und Wissenschaftliche Projektarbeit nur eine gew¨ahlt werden darf. Weiters k¨onnen Lehrveranstaltungen bis zu einem Umfang von maximal 6.0 Ects aus den Pflicht- und Basislehrveranstaltungen des Typs VO, UE, LU, VU und VL der Informatikmasterstudien Computational Intelligence, Computergraphik & Digitale Bildverarbeitung, Information & Knowledge Management, Medieninformatik, Medizinische Informatik und Software Engineering & Internet Computing sowie der Master-/Diplomstudien der Mathematik, Physik oder Elektrotechnik an der Technischen Universit¨at Wien gew¨ahlt werden. Freie Wahlf¨ acher und Soft Skills (9.0 Ects) Siehe Abschnitt 6.4.

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Diplomarbeit (30.0 Ects) Siehe Abschnitt 6.5.

13.5. Lehrveranstaltungskatalog Basislehrveranstaltungen Die Zuordnung der Lehrveranstaltungen zu Semestern hat Empfehlungscharakter und ist nicht bindend. 1. Semester (25.5 Ects) 3.0/2.0 6.0/4.0 3.0/2.0 3.0/2.0 6.0/4.0 4.5/3.0

VO VO UE VO VO VU

Computer Architecture Diskrete Mathematik f¨ ur Informatik Diskrete Mathematik f¨ ur Informatik Echtzeitsysteme Formale Methoden der Informatik Signale und Systeme 1

2. Semester (18.0 Ects) 3.0/2.0 4.5/3.0 3.0/2.0 3.0/2.0 4.5/3.0

VU VU VO LU VU

Dependable Systems Signale und Systeme 2 Simulation Simulation Verteilte Algorithmen

3. Semester (13.5 Ects) 4.5/3.0 VU Dependable Distributed Systems 3.0/2.0 VO Embedded Systems Engineering 6.0/4.0 LU Embedded Systems Engineering 4. Semester (3.0 Ects) 3.0/2.0 SE Seminar f¨ ur DiplomandInnen

Wahllehrveranstaltungen Embedded Systems Engineering 3.0/2.0 VU Advanced Digital Design 3.0/2.0 VO Codegeneratoren 3.0/2.0 VU Computer Aided Verification 3.0/2.0 LU Computer Aided Verification 3.0/2.0 LU Computer Architecture

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6.0/4.0 6.0/4.0 4.5/3.0 4.5/3.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 6.0/4.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 6.0/4.0 3.0/2.0

VL VL VU VU VO LU VO PR VL VU VU VL VL VU

Distributed Real-Time Systems Engineering Distributed Systems Technologies Echtzeit-Programmiersprachen Echtzeitprogrammierung in ADA Hardware-Software Codesign Hardware-Software Codesign Impulstechnik Informatikpraktikum 1 Networked Embedded Systems Requirementsanalyse und -spezifikation Testen von Embedded Systems The Java Virtual Machine in Hardware Verteiltes Programmieren mit Space-based Computing Middleware Zeitanalyse von sicherheitskritischen Echtzeitsystemen

Automation und Telekommunikation 3.0/2.0 VO Architectures for Telecom Services 3.0/2.0 VO Dezentrale Automation 3.0/2.0 LU Dezentrale Automation 7.0/4.0 VU Digitale Signalverarbeitung, Vertiefung 4.5/3.0 VU Home and Building Automation 6.0/4.0 PR Informatikpraktikum 1 6.0/4.0 VU Mobile Kommunikation 4.5/3.0 VO Regelungssysteme 3.0/2.0 VU Robotik 3.0/2.0 VO Satellitennavigation 3.0/2.0 VU Sensor Networks 3.0/2.0 VU Software in Kommunikationsnetzen 6.0/4.0 VO Technik der Kommunikationsnetze 3.0/2.0 VU Verteilte Algorithmen f¨ ur Wireless Ad-Hoc Netzwerke 3.0/2.0 VU Wireless in Automation Systems Theorie 3.0/2.0 5.0/3.0 4.0/2.0 3.0/2.0 2.0/1.0 6.0/4.0 3.0/2.0 2.0/1.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0

VU VO UE VO UE VL VO UE VU VU VU VU

Algorithmen auf Graphen Analyse von Algorithmen Analyse von Algorithmen Fehlerkorrigierende Codes Fehlerkorrigierende Codes Formale Verifikation von Software Informations- und Codierungstheorie Informations- und Codierungstheorie Komplexit¨ atstheorie Mathematische Logik 1 Operations Research Real-Time Scheduling

76

3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0 1.5/1.0 3.0/2.0 6.0/4.0

VU VU VO UE VU SE

SAT Solving und Erweiterungen Semantik von Programmiersprachen Statistik 2 Statistik 2 Verteilte Algorithmen f¨ ur fehlertolerante Echtzeitsysteme Wissenschaftliche Projektarbeit

77

14. Wirtschaftsingenieurwesen Informatik (Business Engineering and Computer Science) 14.1. Pr¨ aambel Die Intention des Masterstudiums Wirtschaftsingenieurwesen Informatik ist es, Studierende auszubilden, die in der Wirtschaft als Bindeglied zwischen IngenieurInnen und InformatikerInnen wirken k¨ onnen. In den klassischen Ingenieurdisziplinen Maschinenbau, Elektrotechnik, Bauingenieurwesen und Architektur sind die eingesetzten Informations¨ systeme hochgradig komplex und als integrativer Bestandteil in Planung, Uberwachung und Einsatz von technischen Systemen nicht mehr wegzudenken.

14.2. Qualifikationsprofil der AbsolventInnen F¨ ur die Entwicklung von Informationsystemen in Ingenieursdisziplinen sind hochqualifizierte Fachkr¨ afte aus dem Bereich Informatik mit wirtschaftlicher Ausrichtung und fundiertem Verst¨ andnis f¨ ur Ingenieurwissenschaften notwendig. Ein Wirtschaftsingenieur oder eine Wirtschaftsingenieurin aus Informatik kann in leitender Position bei Entwicklung und Einsatz technischer Informationssysteme t¨atig sein und dabei sowohl die Erfordernisse der Informatik als auch die der jeweiligen Ingenieurdisziplin ber¨ ucksichtigen.

14.3. Studienvoraussetzungen Das Masterstudium Wirtschaftsingenieurwesen Informatik ist f¨ ur AbsolventInnen eines Bachelor-, Master- oder Diplomstudiums folgender Studienrichtungen geeignet: Informatik, Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftsingenieurwesen Maschinenbau, Maschinenbau, Architektur, Elektrotechnik, Bauingenieurwesen und Infrastrukturmanagement, Geod¨asie und Geoinformatik, Technische Physik, Technische Chemie, Raumplanung, Verfahrenstechnik sowie Wirtschaftsstudien. Es werden folgende Vorkenntnisse vorausgesetzt: – Kenntnisse aus der Computer-Programmierung im Umfang von 6.0 Ects, – weitere Informatik-Kenntnisse im Umfang von 6.0 Ects, – Kenntnisse aus Mathematik im Umfang von 12.0 Ects, und – Kenntnisse aus Statistik im Umfang von 6.0 Ects.

78

14.4. Pr¨ ufungsf¨ acher und Diplomarbeit Pflichtfach (27.0 Ects) Neben den allgemeinen Pflichtf¨ achern (9.0 Ects) sind 6.0 Ects aus dem Modul Wirtschaft, 6.0 Ects aus dem Modul Recht und 6.0 Ects aus dem Modul Kommunikation und sozial-wissenschaftliche Aspekte zu w¨ahlen. Allgemeine Pflichtf¨acher 6.0/4.0 PR Projektarbeit/Projektpraktikum 3.0/2.0 SE Seminar f¨ ur DiplomandInnen Modul Wirtschaft 3.0/2.0 VO Controlling 3.0/2.0 VO Personal und F¨ uhrung Modul Recht 3.0/2.0 VU 3.0/2.0 UE 3.0/2.0 VO 3.0/2.0 UE 3.0/2.0 VO

Daten- und Informatikrecht Daten- und Informatikrecht Verfassungs- und Verwaltungsrecht Verfassungs- und Verwaltungsrecht Vergabewesen und Vertragsrecht

Modul Kommunikation und sozial-wissenschaftliche Aspekte 3.0/2.0 VO Arbeitspsychologie 3.0/2.0 VU Kommunikation und Moderation 3.0/2.0 PS Spezielle Aspekte der Techniksoziologie und Technikpsychologie 3.0/2.0 VO Techniksoziologie und Technikpsychologie Wahlfach (54.0 Ects) Abh¨angig vom Herkunftsstudium – dem Studium, auf dem dieses Masterstudium aufbaut – sind 1 bzw. 2 Basismodule im Umfang von je 18.0 Ects sowie 6 bzw. 3 Vertiefungsmodule im Umfang von je 6.0 Ects zu absolvieren. Die Wahl erfolgt nach folgendem Schema: Basismodule (` a 18.0 Ects)

Vertiefungsmodule (`a 6.0 Ects)

Herkunftsstudium

Ing.wiss.

Wirtschaft

Informatik

Ing.wiss.

Wirtschaft

Informatik

beliebig

Informatik

1

1

0

0 oder 1

1

2 oder 1

0

Wirtschaftsinformatik

1

0

0

1

1

2

2

Ingenieurwiss.

0

1

1

0 oder 1

1

2 oder 1

0

Wirtschaftsing.wes. MB

0

0

1

1

1

2

2

Wirtschaft

1

0

1

0 oder 1

1

2 oder 1

0

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F¨ ur Herkunftsstudien, die nicht von diesem Schema erfasst werden, kann das studienrechtliche Organ Basismodule festlegen. Im Rahmen der Vertiefungsmodule sind Seminare im Umfang von 3.0 Ects bis 6.0 Ects zu absolvieren. Freie Wahlf¨ acher und Soft Skills (9.0 Ects) Siehe Abschnitt 6.4. Diplomarbeit (30.0 Ects) Siehe Abschnitt 6.5.

14.5. Basis- und Vertiefungsmodule Basismodul Informatik Es sind Lehrveranstaltungen im Umfang von 18.0 Ects aus den folgenden Lehrveranstaltungen zu w¨ ahlen. Die Kenntnisse der Lehrveranstaltungen dieses Moduls werden als Voraussetzung f¨ ur das Verst¨ andnis der Vertiefungsmodule aus Informatik erwartet. 6.0/4.0 VL Algorithmen und Datenstrukturen 1 3.0/2.0 VL Datenmodellierung 6.0/4.0 VO Einf¨ uhrung in die Technische Informatik 3.0/2.0 VU Objektorientierte Modellierung 3.0/2.0 VL Objektorientierte Programmierung 3.0/2.0 VO Software Engineering und Projektmanagement 6.0/4.0 LU Software Engineering und Projektmanagement 6.0/4.0 VU Theoretische Informatik und Logik

Basismodul Wirtschaft Es sind Lehrveranstaltungen im Umfang von 18.0 Ects aus den folgenden Lehrveranstaltungen zu w¨ ahlen. Die Kenntnisse der Lehrveranstaltungen dieses Moduls werden als Voraussetzung f¨ ur das Verst¨ andnis der Vertiefungsmodule aus Wirtschaft erwartet. 3.0/2.0 VO Grundlagen der Volkswirtschaftslehre 3.0/2.0 UE Grundlagen der Volkswirtschaftslehre 3.0/2.0 VU Investition und Finanzierung 3.0/2.0 VU Kosten- und Leistungsrechnung 3.0/2.0 VO Organisation und Personal 3.0/2.0 UE Organisation und Personal 3.0/2.0 VU Rechnungswesen 1 3.0/2.0 VU Rechnungswesen 2

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Basismodul Ingenieurwissenschaften Es sind Lehrveranstaltungen im Umfang von 18.0 Ects aus den charakterisierenden Lehrveranstaltungen der ingenieurwissenschaftlichen Bachelorstudien der Technischen Universit¨ at Wien – das sind die Studienrichtungen Architektur, Maschinenbau, Elektrotechnik, Bauingenieurwesen und Infrastrukturmanagement, Geod¨asie und Geoinformatik, Technische Physik, Technische Chemie, Raumplanung, Verfahrenstechik – zu w¨ahlen. Die gew¨ ahlten Lehrveranstaltungen sind aus maximal zwei Studien zu w¨ahlen und durch das studienrechtliche Organ genehmigen zu lassen. Es wird empfohlen, jene ingenieurwissenschaftlichen Lehrveranstaltungen zu w¨ahlen, die die Grundlagen f¨ ur die gew¨ahlten ingenieurwissenschaftlichen Vertiefungsf¨acher bieten.

Vertiefungsmodule aus Informatik Je gew¨ ahltem Modul sind Lehrveranstaltungen im Umfang von 6.0 Ects aus den das jeweilige Fach charakterisierenden Pflicht- und Wahllehrveranstaltungen der entsprechenden Masterstudien der Informatik zu w¨ahlen. Die gew¨ahlten Lehrveranstaltungen sind durch das studienrechtliche Organ genehmigen zu lassen. Computational Intelligence Computergraphik und digitale Bildverarbeitung Information & Knowledge Management Medieninformatik Medizinische Informatik Software Engineering & Internet Computing Technische Informatik

Vertiefungsmodule aus Wirtschaft Je gew¨ ahltem Modul sind Lehrveranstaltungen im Umfang von 6.0 Ects zu w¨ahlen. Volkswirtschaft 3.0/2.0 VO Makro¨ okonomie 3.0/2.0 PS Makro¨ okonomie 3.0/2.0 SE Seminar aus Volkswirtschaft ¨ Okonometrie 3.0/2.0 VO Betriebs¨ okonometrie ¨ 3.0/2.0 PR Praktikum aus Okonometrie ¨ 3.0/2.0 SE Seminar aus Okonometrie Operations Research 4.5/3.0 VU Operations Management / Management Science 3.0/2.0 VU Operations Research 3.0/2.0 PR Operations Research

81

Spezielle Betriebswirtschaftslehre 3.0/2.0 VO Innovationsmanagement 3.0/2.0 VO Prozessmanagement 3.0/2.0 VO Systemplanung und Projektmanagement 3.0/2.0 VO Wettbewerbstheorie Arbeitsplanung und -steuerung 3.0/2.0 VO Arbeitsplanung und -steuerung 3.0/2.0 SE Arbeitsplanung und -steuerung 3.0/2.0 VU Qualit¨ atsmanagement General Management 3.0/2.0 SE General Management 3.0/2.0 VU International Negotiations 3.0/2.0 VU Organisational Design 3.0/2.0 VU Strategic Management Ergonomie und Arbeitssicherheit 1.5/1.0 VO Arbeitnehmerschutzgesetz 3.0/2.0 VU Ergonomie und Arbeitssicherheit 3.0/2.0 SE Ergonomie und Arbeitssicherheit 1.5/1.0 VO Sicherheitstechnik Projektmanagement 3.0/2.0 VO Projektmanagement 3.0/2.0 SE Projektmanagement 3.0/2.0 UE Projektsimulation Logistik 3.0/2.0 VO Logistik 3.0/2.0 SE Seminar aus Logistik 3.0/2.0 VO Supply Chain Management Prozess3.0/2.0 3.0/2.0 3.0/2.0

und Qualit¨ atsmanagement VU Angewandtes Prozessmanagement SE Prozess- und Qualit¨ atsmanagement VU Qualit¨ atsmanagement

Innovationsmanagement und Unternehmensgr¨ undung 3.0/2.0 VO Innovationsmanagement 3.0/2.0 VU Praktische Absatzforschung 3.0/2.0 VU Unternehmensgr¨ undung 3.0/2.0 SE Unternehmensgr¨ undung Wettbewerb und Industriepolitik 3.0/2.0 VO Industriepolitik 3.0/2.0 SE Seminar aus Betriebswirtschaftslehre 3.0/2.0 VU Theorie und Praxis des Wettbewerbs 3.0/2.0 VO Unternehmensstrategie

82

Betriebliche Finanzwirtschaft 3.0/2.0 SE Betriebliche Finanzwirtschaft 3.0/2.0 VU Bewertung von Finanzinstrumenten auf Kapitalm¨arkten Finanzcontrolling 3.0/2.0 VU Bewertung von Produktions- und Dienstleistungsunternehmen 3.0/2.0 VU Finanzcontrolling 3.0/2.0 VU Internationale Rechnungslegung

und

Risikomanagement 3.0/2.0 VU Controlling von Gesch¨afts- und Operationalen Risiken 3.0/2.0 VU Controlling von Markt- und Kreditrisiken 3.0/2.0 VU Internationale Rechnungslegung 3.0/2.0 VU Risikomanagement 3.0/2.0 SE Risikomanagement

Vertiefungsmodule aus Ingenieurwissenschaften Je gew¨ ahltem Modul sind Lehrveranstaltungen im Umfang von 6.0 Ects aus den das jeweilige Fach charakterisierenden Pflicht- und Wahllehrveranstaltungen der ingenieurwissenschaftlichen Masterstudien zu w¨ahlen. Die gew¨ahlten Lehrveranstaltungen sind durch das studienrechtliche Organ genehmigen zu lassen. Architektur Bauingenieurwesen Chemie Elektrotechnik Maschinenbau Physik Raumplanung Verfahrenstechnik Vermessungswesen

83

Teil III.

Anh¨ ange

84

A. Beschreibung der Lehrveranstaltungen Die erste Zeile jeder Lehrveranstaltungsbeschreibung enth¨alt den Titel der Lehrveranstaltung sowie am rechten Rand ihren Umfang in ECTS-Punkten und Semesterstunden sowie ihre Art (siehe Abschnitt B.1). Nach der Inhaltsangabe folgt eine Zeile mit den Studien, in denen die Lehrveranstaltung vorkommt; die Abk¨ urzungen sind in Abschnitt B.2 erl¨autert. Optionale Ziffern geben das Semester an, f¨ ur das die Lehrveranstaltung in dem betreffenden Studium vorgesehen ist. 3D Vision 3.0/2.0 VO Maschinelles Sehen: 3D Aufnahmeverfahren, Shape from monocular images, Shape from Stereo, Shape from structured light; 3D Bildverarbeitung; 3D Anwendungen. Studien: MCG/P, MTI/W 3D Vision Labor¨ ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: MCG/W

3.0/2.0 LU

Abstrakte Maschinen 3.0/2.0 VO Reale Maschinen, Threaded Code, Virtuelle Maschinen (z.B. Pascal P4 Maschine, JavaVM), Baummaschinen, Prologmaschinen, SECD Maschine. Studien: BSI/W, BZI/W Advanced Database Systems 3.0/2.0 VU Foundations of incomplete databases, data exchange, data integration, schema mappings, uncertain data, probabilistic data, inconsistent data. Studien: MCI/W, MIK/W, MSE/W Advanced Digital Design 3.0/2.0 VU Grenzen des synchronen Design, Metastabilit¨at, GALS-Systeme, Asynchrone Designmethoden, Handshake-Prinzipien, Vergleich der Eigenschaften synchroner und asynchroner Logik, On-Chip Fault-Tolerance, reconfigurable Logic. Studien: MTI/W Advanced Distributed Systems 6.0/4.0 VL System Models, Architectures, Paradigms. Distributed Algorithms: Global State, Mutex, Election, Coordination and Agreement, Consensus, Paxos; Transactions and Concurrency Control: Von ACID (mit 2PC, 3PC, Rollback und Recovery) u ¨ber offline (checkin/check-out) bis zu long-running business activities and compensation; Replication; Reliablility, adaptiveness and self-properties: Data Integrity, self-healing, self-optimizing,

85

self-management, von deterministic bis hin zu evolutionary computing; Mobile and ambient computing. Studien: MSE/W Advanced Internet Computing 3.0/2.0 VU Advanced techniques for the design and development of internet-scale distributed systems; principles of service-oriented computing; approaches and methods for service composition and coordination, self-star properties in complex distributed systems. Studien: MIK/W, MSE/P, MTI/W Advanced Internet Security 3.0/2.0 VU Weiterf¨ uhrende Themen der Internet Security aufbauend auf der Lehrveranstaltung In” ternet Security“. Studien: MSE/W Advanced Software Engineering 6.0/4.0 LU Fortgeschrittene Anwendung der Methoden und Werkzeuge des Software Engineering in einem zeitgem¨ assen Softwareentwicklungsprozess (etwa Rational Unified Process, VModell XT, wohl definierte agile Prozesse); Entwicklung eines Software-Systems in einem Entwicklungsteam mit externen Benutzern bzw. Kunden. Studien: BSIb/P5, BZI/W, MIK/P, MSE/P, MTI/W, MZI/P, ZbGr Algorithmen auf Graphen 3.0/2.0 VU Netzwerkflussalgorithmen, Matching, Minimum Spanning Tree, k¨ urzeste Wege, topologisches Sortieren. Studien: MCG/W, MCI/P, MSE/W, MTI/W Algorithmen in der Graphentheorie 3.0/2.0 VU Grundlagen der Graphentheorie, kanten¨ uberdeckende Wanderungen auf Graphen, Eulersche Linien, Chinesisches Brieftr¨ agerproblem, Labyrinthe. Studien: MCI/W Algorithmen und Datenstrukturen 1 6.0/4.0 VL Analyse von Algorithmen (asymptotisches Laufzeitverhalten, Omega-, O- und ThetaNotation); elementare abstrakte Datentypen und Datenstrukturen; Sortieren und Suchen; grundlegende Graphalgorithmen; fundamentale kombinatorische Optimierungsprobleme; greedy Ans¨ atze f¨ ur exakte L¨osungsmethoden wie vollst¨andige Enumeration oder dynamische Programmierung. Studien: BMI/P2, BSI/P2, BTI/P2, BZI/P2, MWI/P Algorithmen und Datenstrukturen 2 3.0/2.0 VO Suchen in Texten, Tries, randomisierte Algorithmen, geometrische Algorithmen, Algorithmen f¨ ur große Datenmengen, Branch-and-Bound, approximative Algorithmen, Verbesserungs- und Metaheuristiken. Studien: BMI/P3, BSI/P3, BTI/P3, BZI/P3

86

Algorithmische Geometrie 3.0/2.0 VU Konvexe H¨ ulle; Delaunay-Triangulierung und Voronoi-Diagramme; Triangulierung von Polygonen; Punktlokalisierung. Studien: MCG/W, MCI/W, MSE/W Algorithmische Geometrie ¨ Ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: MCG/W, MCI/W, MSE/W

1.5/1.0 UE

Analyse multivariater Daten 3.0/2.0 VO Hauptkomponenten- und Faktorenanalyse, Korrelationsanalyse, Diskriminanzanalyse, Clusteranalyse, Aspekte der robusten multivariaten Analyse. Studien: BSIa/P6, BZI/W, ZbGr Analyse multivariater Daten 1.5/1.0 UE Anwendung der in der gleichnamigen Vorlesung erlernten Methoden an konkreten Daten mit der Statistik-Software R. Studien: BSIa/P6, BZI/W, ZbGr Analyse und Verifikation 3.0/2.0 VU Ausgew¨ ahlte Themen und Fragestellungen zur Verifikation und Analyse von Programmen, z.B. intra- und interprozedurale Programmanalyse, Analyse paralleler Programme, ersch¨ opfende vs. anforderungsgetriebene Analyse, Konzepte wie Korrektheit, Vollst¨andigkeit und Optimalit¨ at in Analyse, Verifikation und Optimierung. Studien: MSE/W Analyse von Algorithmen Mathematische Analyse von Algorithmen. Studien: MCI/W, MTI/W

5.0/3.0 VO

Analyse von Algorithmen ¨ Ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: MCI/W, MTI/W

4.0/2.0 UE

Anatomie und Histologie 4.5/3.0 VD Medizinische Terminologie; Grundlagen der Medizin (Aufbau und Funktion des menschlichen K¨ orpers); Anatomie, biophysikalische Grundlagen, Zellen, Gewebe, Organe und Organsysteme und ihr Zusammenspiel im Organismus, Genetik. Studien: BSI/W, BZI/P3, MZI/P Angewandtes Prozessmanagement Studien: MWI/W

3.0/2.0 VU

Anwendungen der Bildverarbeitung 3.0/2.0 VU Spezifische Anwendungsfelder von Mustererkennungs- und Bildverarbeitungsmethoden. Studien: BMIb/W, BZI/W, MCG/W

87

Applied Web Data Extraction and Integration 3.0/2.0 VU Enterprise application integration vs. B2B; web process automation; web data for orchestration and choreography processes; web data for business intelligence and data warehouses; sample scenarios in vertical domains (like energy, automotive, tourism); information extraction and form mapping for real-time meta-searches; leveraging web data for the semantic web and semantic annotation; web data extraction and data integration frameworks. Studien: MIK/W, MSE/W Appropriation und Authorship Studien: MMI/W

3.0/2.0 VL

Approximationsalgorithmen 3.0/2.0 VU Qualit¨atsmaße von Approximationsalgorithmen; Schemen von Heuristiken und Methoden der Approximationsabsch¨ atzung: Greedy-Algorithmen, Scheduling-Heuristiken, probabilistische Ans¨ atze und ihre Umsetzung in deterministische Algorithmen. Studien: MCI/P, MSE/W, MTI/W Arbeitnehmerschutzgesetz 1.5/1.0 VO ¨ Vermittlung eines Uberblicks zum Kenntnisstand aus Sicherheitstechnik und Arbeitsmedizin, welcher f¨ ur die Umsetzung der aus der ¨osterreichischen Gesetzeslage abzuleitenden Erfordernisse n¨ otig ist. Praktische Anwendung von grundlegenden Erkenntnissen aus den Bereichen Arbeitssicherheitstechnik und Gesundheitsschutz mit Schwerpunkt auf toxikologischen und physikalischen Belastungen. Studien: MWI/W Arbeits- und Sozialrecht 3.0/2.0 VO Abschluss von Arbeitsvertr¨ agen, Rechte und Pflichten im Arbeitsverh¨altnis, Rechtsfragen der Beendigung von Arbeitsvertr¨agen; Außervertragliche arbeitsrechtliche Rechtsquellen (Gesetz: Kollektivvertrag, Betriebsvereinbarung); Betriebliche Mitbestimmung; Grundz¨ uge des Sozialversicherungsrechts. Studien: MTI/W, MZI/P Arbeitsplanung und -steuerung Studien: MWI/W

3.0/2.0 VO

Arbeitsplanung und -steuerung 3.0/2.0 SE Behandlung aktueller Themen aus dem Bereich der Organisation von Industriebetrieben. Studien: MWI/W Arbeitspsychologie Studien: MWI/P

3.0/2.0 VO

Architectures for Telecom Services 3.0/2.0 VO Principles of modern service architectures in the telecommunication domain and the internet. Functional and architectural view, messaging protocols, APIs and interaction mechanisms. Studien: MSE/W, MTI/W

88

Architektur- und Bildwelten Studien: MMI/W

2.5/2.0 VO

Architektur- und Kunstgeschichte des 19. und 20.Jhs. 2.0/1.5 VO Vorstellung von Bauten und Projekten international bedeutender Architekten des Klassizismus, Historismus, Jugendstils, Expressionismus, 3.Reichs, der Nachkriegszeit, der Moderne, bis hin zur aktuellen Kunstszene; Diskussion von Fragen des Stils, der Bauaufgabe und Bautypologie, von Tradition und Innovation. Studien: MMI/W Audio Fortgeschrittene Konzepte der Audioverarbeitung. Studien: MMI/P, MTI/W

3.0/2.0 VU

Audio Produktion 3.0/2.0 VL Introduction to the basics of audio with a focus on audio production for multimedia purposes. Studien: BMIa/W, BZI/W Ausgew¨ ahlte Kapitel aus Knowledge Management und Digital Media Studien: MIK/W, MSE/W, MZI/W

3.0/2.0 VO

Ausgew¨ ahlte Kapitel der Bildverarbeitung Behandlung von Spezialthemen aus dem Bereich der Bildverarbeitung. Studien: MCG/W

3.0/2.0 VU

Ausgew¨ ahlte Kapitel der Computergraphik 3.0/2.0 VU Behandlung ausgew¨ ahlter Themen aus dem Bereich der Computergraphik. Studien: MCG/W Ausgew¨ ahlte Kapitel der Mustererkennung Behandlung von Spezialthemen aus dem Bereich der Mustererkennung. Studien: MCG/W

3.0/2.0 VU

Automaten und Formale Sprachen 3.0/2.0 VU Ausgew¨ ahlte Themen aus dem Bereich der Automaten und formalen Sprachen, etwa formale Potenzreihen, Grammatiken mit Kontrollmechanismen, Automaten und Grammatiken auf Graphen. Studien: MCI/P, MSE/W, MTI/W Automaten und Formale Sprachen ¨ Ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: MCI/W, MSE/W

1.5/1.0 UE

89

Automatisches Beweisen 4.5/3.0 VL Logische Grundlagen, Normalformen, Satz von Herbrand, Unifikation, Resolution, Tableaux, Behandlung von Gleichheit, Komplexit¨atsfragen; Anwendungen des automatischen Beweisens. Studien: MCI/W, MSE/W Automatisches Beweisen in nichtklassischen Logiken 3.0/2.0 VU Deduktionsmethoden wie Tableau-, Gentzenkalk¨ ule, Resolution fuer nichtklassische Logiken (intuitionsistische Logik, modale Logiken, Fragmente der linearen Logik, minimale Quantenlogik etc.); Normalformen und strukturerhaltende Normalformtransformationen fuer nichtklassische Logiken; Implementierungsaspekte. Studien: MCI/W Betriebliche Finanzwirtschaft 3.0/2.0 SE Behandlung aktueller Themen aus dem Bereich der betrieblichen Finanzwirtschaft. Studien: MWI/W Betriebso ¨konometrie Studien: MWI/W

3.0/2.0 VO

Betriebssysteme 3.0/2.0 VO Aufgaben, Aufbau und Struktur von Betriebssystemen; Prozesse und Threads, Concurrency, Scheduling, Interprozesskommunikation und Synchronisation, Deadlocks; Speicherverwaltung, Filesystem, Input/Output Management, Access Control. Studien: BSIb/P3, BTI/P3, BZI/W Beweistheorie 1 3.0/2.0 VO Einf¨ uhrung in die wesentlichen Anschauungen und Techniken der Beweistheorie. Schnittelemination, Satz von Herbrand. Studien: MCI/W Beweistheorie 2 3.0/2.0 VO Nat¨ urliches Schließen, G¨ odels Dialektika Interpretation, Analyse der Beweise des Satzes von Roth und des Satzes von Van der Waerden. Studien: MCI/W Bewertung von Finanzinstrumenten auf Kapitalm¨ arkten und Finanzcontrolling Studien: MWI/W

3.0/2.0 VU

Bewertung von Produktions- und Dienstleistungsunternehmen Studien: MWI/W

3.0/2.0 VU

Bildfolgen 3.0/2.0 VU Bewegungsdetektion, Optical Flow, Tracking Methoden, Aktive Konturen, Shape from Motion, Egomotion. Studien: BMIb/W, BZI/W, MCG/P, MTI/W

90

Bildverstehen 3.0/2.0 VO Menschliches visuelles System, Bildentstehung, Bildsegmentierung, Mathematische Morphologie, Farbbildanalyse, Texturanalyse, Objekterkennung, Modellbasierte Objekterkennung, Interpretation von komplexen Szenen. Studien: MCG/P, MCI/W, MMI/W, MTI/W, MZI/W Bildverstehen Labor¨ ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: MCG/W, MCI/W, MMI/W, MZI/W

3.0/2.0 LU

Biochemie 3.0/2.0 VO Kohlenhydrate, Lipide, Proteine, Nucleins¨auren, Enzyme, Hormone, Vitamine, Elektrolyte, Transportprozesse; Stoffwechsel: Blut- und Lymphsystem, Puffersysteme, katabole und anabole Prozesse in den Zellen, Energetik; Grundlagen der Biotechnik; Messmethoden der klinischen Chemie. Studien: BSI/W, BZI/P4, MTI/W, MZI/P Bioinformatik 3.0/2.0 VO Einf¨ uhrung in die Bioinformatik; statistische Grundlagen, Werkzeuge und Algorithmen zum Auffinden von Sequenz¨ ahnlichkeiten; Modelle molekularer Evolution zur Vorhersage der Struktur und Funktion von Biomolek¨ ulen; Server und Datenbanken; Grundz¨ uge der Gen-Chip-Analyse. Studien: MTI/W, MZI/P ¨ Bioinformatik Ubungen ¨ Praktische Ubungen zur Datenbe- und verarbeitung in der Bioinformatik. Studien: MZI/W

4.0/4.0 LU

Biologie 3.0/2.0 VO Was ist Leben? Chemische Grundlagen, Biomolek¨ ule; Zytologie; Bakterien als einfache Zellen und Versuchsobjekte; Formalgenetik; Genetische Information; Viren und Plasmide; Mutation; Grundprinzipien der Gentechnik; Fortpflanzung; Entwicklung, Zusam¨ menwirkung von Zellen; Immunsystem; Okologie, Gleichgewichte in der belebten Welt; Evolution. Studien: MZI/W Biomathematisches Praktikum 3.0/2.0 PR Modellbildung und Computer-Simulation (lokal und via Internet) biologischer Vorg¨ange, ¨ u.a. in den Bereichen Okologie, Umweltschutz, Populationsgenetik und Medizin. Studien: MZI/W Biomedical Instrumentation 3.0/2.0 VU Introduction to theory, practise, and restrictions of common diagnostic, therapeutic, and monitoring instruments for biomedical applications. Covers the basic concepts of semicoonductors and operation amplifiers, use of transducers, data recording, and analysis systems such as microcomputer interfaces. Historical aspects are encompassed as well

91

as state of the art, e.g., sleep monitoring, and future developments of the biomedical instrumentation like pervasive monitoring. Studien: MZI/W Biomedical Sensors and Signals 3.0/2.0 VO Einf¨ uhrung in die Generierung, Fortpflanzung, Aufnahme und Analyse der medizinisch relevanten Biosignale des menschlichen K¨orpers. Elektrische, akustische, magnetische, mechanische und optische Biosignale und die jeweiligen Sensorsysteme. Moderne Datenaufnahmeverfahren und Grundlagen der Biosignalanalyse. Studien: BSI/W, BZI/P6, ZbGr Biometrie und Epidemiologie Statistische Methoden, Epidemiologie, Biometrie, Software-Tools. Studien: BSI/W, BZI/P4, ZbGr

3.0/2.0 VO

Biophysik 3.0/2.0 VO ¨ Uberblick u ber die angewandte Biophysik aus Sicht der Elektround Informationstech¨ nik. Studien: MTI/W, MZI/P Biostatistics 3.0/2.0 VO Analysis of location, scale and association; linear models (ANOVA, ANCOVA, . . . ); analysis of contingency tables; log-linear modelling; generalized linear models; logistic regression; survival analysis. Studien: BSI/W, BZI/W, MZI/W Biostatistics ¨ Ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: BSI/W, BZI/W, MZI/W

3.0/2.0 UE

Brain Modeling 3.0/2.0 VO Modelle und Simulation neuronaler Strukturen, Verst¨andnis der nat¨ urlichen Vorg¨ange und Methoden der Neuroprothetik. Studien: MCI/W, MZI/W Brain Modeling Arbeitsgemeinschaft zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: MCI/W, MZI/W

3.0/2.0 AG

Business Intelligence 6.0/4.0 VU Referenzarchitektur Business Intelligence; OLAP (Multidimensionalitit¨at); FASMI (Fast Analysis of Shared Multidimensional Information); Semantische Modellierung von OLAP-L¨ osungen; Logische Modellierung (STAR, SNOWFLAKE); ETL Prozess; ClosedLoop Decision Making; Data Mining, Knowledge Discovery in Databases; Patterns und Taxonomien; Vorausschauende (predictive) und beschreibende (descriptive) Regeln (Klassifikation, Regression, Assoziation, Clustering); Information Delivery, Visualisierung; Anwendungen von Business Intelligence. Studien: MIK/P, MSE/W, MTI/W, MZI/P

92

Business Services: Management and Composition 3.0/2.0 VU Service Science, Service Marketing, Service-Dominant Logic, Service Modellierung, Service Systeme, Virtuelle Unternehmen, Business Rules and Objectives, Service Legal Agreements, Service Discovery and Composition. Studien: MIK/W Chemie-Prop¨ adeutikum 1.5/1.0 VD Stoffaufbau: Atome, Periodensystem, Radioaktivit¨at, Molek¨ ule, Bindungsarten, Aggregatzust¨ ande, L¨ osungen; Stoffumwandlung: St¨ochiometrie, chemische Thermodynamik, chemische Kinetik, chemisches Gleichgewicht, Katalysatoren, pH-Wert, Redoxsysteme, Elektrochemie, organische Chemie: Kohlenwasserstoffe, funktionelle Gruppen. Studien: BSI/W, BZI/P3 Clusteranalyse und Methoden des unu 3.0/2.0 VU ¨ berwachten Lernens Distanzmaße und Distanz-basierte Clustermethoden, hierarchische Methoden, Partitionierungsverfahren, modellbasierte Methoden, fuzzy clustering, Validit¨atsmaße, MappingVerfahren. Studien: BSIa/P4, BZI/W, ZbGr Codegeneratoren 3.0/2.0 VO Prozessorarchitekturen, Codeerzeugung, Befehlsauswahl, Register Allocation, Codegeneratorgeneratoren, Optimierungstechniken, Instruction Scheduling, Software Pipelining, Kombinierte Verfahren. Studien: MSE/W, MTI/W Component Based Software Development 3.0/2.0 VL COTS components, component engineering, component models (e.g. active components), component composition (e.g. operators, glue etc.), standard components (e.g. CORBA, Enterprise Java Beans, etc.), component integration, configuration and testing. Studien: MSE/W Computational Aesthetics 3.0/2.0 VU Ber¨ ucksichtigung ¨ asthetischer Prinzipien bei computergest¨ utzten Anwendungen in der Computergraphik; Zusammenh¨ ange zwischen Kunst, Computergraphik und Visualisierung. Studien: MCG/W Computational Equational Logic 3.0/2.0 VU Equational logic, term rewriting systems, extensions of term rewriting, computation strategies, modularity, rule-based programming, equational theorem proving. Studien: MCI/W, MSE/W Computer Aided Geometric Design 3.0/2.0 VO Algorithmen, Eigenschaften und Anwendungen von Spline- und anderen Funktionenr¨aumen, geometrische Methoden in der Computergraphik wie z.B. Unterteilungsalgorithmen. Studien: MCG/W

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Computer Aided Geometric Design ¨ Ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: MCG/W

2.0/1.0 UE

Computer Aided Verification 3.0/2.0 VU ¨ Modellierung von Hardware und Software, Uberblick u ¨ ber computerunterstuetzte Verifikationsmethoden. Spezifikation durch Temporallogik und Automaten, Simulation und Bisimulation, Zustands-Explosion, explizite und symbolische Model Checking Verfahren, Abstraktion und Abstraktionsverfeinerung, Predicate Abstraction, Entscheidungsproze¨ duren, Beweisertools. Verifikationssoftware in der Praxis, Uberblick u ¨ber Verifikation spezieller Systeme und aktuelle Entwicklungen. Studien: MCI/P, MTI/W Computer Aided Verification Labor¨ ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: MCI/W, MTI/W

3.0/2.0 LU

Computer Architecture 3.0/2.0 VO Fundamentals of computer design, instruction set principles, pipelining, instruction-level parallelism, memory hierarchy, special architectures, reconfigurable hardware. Studien: MSE/W, MTI/P1 Computer Architecture 3.0/2.0 LU Design of a pipelined microprocessor: instruction set design and simulation, pipeline stages, implementation in an FPGA, test and performance evaluation. Studien: MSE/W, MTI/W Computer Networks LAN, WAN, wireless computing, advanced network programming. Studien: MSE/W

4.5/3.0 VL

Computer und Kunst 3.0/2.0 VU Aktuelle und generelle Fragestellungen zu Kunst und Computer aus den Bereichen Interaktive Kunst, Netzkunst, Game Art, Locative Art, Medienkunst. Behandlung relevanter theoretischer Grundlagen. Studien: BMIa/W, BZI/W Computer Vision for Cultural Heritage Preservation 3.0/2.0 VO New sensor technologies and methods for field recording and data capture: 3D scanning and plotting for cultural heritage (CH), 3D reconstruction and 3D surface modeling techniques including virtual reality museum applications for CH, project studies and experiences, data organization and data exchange, planning of CH projects, high resolution multispectral imaging; related fields in CH preservation like historic preservation, documents and archives, sites and monuments, living cultural heritage, and cultural property. Studien: MCG/W

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Computeranimation 3.0/2.0 VO Computer Assisted Animation, Morphing, Kinematik-basierte Animation, Physicallybased Animation, Animation von Menschen. Studien: MCG/W Computergraphik 1 3.0/2.0 VO ¨ Einf¨ uhrender Uberblick u ber die Computergraphik, Einund Ausgabeger¨ a te der Com¨ putergraphik, Ausgabeprimitive, zweidimensionale Transformationen und Sichtbarkeit, Graphische User Interfaces und interaktive Eingabemethoden; dreidimensionale Konzepte, Objektrepr¨ asentationen, geometrische und modellierende Transformationen und Sichtbarkeit; Visible-Surface Berechnungsmethoden, Beleuchtungsmodelle und Oberfl¨achen-Darstellungsmethoden, Farbmodelle und ihre Anwendungen, Computeranimation. Studien: BMI/P3, BSI/W, BZI/W, MSE/W, MZI/W Computergraphik 1 Labor¨ ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: BMI/P3, BSI/W, BZI/W, MSE/W, MZI/W

3.0/2.0 LU

Computergraphik 2 3.0/2.0 VO Fortgeschrittene Methoden der Computergraphik: h¨ohere graphische Programmierung (Java3D), h¨ ohere Modellierungstechniken, komplexe Datenstrukturen f¨ ur graphische Daten, Abtastung und Rekonstruktion kontinuierlicher Signale, Computerspiele, photorealistische Darstellung (etwa Oberfl¨ achengestaltung mit Texturen), nicht-photorealistisches Rendering, Visualisierung. Studien: BMIa/W, BMIb/P4, BSI/W, BZI/W, MCG/P, MMI/P, MTI/W, ZbGr Computergraphik 2 Labor¨ ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: BMIa/W, BMIb/P4, BSI/W, BZI/W, MCG/W, MMI/W, ZbGr

6.0/4.0 LU

Computernumerik 3.0/2.0 VO Maschinenzahlen, Rechnen mit Maschinenzahlen, Interpolation, Approximation, numerische Integration, numerisches Differenzieren, numerische Stabilit¨at von Algorithmen, Optimierungsmethoden. Studien: BMIa/W, BMIb/P5, BSI/W, BZI/W, ZbGr Computernumerik ¨ Ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: BMIa/W, BMIb/P5, BSI/W, BZI/W, ZbGr

1.5/1.0 UE

Computersimulation in der Medizin 3.0/2.0 VD Simulation physiologischer u. pathologischer Vorg¨ange, Kompartment-Modelle, Software zur analytischen und numerischen Auswertung, Visualisierung, Validierung. Studien: MZI/P

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Computerstatistik 4.5/3.0 VU Exploration und Analyse statistischer Daten, computergest¨ utzte Verfahren der Statistik, Vertiefung in und kritischer Vergleich von kommerzieller Statistiksoftware (SPSS, BMDP, SAS, SPLUS, S, R). Einsatz von spezieller Software, insbesondere Neuentwicklungen. Arbeiten mit gr¨ oßeren Fallbeispielen. Der Methodenkatalog umfasst: Beschreibende Statistik, Vergleich von Gruppen von Daten, Varianzanalyse, Regressionsanalyse, Geostatistik, Multivariate Methoden, Simulation. Studien: BSI/W, BTI/W, BZI/W Computerunterstu 3.0/2.0 VO ¨ tzte Abbildungsverfahren Mathematische Grundlagen (Fourier-Transformation, Faltung), Informations¨ ubertragung in Abbildungssystemen, Transformationsabbildung, Tomographie und Computer-Tomographie (CT), Bildrekonstruktionsverfahren in der CT, R¨ontgenCT, Emissions-CT, Magnetresonanz-CT (MRI), Digitale Bildverarbeitung. Studien: MZI/W Computerunterstu 3.0/2.0 VU ¨ tzte Diagnoseverfahren und Therapieplanung Methoden der Therapieerstellung, -planung, -ausf¨ uhrung, -monitoring und -evaluierung. Studien: MCI/W, MTI/W, MZI/P Computerunterstu ¨ tztes Japanisch fu ¨ r Ingenieure Studien: SSGS

3.0/2.0 VO

Controlling 3.0/2.0 VO Stochastisch optimale Regelung vs. stochastisch optimale Steuerung und Vokabular von Controlling; finanz-, kosten-, leistungs-, absatz- und spieltheoretische Grundlagen; Konstruktion und Kalibrierung von Plan-Gewinn- und Verlustrechnungen; Konstruktion und Kalibrierung von Plan-Bilanzen und Plan-Kapitalflussrechnungen; Erstellung einer COSO II-konformen Risikorechnung; Verarbeitung von Informationsenth¨ ullungen im Zeitablauf; Implementierung einer risikobasierten Erfolgsrechnung. Studien: MIK/W, MSE/W, MTI/W, MWI/P, MZI/P Controlling ¨ Ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: MIK/W, MSE/W, MZI/W

1.5/1.0 UE

Controlling von Gesch¨ afts- und Operationalen Risiken Studien: MWI/W

3.0/2.0 VU

Controlling von Markt- und Kreditrisiken Studien: MWI/W

3.0/2.0 VU

Data Warehousing 2 3.0/2.0 VU Data Warehouse (DWH) Architekturen, DWH-Metadaten, Integration von Datenbest¨anden, Datenqualit¨ at (data-cleansing), Behandlung der Zeitaspekte, Anbindung von

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Entscheidungsunterst¨ utzung, Vorgehensmodell bei der Einrichtung von DWH-systemen, Intenet/Intranet-Anbindung. Studien: MSE/W, MZI/W Daten- und Informatikrecht 3.0/2.0 VU Rechtliche Problematik des Internet, wie etwa Grundprobleme von Recht und Technik, Strukturfragen des Internetrechts, Grundrechte in der Informationsgesellschaft, Telekommunikationsrecht, Urheberrecht, E-Commerce-Recht und Strafrecht. Studien: BMI/P5, BSI/P4, BTI/P3, BZI/P4, MWI/P, MZI/W, SSGS Daten- und Informatikrecht ¨ Ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: BSI/W, BZI/W, MWI/P, MZI/W, SSGS

3.0/2.0 UE

Datenbanksysteme 6.0/4.0 VL Datenbankzugriff (SQL Vertiefung, PL/SQL, JDBC), physische Datenorganisation, Anfragebearbeitung und -optimierung, Transaktionsverwaltung, Fehlerbehandlung/Recovery, Mehrbenutzersynchronisation, weiterf¨ uhrende Themen (z.B. verteilte Datenbanksysteme). Studien: BSI/P3, BZI/P3, MTI/W, MZI/P Datenbanktheorie 3.0/2.0 VU Theorie der Datenbankabfragesprachen, Grundlagen der endlichen Modelltheorie, Einfluss von Sprachelementen auf Komplexit¨at und Ausdruckskraft von Datenbankabfragesprachen, grundlegende Techniken f¨ ur die Untersuchung von Komplexit¨at und Ausdruckskraft von rekursiven und logischen Abfragesprachen, Analogien zwischen algebraischen, logischen, und deduktiven Sprachparadigmen, Grundlagen der Verarbeitung ¨ semistrukturierter Daten (z.B. XML), Ubersicht u ¨ber Hauptresultate und gegenw¨artige Forschungstrends in der Datenbanktheorie. Studien: MCI/W, MSE/W Datenkommunikation 3.0/2.0 VO Grundlagen von Kommunikationsnetzen und ihren Protokollen, mit Schwerpunkt auf ¨ den unteren vier Schichten: Grundlagen (Uberblick, Anwendungsgebiete und Anforderungen, Topologien und Netzstrukturen, Nummerierung und Adressierung, Kommu¨ nikationsverfahren, Ubertragung, Vermittlung, Schichtenmodelle und Protokolle), OSIReferenzmodell und dessen Realisierung, Internet-Referenzmodell und dessen Realisierung (Netzzugangsschicht: Ethernetverkabelung, Ethernet-Standards; Internetschicht: IPv4, IPv6, MPLS, Routing, Intserv, Diffserv; Transportschicht: TCP, UDP, Flusskontrolle; Applikationsschicht: FTP, Email, Websurfen, HTTP). Studien: BSI/W, BTI/P4, BZI/W Datenmodellierung 3.0/2.0 VL Datenbankentwurf, konzeptionelle Datenmodellierung (EER), logische Datenmodellierung (Relationales Modell), relationale Abfragesprachen, Datenintegrit¨at, relationale Entwurfstheorie (Funktionale Abh¨angigkeiten, Normalformen). Studien: BMI/P2, BSI/P2, BTI/P2, BZI/P2, MWI/P

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Deduktive Datenbanken 3.0/2.0 VO ¨ Datalog mit Negation, Disjunktion; Aquivalenz zwischen Programmen; Programmoptimierungen. Studien: MCI/W, MSE/W, MZI/W Dependable Distributed Systems 4.5/3.0 VU Theoretische Grundlagen und praktische Aspekte verl¨asslicher verteilter Systeme, insbesondere: Shared Global State, Distributed Shared Memory, Distributed Transactions, Serializability, Concurrency Control, Replication. Studien: MCI/W, MTI/P3 Dependable Systems 3.0/2.0 VU Overview of dependable systems and incidents; Analysis of disasters; Basic concepts and terminology (dependability, reliability, availability, safety, security); Failure modes and models (crash, fail-consistent, performance, Byzantine, hardware failures); Analysis models (hazards analysis, fault trees, FMEA); Fault-tolerance and modelling methodologies (block diagrams, Markov models, Petri nets); System aspects (perfection vs. redundancy, replica determinism, coverage vs. complexity, application specific and systematic approaches, algorithms for fault-tolerant systems). Studien: BSI/W, BTI/P6, BZI/W, MTI/P2, ZbGr Design Studies 3.0/2.0 VO Organisationstechnische Arbeitsumgebung, Entwurfs- und Planungspraxis, AkteursNetzwerke, materielle und digitale Artefakte, Pr¨asentationstechniken, Kooperationsr¨aume. Studien: BMIa/P4, BSI/W, BZI/W, MMI/W, ZbGr Deterministische Signalverarbeitung 4.5/3.0 VU Signal-Eigenschaften (Kausalit¨ at, Stabilit¨at, Zeit-Frequenzbereich, Diskretisierung), ¨ Analytisches Signal, Bandpasssignal, Filter (analog-digital), Uberabtastung, Dezimation und Interpolation, Filterb¨ anke (Aliasing, Perfekte Rekonstruktion, Polyphasenstruktur), Wortl¨angeneffekte, Anwendungen: Schnelle Faltung. Studien: MZI/W Dezentrale Automation 3.0/2.0 VO Moderne Automatisierungstechnik ist gekennzeichnet durch eine zunehmende Dezentralisierung von Verarbeitungsfunktionen in intelligenten Teilnehmern. Sensoren, Aktoren und Controller werden hierzu u uber lie¨ ber spezifische Netzwerke gekoppelt, die an dar¨ gende Leitsysteme angebunden werden. Die Palette dieser Netzwerke reicht von Universalmesssystemen, die komplexe Steuerungen kommunizieren lassen k¨onnen und gleichzeitig simple E/A-Teilnehmer verbinden, u ¨ber klassische Feldbussysteme hin zu HighSpeed-Spezialsystemen. Im Rahmen der Lehrveranstaltung werden Anforderungen an derartige Netzwerke diskutiert sowie g¨angige Protokolle und Technologien vorgestellt. Besonderes Augenmerk wird auf relevante Profile und Standards gelegt. Studien: MTI/W

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Dezentrale Automation Labor¨ ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: MTI/W

3.0/2.0 LU

Didaktik in der Informatik 3.0/2.0 SE Behandlung von Themen der Informatikdidaktik wie etwa die Vermittlung von Informatikinhalten, Aufbau des ¨ osterreichischen Bildungssystems, p¨adagogische Theorien, Medien f¨ ur den Informatikunterricht, Beurteilungsproblematik, Programmiersprachen und Programmiertechnik im Unterricht, Dienstrecht und Besoldungsrecht. Studien: SSGS Digital Image Processing With Remote Sensing Applications 3.0/2.0 VO Spezielle Bildverarbeitungsmethoden der Fernerkundung; Multispektrale - Multitemporale Bilder; Satelliten- und Luftbilder; Segmentierung; Klassifikation. Studien: MCG/W Digital Preservation 3.0/2.0 VO Prinzipien der Langzeitarchivierung digitaler Objekte, Die Teilnehmer sollen detaillierte Kenntnisse in den Problemstellungen der digitalen Langzeitbewahrung, d.h. der Sicherstellung des Zugriffs auf digitale Objekte u ¨ ber lange Zeitr¨aume hinweg, erhalten. Dazu sollen insbesondere Fragen der Modellierung, Systemdesigns, sowie technische Ans¨atze wie z.B. Kapselung, Migration, Emulation, Metadaten-Erfassung, besprochen werden. Studien: MIK/W, MSE/W Digital Preservation ¨ Ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: MIK/W, MSE/W

3.0/2.0 UE

Digitale Signalverarbeitung 3.0/2.0 VO Mathematische Beschreibung deterministischer Signale und stochastischer Prozesse, Spektral- und Rauschanalyse, Fouriertransformation, diskrete Systeme, Filterstrukturen, Signaldetektion und Restauration, Signalkompression, digitale Signalprozessoren. Studien: BMIb/W, BZI/W, MTI/W, MZI/P Digitale Signalverarbeitung Labor¨ ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: BMIb/W, BZI/W, MZI/W

1.5/1.0 LU

Digitale Signalverarbeitung, Vertiefung 7.0/4.0 VU Programmierung von Gleitkomma-DSPs der Hersteller Analog Devices und Texas Instruments. Anwendungen aus den Bereichen digitale Audiosignalverarbeitung und Telekommunikation. Automatische Assemblercodegenerierung f¨ ur DSPs. Optimierte CProgrammierung f¨ ur DSPs. Studien: MTI/W

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Digitales Design 4.5/3.0 VO Aufbau und Spezifikationen logischer Gatter (kombinatorische Grundfunktionen, Latch, ¨ Flip-Flop), Uberblick u ¨ber ASIC-Fertigung und CMOS-Gatter, I/O-Features (SchmittTrigger, Open Collector, etc.), synchrone Logik (Vorteile, Grenzen, Alternativen), Metastabilit¨at, Zieltechnologien (FPGAs, ASICs, . . . ), Speichertechnologien; Verlustleistung und K¨ uhlung; Design-Flow und Simulation, Grundlagen der VHDL-Programmierung, Defekte und deren Ursachen, Test (Scan, Boundary Scan, BIST). Studien: BSI/W, BTI/P4, BZI/W, ZbGr Digitales Design 3.0/2.0 LU Labor¨ ubung zur gleichnamigen Vorlesung; Umgang mit digitalen Messinstrumenten. Studien: BSI/W, BTI/P5, BZI/W, ZbGr Digitales Modell Studien: MMI/W

3.0/2.0 VU

Diskrete Mathematik fu 6.0/4.0 VO ¨ r Informatik H¨ohere Kombinatorik (erzeugende Funktionen, geordnete und ungeordnete Strukturen, asymptotische Verfahren, Kombinatorik auf Halbordnungen, Matroide), Graphentheorie (spezielle Graphenklassen, Netzwerke, Graph-Algorithmen, F¨arbungen und Matchings, Ramsey-Theorie), Zahlentheorie (Primzahlen, Euklidischer Algorithmus, lineare Kongruenzen, Restklassenringe, Euler-Fermat-Theoreme, Chinesischer Restsatz, endliche K¨orper, Anwendungen in der Kryptographie und Kodierungstheorie), Elemente der Topologie (Umgebungsbegriff, Zusammenhang, orientierbare Fl¨achen, simpliziale Komplexe, topologische und geometrische Graphentheorie). Studien: MCI/P, MTI/P1 Diskrete Mathematik fu ¨ r Informatik ¨ Ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: MCI/W, MTI/P1

3.0/2.0 UE

Distributed Real-Time Systems Engineering 6.0/4.0 VL Requirements Analysis, Modeling (UML), Systembeschreibung mit Metadaten (XML), Model-based Design, Validation and Verification, Systemarchitekturen mit Fallbeispielen, Property Mismatches, Software und Systems Engineering komplexer verteilter Embedded Systems, Hardware/Software Integration, System Verification & Timing Analysis, Validierung (Testing), Zertifizierung. Studien: MTI/W Distributed Systems Technologies 6.0/4.0 VL Technologies and underlying concepts for the different tiers of distributed systems (client/server, n-tier): component technologies (e.g. EJB, .NET, COM+, CORBA), objectrelational mapping, presentation layer technologies (e.g. web frameworks, rich client platforms), middleware and integration technologies (e.g. enterprise application integration, message-oriented middleware, middleware services, web services). Studien: MIK/W, MSE/P, MTI/W

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E-Commerce 3.0/2.0 VU Begriffe und Ziele des E-Commerce, elektronische Gesch¨aftsmodelle und elektronisches Marketing, Analyse von elektronischen Transaktionen, elektronische Marktpl¨atze und Netzwerke, elektronische Bezahlung und Geld, Strategie, Planung und Design, Mobile Commerce, Recommender Systeme, Suche und Metasuche, Accessibility, Vertrauen, Web-Ethik, Semantic Web. Studien: MIK/P, MSE/W, MTI/W E-Commerce Technologien 3.0/2.0 VU Service Orientierte Architekturen (SOA, Webservices, Semantic Web), erweiterte XML Technologien (Reliable Messaging, XML End-to-end Security, XML Signature, Transaction, Service Level Agreements, . . . ), Electronic Data Interchange (EDIFACT, XMLbasiertes EDI) und ebXML, Business Processes (Modeling, Orchestration, Choreography, Transformation, Execution), Web-Metrics, e-Government. Studien: BSI/W, BZI/W, MIK/P, MTI/W Echtzeit-Programmiersprachen 4.5/3.0 VU Grundlagen von Echtzeitsystemen und Einf¨ uhrung in die Problematik von Echtzeitsprachen (Multi-Threading, Synchronisation, Scheduling, Dispatching, Worst-Case Execution Time Analyse, Priority Inversion, Resource Allocation Problem, Memory Management), Vergleich von Echtzeitsprachen. Studien: MSE/W, MTI/W Echtzeit-Visualisierung 3.0/2.0 VU GPUs in der Visualisierung (Architektur, Programmierung, Algorithmen), Volumenrendering, Str¨ omungsvisualisierung, Berechnungen wie Str¨omungssimulation auf GPUs, volumetrische Spezialeffekte in Computerspielen. Studien: MCG/P, MTI/W Echtzeitgraphik 4.5/3.0 VU Architektur von Graphikhardware; Beurteilung und Verbesserung der Effizienz von Echtzeitgraphik-Hardware und Algorithmen; Spezialeffekte auf Graphikhardware wie z.B. Schatten, Reflexionen, Beleuchtungseffekte; Computerspiele. Studien: MCG/P, MMI/W, MTI/W Echtzeitprogrammierung in ADA 4.5/3.0 VU Einf¨ uhrung in die grundlegenden Sprachkonstrukte, in die objektorientierten Konzepte und in die generischen Sprachelemente von Ada; theoretische und praktische Behandlung von Konzepten der Echtzeitprogrammierung in Ada (Tasks, protected Objects, Time Budgeting, maschinennahe Programmierung); theoretische und praktische Implementierung von verteilten Ada-Systemen. Studien: MSE/W, MTI/W Echtzeitsysteme 3.0/2.0 VO Grundlagen von Echtzeitsystemen, Real-Time Scheduling, Real-Time Comunications (Flow Control, Protocol Design, Protocols); verteilte Echtzeitsysteme (Uhrensynchronisation, Scheduling, Fehlertoleranz). Fallbeispiele existierender Echtzeitbetriebssysteme und Kommunikationsprotokolle.

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Studien: BSI/W, BTI/P5, BZI/W, MTI/P1, ZbGr EDV-Vertragsrecht 1.5/1.0 VO Spezielle Probleme von Kaufvertr¨agen und Mietvertr¨agen u ¨ber Hardware, sowie von Softwarevertr¨ agen; Probleme der Rechtsstellung von Software. Studien: MSE/W, SSGS Effiziente Algorithmen 3.0/2.0 VU Arten von Effizienz; Design effizienter Algorithmen und deren Analyse; ausgew¨ahlte effiziente Algorithmen aus Themenbereichen wie z.B. Bioinformatik oder Textsuche und -kompression; Programming Pearls“. ” Studien: MCI/P, MSE/W, MTI/W, MZI/W Effiziente Programme 3.0/2.0 VU Arten von Effizienz, Spezifikation und Effizienz, Design f¨ ur Effizienz, die Rolle effizienter Algorithmen (konstante Faktoren), Hardwarecharakteristik (Cache, Blockgr¨oßen, Register, Bandbreite), Mikrooptimierung. Studien: BSI/W, BZI/W, MCI/W, MSE/W Ein- und Ausgabe von Sprache 3.0/2.0 VO Methoden und Anwendungen der Verarbeitung gesprochener Sprache (speech). Studien: MCI/W Einfu 6.0/4.0 VL ¨ hrung in das Programmieren Vermittlung von grundlegenden Programmierkenntnissen anhand einer konkreten Pro¨ grammiersprache und praktischer Ubungen. Studien: BMI/P1, BSI/P1, BTI/P1, BZI/P1 Einfu 3.0/2.0 VO ¨ hrung in die biomedizinische Technik ¨ Uberblick u ber verschiedene biologisch-medizinische Teilgebiete wie etwa Physiologie, ¨ Pathophysiologie, Hirnforschung, H¨ortheorie, Medizinische Technikfolgenabsch¨atzung, Biomechanik, Neurochemie, Mikrobielle Biochemie, Strahlenphysik, Lasermedizin, Medizinische Ger¨ atetechnik, Sensoren, Rehabilitationstechnik, Biostr¨omungsmechanik, Elektrobiologie, Biomagnetismus, funktionelle Elektrostimulation. Studien: MTI/W, MZI/P Einfu 3.0/2.0 VO ¨ hrung in die Farbwissenschaft Einf¨ uhrung in die Farbmetrik. Physikalische Grundlagen. Farbwahrnehmung des Menschen, Farbdarstellung am Bildschirm. Konkrete farbmetrische Probleme im Bereich Computergraphik. Effizienter Einsatz von Farbe im Zusammenhang mit Benutzerschnittstellen. Allgemeines zu Farbmodellen, Entwicklung und Einsatz von empfindungsgem¨aßen Farbmodellen, Farbmanagement. Studien: BMIb/W, BZI/W, MCG/P, MMI/W, MTI/W

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Einfu 3.0/2.0 VO ¨ hrung in die feministische Technologieforschung Neuere feministische Auseinandersetzungen mit den Technowissenschaften stellen die geschlechtlichen Implikationen technologischer Entwicklungen und Produkte in den Vordergrund. Dabei wird das Wechselverh¨altnis zwischen technologischen Entwicklungen einerseits und gesellschaftlichen und kulturellen Geschlechterkonstruktionen andererseits untersucht. Studien: SSGS Einfu 3.0/2.0 VO ¨ hrung in die Medizinische Informatik ¨ Gegenstand, Zielsetzung, Aufgabenstellung der Medizinischen Informatik; Ubersicht u ¨ber wichtige Anwendungsgebiete der Medizinischen Informatik; Erl¨auterung an Hand von Beispielen. Studien: BSI/W, BZI/P3 Einfu 3.0/2.0 VO ¨ hrung in die Mustererkennung Merkmale und Merkmalsr¨ aume, Statistische Mustererkennung, Syntaktische und strukturelle Mustererkennung, Klassifikation, Bayes’sche Entscheidungstheorie, Fehlersch¨atzung, Diskriminanzfunktionen, Clustering, Merkmalsextraktion und Merkmalsselektion, Modellselektion. Studien: BMIa/W, BMIb/P4, BSI/W, BZI/W, MCG/P, MMI/P, MTI/W, MZI/W, ZbGr Einfu 3.0/2.0 LU ¨ hrung in die Mustererkennung Labor¨ ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: BMIa/W, BMIb/P4, BSI/W, BZI/W, MCG/W, MMI/W, MZI/W, ZbGr Einfu 6.0/4.0 VO ¨ hrung in die Technische Informatik Grundlagen von Schaltwerken (Moore, Mealy, komplexe Schaltwerke); Rechnerarchitekturen (Aufbau von Rechnern, Performance, Pipelining, Caching, Virtual Memory, I/O); Grundlagen von Betriebssystemen (Prozessverwaltung und -synchronisation, Scheduling, Speicherverwaltung, Dateisysteme, Device-Driver). Studien: BMI/P2, BSI/P2, BTI/P2, BZI/P2, MWI/P Einfu 3.0/2.0 VO ¨ hrung in die Telekommunikation ¨ Signal-Darstellung, Spektrum, Digitale Ubertragungstechnik, Kanal-St¨orungen, SignalRausch-Verh¨ altnis, Bitfehler-Wahrscheinlichkeit, Kanalkapazit¨at, Modulation, Kanal¨ Codierung, Ubertragungsmedien (Leitungen, Glasfasern, Freiraum), Antennen, Telekommunikationssysteme (Telefon, Rundfunk, Fernsehen, Mobilfunk, xDSL), MultiplexTechniken, Vermittlungsprinzipien (circuit-, packet-switching). Studien: BSI/W, BTI/P6, BZI/W Einfu 2.0/1.5 VO ¨ hrung in die Visuelle Kultur Einf¨ uhrung in die j¨ ungere Geschichte der visuellen Kultur: Repr¨asentation und Visualit¨at, Performance und Performativit¨at, Archiv und Erinnerung, Gender/K¨orper/Blick, Postkolonialismus und Globalisierung, Urbane Taktiken und Strategien, Technologien neuer Medien und Virtualit¨ at Klangkultur. Studien: MMI/W

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Einfu 3.0/2.0 VO ¨ hrung in die Wissenschaftstheorie I Allgemeine Einf¨ uhrung in die Fragestellung, Methodenfragen; das Problem von Aussagen u ulsprachen, Aufbau ¨ber die Welt: Aufbau der Sprachen, Umgangssprachen und Kalk¨ und Rolle empirischer Begriffe, Theorie der Definition; das Problem der Induktion, der Aufbau von Wissen aus der Erfahrung, Goodmans Paradoxien; G¨odelsatz, Grenzen des Formalismus; Probleme der Wahrscheinlichkeitsaussagen; Erkl¨arung und Kausalit¨at. Studien: SSGS Einfu 3.0/2.0 VU ¨ hrung in Semantic Web RDF, RDFS, Theoretische Grundlagen (Description Logic), Ontologien, OWL, Ontology Engineering, Semantic Web Anwendungen, Web 2.0. Studien: MCI/W, MIK/P, MSE/W, MTI/W, MZI/P Einfu ¨ hrung in Technik und Gesellschaft Studien: SSGS

3.0/2.0 VO

Einfu 3.0/2.0 VU ¨ hrung in wissensbasierte Systeme Grundbegriffe der Wissensmodellierung und -repr¨asentation, kausale und qualitative Modelle, temporale Repr¨ asentationen; spezielle Aspekte der Wissensrepr¨asentation (z.B. Frameproblem, Qualifikationsproblem); Inferenz; Frames und Semantische Netze; unsicheres Schließen; Planen. Studien: BSI/P5, BZI/P5, MCG/W, MTI/W, MZI/P, ZbGr Einfu ¨ hrung in wissensbasierte Systeme Labor¨ ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: BSI/P5, BZI/W, MCG/W, MZI/W, ZbGr

1.5/1.0 LU

Elektro-akustische Musik 1 3.0/2.0 VU Elektronische Musikinstrumente; Tonbandmusik; algorithmische Komposition 1; analoge Klangsynthese; Komposition und Kreativit¨at; Interaktivit¨at; Software: csound, PD. Studien: BMIa/W, BZI/W Elektro-akustische Musik 2 3.0/2.0 VU Computermusik; algorithmische Komposition 2; digitale Klangsynthese; Wissensdurst und Kreativit¨ at; Interfacetechnik; Soundprogrammierung, Grundlagen des DSP; Software: nms4/fft-box/amp, Max/MSP. Studien: BMIa/W, BZI/W Elektronische Hilfsmittel fu 3.0/2.0 VO ¨ r behinderte Menschen Orientierungshilfen und Alltagshilfen f¨ ur blinde und sehbehinderte Menschen, spezielle Hilfen und Techniken f¨ ur taubblinde Personen, elektronische Systeme f¨ ur mobilit¨ats- und bewegungsbehinderte Menschen. Fallbeispiele und soziale/wirtschaftliche Aspekte. Studien: BMIa/W, BZI/W, MMI/W, MZI/W

104

Elektrotechnische Grundlagen der Informatik 4.5/3.0 VO Signale & Systeme, ideale Bauelemente, Erstellung und L¨osung von Netzwerkgleichungen, elementare Schaltungstechnik (Transistoren, OP-Amps); Funktionsweise und Charakteristiken realer Bauelemente; Analoge Signalverarbeitung, Analog-/Digital- und Digital-/Analogwandlung, Abtasttheoreme, digitale Signalverarbeitung. Studien: BSI/W, BTI/P4, BZI/W, ZbGr Elektrotechnische Grundlagen der Informatik 3.0/2.0 LU Labor¨ ubung zur gleichnamigen Vorlesung; Umgang mit Meßinstrumenten. Studien: BSI/W, BTI/P4, BZI/W, ZbGr Embedded Systems Engineering 3.0/2.0 VO Engineering von Embedded Systems Projekten: Projektmanagement, Entwicklungsprozesse, Tools. Studien: BSI/W, BTI/P5, BZI/W, MTI/P3, ZbGr Embedded Systems Engineering 6.0/4.0 LU Praktische Durchf¨ uhrung kleinerer Embedded Systems Projekte: Modellierung, Design, Programmierung, Test und Dokumentation. Studien: BSI/W, BTI/P5, BZI/W, MTI/P3, ZbGr End User Programming 3.0/2.0 VU Ziele und Ans¨ atze des End User Programming (EUP), Chancen und Gefahren, Beispiele (z.B. Tabellenkalkulation und DB als EUP Werkzeuge, MashUps, EUP & BI), Infrastrukturen f¨ ur EUP, Management von Versionen und Qualit¨at, Wiedernutzbarkeit, Security; Qualifizierung und Vernetzung der End User. Studien: MIK/W, MMI/W, MSE/W Entwicklung von Web-Anwendungen 3.0/2.0 VU Einf¨ uhrung in Web Engineering; Spezifische Entwicklungstechniken f¨ ur WebAnwendungen (Script-Sprachen und APIs; Rich Client; Trennung von Content und Pr¨asentation; Web Services); Architekturen und Frameworks f¨ ur Enterprise Web Applications; Modellierungstechniken und -methoden f¨ ur Web-Anwendungen; Betrieb und Wartung von Web-Anwendungen. Studien: BSI/W, BZI/W Entwurf und Programmierung einer Rendering-Engine 3.0/2.0 VL Module einer modernen Rendering Engine, Datentypen f¨ ur die Kommunikation zwischen den Modulen, Programmiertechniken (Design Patterns) f¨ ur Rendering Engines. Studien: MCG/W Entwurf, Errichtung und Management von Datennetzen 3.0/2.0 VO Planung von Netzwerk-Hardware, Verkabelung, Komponenten, Netzwerksoftware und Protokolle. Studien: BSI/W, BZI/W, MSE/W

105

Entwurf, Errichtung und Management von Datennetzen Labor¨ ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: BSI/W, BZI/W, MSE/W

1.5/1.0 LU

Entwurfsmethoden fu 3.0/2.0 VU ¨ r verteilte Systeme Remoting und Distribution Patterns. Design von Verteilten Systemen. Unterschiede bei der Planung und Entwicklung von Verteilten Systemen zu nicht verteilten Systemen. Grundlagen der Anbindung von Informationssystemen an Datenbanken mittels Objektrelationaler Mappings. Metamodelle f¨ ur Verteilte Systeme/Informationssysteme. Concurrency Patterns, Distribution Strategies, Patterns f¨ ur Service Oriented Computing. Studien: MSE/P, MTI/W Epidemiologie 3.0/2.0 VO Grundlegende deterministische und stochastische Modelle zur Krankheitsausbreitung, Modellbildung, Modellanalyse. Studien: MZI/W Ergonomie und Arbeitssicherheit Studien: MWI/W

3.0/2.0 VU

Ergonomie und Arbeitssicherheit 3.0/2.0 SE Behandlung aktueller Themen aus den Bereichen der Ergonomie und Arbeitssicherheit. Studien: MWI/W ERP Systeme 3.0/2.0 VU ERP (Enterprise Resource Planning) Systeme sowie Prozess Modellierung und Management; ERP Systeme, Applikationen und Funktionen; Einf¨ uhrung und Wartung von ERP Systemen; Trends in ERP Systemen (inkl. wichtiger Hersteller). Studien: MIK/P, MTI/W Exkursion 3.0/2.0 EX Exkursion zu Institutionen und Unternehmen im Medien- und Multimediabereich. Studien: MMI/W Experimentelle Gestaltung von Multimedia-Anwendungen 1 1.5/1.0 VU Einf¨ uhrung in Methoden der Gestaltung und Verwendung von Multimediasystemen und in Pr¨ asentationsstrategien (Dokumentation, Ausstellungstechnik, Szenariotechnik, usw.). Studien: MMI/P, MTI/W Experimentelle Gestaltung von Multimedia-Anwendungen 2 3.0/2.0 LU Praktische Erprobung unterschiedlicher Planungsmethoden, einschließlich joint proto” typing“, Entwickeln einer multimedialen Pr¨asentation. Studien: MMI/P, MTI/W

106

Explorative Datenanalyse und Visualisierung 4.5/3.0 VU Methoden der beschreibenden Statistik und grafische Darstellungen von Daten, Visualisierung von mehrdimensionalen Daten durch multivariate Grafiken, Hauptkomponenten und Projection Pursuit. Studien: BSIa/P3, BZI/W, MIK/W, MZI/W Fehlerkorrigierende Codes 3.0/2.0 VO Lineare Codes, algebraische und geometrische Methoden f¨ ur die Erzeugung und Analyse fehlerkorrigierender Codes, Schranken f¨ ur die Codeparameter, BCH-Codes und andere Beispielklassen. Studien: MCI/W, MSE/W, MTI/W Fehlerkorrigierende Codes ¨ Ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: MCI/W, MSE/W, MTI/W

2.0/1.0 UE

Finanzcontrolling Studien: MWI/W

3.0/2.0 VU

Finite Elemente in der Biomechanik 3.0/2.0 VU Grundz¨ uge der Finite-Elemente-Methode mit besonderer Ber¨ ucksichtigung der Problemstellungen der biomedizinischen Technik. Studien: MZI/W Folgenabsch¨ atzung von Informationstechnologien 3.0/2.0 AG ¨ Okonomische, politische und kulturelle Folgen der Informationsgesellschaft, Anforderungen an eine sozialvertr¨ agliche Gestaltung. Studien: SSGS Formale Methoden der Informatik 6.0/4.0 VO Pr¨adikatenlogik als Spezifikationssprache, Wiederholung pr¨adikatenlogischer Konzepte; Grundlagen der formalen Programmverifikation und der formalen Programmsemantik; Spezifikation und Verifikation mit angewandten Logiken (wie Description Logics und CTL); Komplexit¨ atstheorie: Problemreduktion, polynomielle Hierarchie, Erl¨auterung der wichtigsten TIME- und SPACE-Klassen. Studien: MCG/P, MCI/P, MIK/P, MMI/P, MSE/P, MTI/P1, MZI/P Formale Verifikation von Software 6.0/4.0 VL Logische Grundlagen der formalen Verifikation (Hoare-Logik, dynamische Logik); Entwicklung korrekter Programme mit Hilfe von Zusicherungen, Pre- und Postconditions, Schleifeninvarianten; Verifikation sequentieller, paralleler und verteilter Programme; ¨ praktische Ubungen mit ausgew¨ ahlten Systemen zur Programmverifikation. Studien: MCI/W, MSE/W, MTI/W

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Forschungsmethoden 3.0/2.0 VU Einf¨ uhrung in die Wissenschaftstheorie und Forschungsmethodologie; Wissenschaftsparadigmen und Forschungzug¨ ange; Wissenschaftssystematik. Studien: MMI/P, MTI/W Forschungsseminar aus Computergraphik und digitaler 3.0/2.0 SE Bildverarbeitung Behandlung aktueller Themen aus den Bereichen der Computergraphik, Bildverarbeitung und Mustererkennung. Studien: MCG/P Fortgeschrittene Algorithmen und Datenstrukturen 3.0/2.0 VU Weiterf¨ uhrung der Lehrveranstaltungen Algorithmen und Datenstrukturen 1“ und Al” ” gorithmen und Datenstrukturen 2“; lineare und ganzzahlige Programmierung, Algorithmen aus den Bereichen der kombinatorischen Optimierung und Mathematik, zugeh¨orige Datenstrukturen. Studien: MCI/W Fortgeschrittene Aspekte des Qualit¨ atsmanagements 3.0/2.0 VU Themen des Qualit¨ atsmanagements zur projekt¨ ubergreifenden Unterst¨ utzung von Projektmanagern und Software-EntwicklerInnen (Planung, Bewertung und Verbesserung der Qualit¨at von Software-Entwicklungsprozessen, -methoden und -werkzeugen) anhand aktueller Praxisbeispiele. Studien: MSE/W, MZI/W Fortgeschrittene funktionale Programmierung 3.0/2.0 VL Fortgeschrittene Techniken und Anwendungen der funktionalen Programmierung. Studien: MCI/W, MSE/W Fortgeschrittene logikorientierte Programmierung 3.0/2.0 VL Metaprogrammierung, Progammierung h¨oherer Stufe, Metainterpretierer, Programmtransformationen. Studien: MCI/W, MSE/W Fortgeschrittene objektorientierte Programmierung 3.0/2.0 VL Verwendung von Untertyprelationen und Generizit¨at, L¨osung kovarianter Probleme, Reflection, ausgew¨ ahlte Entwurfsmuster. Studien: MSE/W Fraktale 3.0/2.0 VO Vergleich zwischen fraktaler und euklidischer Geometrie, Mathematische Grundlagen der fraktalen Geometrie, Iterierte Funktionen Systeme, Julia- und Mandelbrotmengen, Stochastische Fraktale (Modellierung nat¨ urlicher Ph¨anomene), L-Systeme (Modellierung von Pflanzen u.a.), Relation zwischen Chaostheorie und fraktaler Geometrie. Studien: MCG/W

108

Fraktale Labor¨ ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: MCG/W

3.0/2.0 LU

Frauen in Naturwissenschaft und Technik 3.0/2.0 VO Biographien ber¨ uhmter und weniger ber¨ uhmter Frauen in Naturwissenschaft und Technik. Welche Strukturen des gesellschaftlichen Alltags und der wissenschaftlichen Institutionen sind f¨ ur Frauen in den Bereichen Naturwissenschaft und Technik hinderlich? Die soziale Konstruktion von Technologien - warum und wo das Geschlecht auch in Naturwissenschaft und Technik eine Rolle spielt. Studien: SSGS Frauen und Technikkultur – Feministische Ans¨ atze im 3.0/2.0 VO Cyberspace Die neuen Kommunikations- und Informationstechnologien zielen auf den Umbau weib¨ licher Lebenswelten ab. Es erfolgt eine Erosion der gesamten Ordnung von Offentlichkeit und Privatheit, Zeit und Raum. Andere Definitionen von K¨orper, Arbeit, Konsum, Kommunikation und Interaktion m¨ ussen daher eingefordert werden. W¨ahrend der Cyberspace von Cyberfeministinnen als neuer weiblicher Raum“ bezeichnet wird, betonen andere ” Netztheoretikerinnen vor allem die Kategorie Geschlecht als zentrales Ordnungsprinzip. Studien: SSGS Frauenperspektiven in der Technik 3.0/2.0 VU Theoretische und praktische Aspekte der Zug¨ange von Frauen zu Technik und Naturwissenschaften. Arbeitsmarktsituation und Erwerbsarbeit von Frauen im internationalen Vergleich. Entwicklungstrends und -perspektiven von Technologien, etwa in der Datenverarbeitung, und ihre Auswirkungen auf die Arbeitsinhalte und -formen. Studien: SSGS Funktionale Programmierung 3.0/2.0 VL Prinzipien der funktionalen Programmierung und Darstellung anhand einer konkreten funktionalen Programmiersprache. Studien: BSIb/P5, BZI/W, ZbGr Fuzzy Modelle 3.0/2.0 VU Methoden zur mathematischen Beschreibung unscharfer Gr¨oßen (speziell unscharfer Mengen) und der Struktur dieser Modelle; Anwendungen. Studien: BSI/W, BZI/W Game Design 4.5/3.0 VU Grundlagen, Prinzipien und Vorgehensweise zur Gestaltung von digitalen Spielen. Studien: MMI/W Gegenwartskunst/Architektur- und Kunstgeschichte 2 2.0/1.5 VO Entwicklung der bildenden K¨ unste (vor allem nach 1945) bis in die Gegenwart: Avantgarde, NS Diktatur, Nachkriegszeit in Amerika und Europa, Postmoderne, aktuelles Kunstgeschehen. Studien: MMI/W

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General Management 3.0/2.0 SE Behandlung aktueller Themen aus den Bereichen Organisation, Projektmanagement, Unternehmensnetzwerke und Kommunikation. Studien: MWI/W Geoinformation 2 3.0/2.0 VO Aufbau eines Geoinformationssystems: Strukturierung der Daten, Gestaltung der Abfragen, Absch¨ atzung der Datenqualit¨at und graphische Darstellung. Studien: BSI/W, BZI/W Geoinformation 2 ¨ Ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: BSI/W, BZI/W

3.0/2.0 UE

Geometrie fu 3.0/2.0 VO ¨ r Informatik Analytische, darstellende und projektive Geometrie; Differentialgeometrie der Kurven und Fl¨achen; interpolierende und approximierende Kurven und Fl¨achen. Studien: MCG/P, MTI/W Geometrie fu ¨ r Informatik ¨ Ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: MCG/P, MCG/W, MTI/W

1.5/1.0 UE

Geostatistics Studien: BSI/W, BZI/W

2.5/2.0 VO

Geostatistics Studien: BSI/W, BZI/W

2.5/2.0 UE

Geschichte der Logik 3.0/2.0 VO Der Syllogismus von Aristoteles; Leibniz’s Beitr¨age zur Logik und seine Idee einer vollst¨andigen, automatisierten Sprache des Schließens (calculus ratiocinator); Boole’s Algebra der Logik und deren Weiterentwicklung; Frege’s Logik; Cantor’s Arithmetik; Whitehead und Russell’s Principia Mathematica; Hilbert’s Programm der Metamathematik; G¨ odel’sche Resultate zur Vollst¨andigkeit und Unvollst¨andigkeit; Turing und Church. Studien: MCI/W Geschichte und Theorie des Designs 3.0/2.0 VO Designarbeit: Theorien und Fallbeispiele aus den Bereichen Architektur, Produktdesign, Ausstellungsdesign, Interaktionsdesign, Mode u.a. Explorieren von Designprinzipien und -strategien anhand praktischer Beispiele. Studien: MMI/W

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Geschlechterkonzeptionen in den Naturwissenschaften 3.0/2.0 VO Neuere feministische Forschungen haben naturwissenschaftliche Theorien auf ihre Geschlechterkonzeptionen hin untersucht. Sie lokalisieren Vorstellungen von Geschlechtverh¨altnissen nicht nur in den Fragestellungen, sondern auch in den Modellen und Metaphern der einzelnen Theorien. Die methodische Perspektive wird eine Verkn¨ upfung von Wissenschaftstheorie, Wissenschaftsgeschichte und Erkenntnistheorie sein. Studien: SSGS Gesellschaftliche Spannungsfelder der Informatik 3.0/2.0 VU Selbstverst¨ andnis, Geschichte und Stimmen der Informatik als Technologie und akademische Disziplin. Globalisierung und Vernetzung: Geschichte und Struktur des Internet, Monopolisierung, Digital Divide und Gegenkulturen der IKT-Industrie. Geschichte, Vi¨ sionen und Realit¨ at der Informationsgesellschaft und daraus folgende Anderungen der Wissensordnung. Verletzlichkeit der Informationsgesellschaft: Spannungsfeld Sicherheit ” ¨ vs. Freiheit“, Uberwachungstechnologien im gesellschaftlichen Kontext, Angriffe auf die Privatsph¨ are sowie gesetzliche, organisatorische und technische Schutzmaßnahmen, Anwendungen der Kryptographie. Copyright und Intellectual Property: Problemfelder, Organisationen und Auseinandersetzungen aus Urheberrecht und Patentpraxis, Free and Open Source Software, Creative Commons. Studien: BMI/P1, BSI/P1, BTI/P1, BZI/P1 Gesellschaftswissenschaftliche Grundlagen der Informatik 3.0/2.0 VU Soziale und gesellschaftliche Aspekte der Computerisierung (Entwicklung/Gestaltung, Nutzung und Konsequenzen von Informations- und Kommunikationstechnologien; Technikfolgenabsch¨ atzung und Technikbewertung); Informatik als Praxis und als Wissenschaft im gesellschaftlich-sozialen Kontext (Ethik in der Informatik, Verantwortung der InformatikerInnen; Wissenschaftsverst¨andnis der Informatik; Modell und Wirklichkeit). Studien: BMI/P1, BSI/P1, BTI/P1, BZI/P1 GIS Theory 1 6.0/4.0 VU Grundlagen der r¨ aumlichen Datenverarbeitung inklusive zeitlich variabler Daten: Messungen, Transformationen, Datenspeicherung, topologische Relationen, Datenstrukturen. Studien: MCG/W, MSE/W GIS Theory 2 1.5/1.0 VO Implementation von Geoinformationssystemen, Anwendung von Computational Geometry auf bewegte Objekte: Sichtung der f¨ ur die Implementierung n¨otigen Klassen und Typen (numerische Typen, geometrische Daten wie Vektoren und Transformationen), Kategorie Relation, Implementierung der kombinatorischen Topologie. Studien: MCG/W, MSE/W Grid Computing 3.0/2.0 VU Concepts, technologies, and standards of grid computing; applications, e.g. in medical research. Foundations of: High performance computing, global distributed and voluntary

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computing, grid architectures, grid resource management, web and grid services, resource provisioning, grid workflows, principles of cloud computing. Studien: MIK/W, MSE/W, MZI/W Grundlagen bioelektrischer Systeme 3.0/2.0 VU Elektrische Mechanismen an Zellmembranen, Aktionspotential, Synapsen, Elektroneurogramm und Myogramm, EKG-Ableitungstechniken, Herzschrittmacher und Defibrillatoren, Elektroencephalogramm, evozierte Potentiale, Rezeptormechanismen, Informationskodierung. Studien: BSI/W, BZI/P5, ZbGr Grundlagen der digitalen Bildverarbeitung 3.0/2.0 VO Physiologie des Sehens, Bildentstehung, Bildqualit¨at, Kontrast, St¨orungen, Histogramm; Bildtransformationen (Orts- und Frequenzraum), Segmentation (regional, kantenbasiert), Merkmale zur Bildbeschreibung, mathematische Morphologie, Datenstrukturen f¨ ur die Bildanalyse. Studien: BMI/P5, BSI/W, BZI/P5, ZbGr Grundlagen der digitalen Bildverarbeitung Labor¨ ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: BMI/P5, BSI/W, BZI/W, ZbGr

3.0/2.0 LU

Grundlagen der klinischen Medizin 3.0/2.0 VD Klinische Medizin: Pathologische Prozesse und Ver¨anderungen; Nosologie; Diagnostik, Therapie, Prophylaxe; exemplarische Krankheitsbilder und Methoden aus verschiedenen Gebieten der Medizin (z.B. Innere Medizin, Chirurgie, Gyn¨akologie, P¨adiatrie, Neurologie, Radiologie, Laboratoriumsmedizin, Pathologie); Medizinische Ethik. Studien: MZI/P Grundlagen der Kommunikations- und Medientheorie 3.0/2.0 VO Grundz¨ uge menschlicher Kommunikation und Sprache; Zeichen und ihre Verwendung; Grundlagen und ausgew¨ ahlte Aspekte der Medientheorie; traditionelle Massenmedien, technisierte Kommunikation und digitale Medien; Mediennutzung und Mediengebrauch. Studien: BMIa/P4, BSI/W, BZI/W, MMI/P, MTI/W, ZbGr Grundlagen der Physik 4.5/3.0 VU Mechanik, Erhaltungss¨ atze, Schwingungen und Wellen, Elektrizit¨at, Elektrodynamik, Optik, Festk¨ orperphysik (Halbleiter), Statistik und Thermodynamik, Quantenphysik. Studien: BSI/W, BZI/P4, ZbGr Grundlagen der Volkswirtschaftslehre 3.0/2.0 VO ¨ Grundlegende Methoden der mathematischen Okonomie; Theorie des Haushalts; Marktmechanismen; Volkswirtschaftliche Gesamtrechnung; ¨offentliche Wirtschaft; Grundz¨ uge der Theorie der offenen Wirtschaft und der Weltwirtschaft. Studien: MWI/P

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Grundlagen der Volkswirtschaftslehre ¨ Ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: MWI/P

3.0/2.0 UE

Grundlagen methodischen Arbeitens 3.0/2.0 SE Einf¨ uhrung in den Wissenschaftsbegriff und -betrieb; Planung und Realisierung von wissenschaftlichen Projekten, wissenschaftliches Arbeiten (Literaturrecherche, Pr¨asentationstechniken, Methodenwahl, Konventionen). Studien: BMI/P1, BSI/P1, BTI/P1, BZI/P1 Grundlagen und Praxis der medizinischen Versorgung 3.0/2.0 VO Struktur des Gesundheitssystems; Institutionen, Daten und Informationsfl¨ usse im ambulanten und station¨ aren Sektor; Arzneimittelversorgung; rechtliche Grundlagen. Studien: BSI/W, BZI/P6, MTI/W, MZI/P, ZbGr Grundlagen von CSCW-Systemen 3.0/2.0 VO Theorien kooperativen Arbeitens, Fallstudien, ausgew¨ahlte Beispiele von CSCWSystemen, Metaphern (shared workspace, augmented reality), Privacy in CSCWSystemen, Systemarchitekturen, Videoconferencing, Telelearning, Teleteaching. Studien: BMIa/P5, BSI/W, BZI/W, ZbGr Grundlagen von CSCW-Systemen Labor¨ ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: BMIa/W, BZI/W

3.0/2.0 LU

Grundzu 3.0/2.0 VO ¨ ge der Artificial Intelligence Grundkonzepte der Artificial Intelligence: Definitionen, Entwicklung, Paradigmen, Wissensrepr¨ asentation, Suchen, Schlussfolgern, Planen, Verarbeitung nat¨ urlicher Sprache, Maschinelles Lernen, Neuronale Netze, Konnektionismus, subsymbolische AI, Bildverstehen, Robotik, Konzepte der AI in Cognitive Science, Multimedia, Cyberspaces. Studien: BSI/P4, BZI/W, MIK/P, MTI/W, ZbGr Grundzu 6.0/4.0 VU ¨ ge der Informatik Informationstheorie, Zahlendarstellungen, Grundz¨ uge der Computernumerik, Kodierungstheorie, Datenkompression, Boolesche Algebren, Grundz¨ uge digitaler Logik, PetriNetze. Studien: BMI/P1, BSI/P1, BTI/P1, BZI/P1 Hardware-Modellierung 4.5/3.0 VL Hardware-Beschreibung in Hochsprache (z.B. VHDL, System-C etc.), Sprachaufbau, Abstraktionsebenen, Hierarchie; Beschreibung von zeitlichen Relationen: Concurrency, Synchronit¨ at, Handshake; Design-Flow, Verifikation, Libraries, Werkzeuge; Systematisches, wartbares Hardware-Design: Design-Rules, Versionskontolle, Dokumentation; Fallbeispiele. Studien: BTI/W, BZI/W

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Hardware-Software Codesign 3.0/2.0 VO Optimierung des Gesamtsystems bestehend aus Hard- und Software, Trade-offs bei der Partitionierung in Hard- und Software (etwa bez¨ uglich Performance, Testbarkeit, Robustheit, Verlustleistung, Echtzeitverhalten), Kostenmodelle, Design-Flow f¨ ur Hard- und Software, Virtual Prototyping. Studien: MTI/W Hardware-Software Codesign Labor¨ ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: MTI/W

3.0/2.0 LU

Heuristische Optimierungsverfahren 3.0/2.0 VU Greedy-Heuristiken, lokale Suche, Simulated Annealing, Tabu-Suche, VariableNeighbourhood Search, evolution¨ are Algorithmen: Genetische Algorithmen, Codierungsschemen, Mutation und Rekombination, Evolutionsstrategien, Ant Colony Optimization, Kombination verschiedener Verfahren, Parallelisierung. Studien: MCI/P, MSE/W, MTI/W Home and Building Automation 4.5/3.0 VU ¨ Uberblick u ¨ ber Anwendungsbereiche, Struktur und Realisierung von vernetzten Automationssystemen im Zweckbau und Heimbereich: technische Geb¨audeausr¨ ustung, funktionelle und hierarchische Gliederung von Geb¨audeautomationssystemen, spezifische Anforderungen an zugrundeliegende Netzwerke (Dienste, Quality-of-Service Aspekte); relevante Standards zur Datenkommunikation. Studien: MSE/W, MTI/W Impulstechnik 3.0/2.0 VO Kenngr¨ oßen der Impulstechnik, Impulsfunktionen im Zeit- und Frequenzbereich, Impulstechnische Anwendungen: Pulsmodulationsverfahren, Navigationssysteme, Radarsysteme, Robotics, digitale Mobilfunknetze; Echtzeitanwendungen. Studien: MTI/W Industriepolitik Studien: MWI/W

3.0/2.0 VO

Informatikpraktikum 1 6.0/4.0 PR Es ist eine Aufgabenstellung aus einem Bereich, der einem der Pr¨ ufungsf¨acher des Masterstudiums zuzuordnen ist, selbst¨andig zu bearbeiten. Gr¨oßere Projekte k¨onnen in Absprache mit der BetreuerIn auch als Gruppe und/oder in verschiedenen, aufeinanderfolgenden Praktika bearbeitet oder mit der Diplomarbeit kombiniert werden. Studien: MCI/W, MIK/W, MMI/P, MSE/P, MTI/W, MZI/P Informatikpraktikum 2 6.0/4.0 PR Es ist eine Aufgabenstellung aus einem Bereich, der einem der Pr¨ ufungsf¨acher des Masterstudiums zuzuordnen ist, selbst¨andig zu bearbeiten. Gr¨oßere Projekte k¨onnen in

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Absprache mit der BetreuerIn auch als Gruppe und/oder in verschiedenen, aufeinanderfolgenden Praktika bearbeitet oder mit der Diplomarbeit kombiniert werden. Studien: MCI/W, MIK/W, MMI/W, MSE/W, MZI/W Information Retrieval 4.5/3.0 VU Prinzipien des Information Retrieval in verschiedenen Anwendungsgebieten, insbesondere Text, Audio, oder Image Retrieval; Prinzipien des IR, Suchmaschinen, Webcrawler, Anwendungsgebiete und Feature-Raeume Retrieval-Verfahren, Relevance Feedback, Klassifikationsverfahren. Studien: MCI/W, MIK/P, MSE/W, MTI/W, MZI/P Information Search on the Internet 3.0/2.0 VU Grundlagen des Information Retrieval, Aufbau von Web-Suchmachinen, Ranking von Suchergebnissen, Search Engine Optimization, Recommender Systems, Geospacial Web, Sociosemantic Web. Studien: MIK/W Informations- und Codierungstheorie 3.0/2.0 VO Entropie, Quellencodierung, Nachrichtenquellen (Markov-Ketten, station¨are Prozesse), Kompressionsverfahren. Studien: MCI/W, MSE/W, MTI/W Informations- und Codierungstheorie ¨ Ubungs zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: MCI/W, MSE/W, MTI/W

2.0/1.0 UE

Informationssysteme des Gesundheitswesens 3.0/2.0 VO Informationssysteme des Gesundheitswesens, insbesondere Krankenhausinformationssysteme; Einf¨ uhrung in das Management von Informationssystemen des Gesundheitswesens; Gesetze, spezielle Aspekte des Datenschutzes und der Datensicherheit in der Medizin; Methoden, Werkzeuge, Aktivit¨aten und Beispiele f¨ ur das verfahrensspezifische Management. Studien: BSI/W, BZI/P4, ZbGr Informationsvisualisierung 3.0/2.0 VO Multimediale Darstellung von Daten, Informationen und Wissen; Methoden der Visualisierung von heterogenen Daten und Informationen; dynamische und interaktive Techniken; Knowledge Crystalization; kognitive Grundlagen. Studien: MCG/W, MIK/P, MMI/W, MTI/W, MZI/W Informationsvisualisierung ¨ Ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: MCG/W, MIK/W, MMI/W, MZI/W

1.5/1.0 UE

Innovationsmanagement Studien: MWI/W

3.0/2.0 VO

115

Intelligente Softwareagenten 3.0/2.0 VU Grundlagen von Agentensystemen, Vergleich von Infrastrukturen und Paradigmen, Architektur; Mikrostruktur (Einzelagent), Makrostruktur (Multi-Agenten Systeme), Agentenkommunikation und -koordination, Agentenorientierte Programmierung, logikbasierte und Informationsagenten (Agentengest¨ utztes Daten- und Wissensmanagement). Studien: BMIa/W, BSI/W, BZI/W Interaktive Kunst Praktische und theoretische Auseinandersetzung mit interaktiver Kunst. Studien: MMI/W

4.5/3.0 VU

Interface and Interaction Design 3.0/2.0 VU Grundlagen (Hardware, Mensch), Prinzipien aus HCI und Human Factors, Guidelines, graphische Benutzeroberfl¨ achen, Design-Theorie. Studien: BMI/P5, BSI/P5, BZI/P5, ZbGr International Negotiations Studien: MWI/W

3.0/2.0 VU

Internationale Rechnungslegung Studien: MWI/W

3.0/2.0 VU

Internet Security 3.0/2.0 VU Categorization of attacks; intrusion detection; denial of service; identification and authentification; security policies; encryption and key management; network security; security evaluation. Studien: BSI/W, BZI/W, MIK/W, MSE/P, MTI/W Introduction to Biomaterials and Tissue Engineering 3.0/2.0 VO Biomaterials and its modification, production of scaffolds, cells – sources, collection, propagation, application, preclinical models. Examples of preclinical and clinical trials. Studien: MZI/W Investition und Finanzierung 3.0/2.0 VU Bewertungstechnik, Erfolgsmessung und Vokabular im betrieblichen Finanzwesen; Methodik und Anwendungen der dynamischen Investitionsrechnung; Erst-, Folgebewertung und Verbuchung von origin¨aren Finanzinstrumenten; Erst-, Folgebewertung und Verbuchung von derivativen Finanzinstrumenten, Leasing-Vertr¨agen und Pensionsr¨ uckstellungen; Erstellung von Plan-Bilanzen und Plan-Gewinn- und Verlustrechnungen; Planung und Gestaltung von Kapitalfl¨ ussen mittels Kapitalflussrechnung; Implementierung einer Risikorechnung mittels Risikokennzahlen und Riskofaktoren. Studien: MIK/W, MSE/W, MWI/P, MZI/W IT Services: Processes and Implementation 3.0/2.0 VU Modellierung von inter- und intra-organisationalen Gesch¨aftsprozessen, Integration von Business Services in Gesch¨ aftsprozesse, Transformation von Gesch¨aftsprozessmodellen

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und Business Services in Workflowsprachen und SOA Artefakte mittels modell¨ getriebener Methoden, Ausf¨ uhrung und Uberwachung von Prozessen. Studien: MIK/W IT Strategie 3.0/2.0 VU Planung, Einf¨ uhrung und Management von Informationssystemen (IS) sowie Bewertung und Controlling von IS Anwendungen; IS Strategie; IS Planung, Budgetierung, Bewertung und Controlling; Informationstechnologie (IT) Maßzahlen; Beziehungen zwischen IS und Gesch¨ aftszielen; IS und strategische Positionierung; Integration von IS L¨osungen; unternehmensweite L¨ osungen; Klassifikation von L¨osungen; Prozessmanagement und Qualit¨ atskontrolle; Interorganisationssysteme. Studien: MIK/P, MTI/W Italienisch fu ¨ r Ingenieure I Studien: SSGS

3.0/2.0 VO

Klassifikation und Diskriminanzanalyse 4.5/3.0 VU Regression und Variablenselektion, abgeleitete Regressoren, Schrumpfsch¨atzer, lineare Klassifikationsmethoden, verallgemeinerte additive Modelle, baumbasierte Methoden, nearest-neighbor Methoden. Studien: BSIa/P5, BZI/W, ZbGr Klinische Chemie 3.0/2.0 VO Untersuchungsablauf, statistische Qualit¨atskontrolle, Normbereiche, Chromatographie, Elektrochemie, Elektrophorese, Photometrie, Blutgasanalyse, H¨amatologie, Harnstatus. Studien: MZI/W Klinische Physik 3.0/2.0 VU Schwingungen und Wellen (u.a. Akustik, Ultraschalltechnik, Wellenoptik), Atom-, Kernund Strahlenphysik (u.a. Atommodell, R¨ontgenstrahlung, Radioaktivit¨at, Dosimetrie, Strahlenschutz, medizinische Anwendungen). Studien: MZI/W Knowledge Management 3.0/2.0 VO Organisatorische Aspekte des Knowledge Management (KM), Wissensakquisition, Wissensrepr¨ asentation, KM-Systeme und Werkzeuge. Studien: MIK/P, MTI/W Knowledge Management ¨ Ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: MIK/P, MTI/W

3.0/2.0 UE

Kommunikation und Moderation 3.0/2.0 VU Einf¨ uhrung in Kommunikation und Moderation, Diskussion praktischer Beispiele, ¨ Durchf¨ uhrung praktischer Ubungen. Studien: MWI/P, SSGS

117

Kommunikation und Rhetorik 3.0/2.0 SE Kommunikationsmodelle, K¨ orpersprache, Richtlinien zur Gestaltung eines Vortrages, ¨ praktische Ubungen und Feedback. Studien: SSGS Kommunikation und Rhetorik 2 3.0/2.0 SE Kommunikationsmodelle, K¨ orpersprache, Richtlinien zur Gestaltung eines Vortrages, ¨ praktische Ubungen und Feedback. Studien: SSGS Kommunikationstechnik 1.5/1.0 SE Behandlung aktueller Themen aus den Bereichen Rhetorik, K¨orpersprache und Argumentationstechnik. Studien: SSGS Kommunikationstechnik fu 3.0/2.0 VO ¨ r behinderte und alte Menschen Auditive, vokale, visuelle, mentale, motorische Behinderung und technische Kommunikationshilfen. Studien: BMIa/W, BZI/W, MZI/W Komplexit¨ atsanalyse 3.0/2.0 VU Untersuchung von in der Praxis auftretenden Problemen und L¨osungsverfahren, die im Zusammenhang mit intelligenten Systemen auftreten, mittels Methoden der Komplexit¨atsanalyse. Entwurf effizienter Algorithmen ausgehend von der Analyse der Komplexit¨at von Problemen anhand von Fallbeispielen intelligenter Systeme. Studien: MCI/W Komplexit¨ atstheorie 3.0/2.0 VU NP-vollst¨ andige Probleme, die polynomielle Hierarchie, Komplexit¨atsklassen innerhalb von PTIME (L, NL), exponentiell schwierige Probleme, parametrisierte Komplexit¨at, Komplexit¨ atsresultate f¨ ur Probleme aus der Datenbanktheorie und Artificial Intelligence. Studien: MCI/P, MSE/W, MTI/W Kooperatives Arbeiten 3.0/2.0 VU Methoden der Teamarbeit; Verlaufsphasen aufgabenorientierter Team- und Gruppenarbeit; Kommunikationsprozesse in Gruppen; Gruppenentscheidungen, Gruppennormen, Rollenverhalten; Konfliktanalyse und -bearbeitung; Grundlagen der Moderation und Gespr¨achsf¨ uhrung im Team. Studien: BSI/W, BZI/W, SSGS Kosten- und Leistungsrechnung 3.0/2.0 VU Bewertungs- und Verrechnungstechnik, Erfolgsmessung und Vokabular der Kosten- und Leistungsrechnung; Implementierung der bereichsorientierten Kostenrechnung zu Vollund Teilkosten; Implementierung der prozessorientierten Kostenrechnung; bereichs- und prozessorientierte Kosten- und Leistungsrechnung im Vergleich; modellhafte Betrachtung der Kosten- und Leistungsrechnung aus kosten-, produktions- und absatztheoretischer

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Perspektive; Implementierung von Plankostenrechnungen zur plankonformen Kostenkontrolle. Studien: MIK/W, MSE/W, MWI/P, MZI/W Kryptographie 3.0/2.0 VU Einf¨ uhrung in symmetrische und asymmetrische Verfahren, Kryptoanalyse, Nachrichtenintegrit¨ at und Authentifikation; RSA-Verfahren; Zero-Knowledge Proofs; El GamalSystem und elliptische Kurven; jeweils Protokolle und kryptoanalytische Betrachtungen. Studien: MCI/W, MSE/W Kunst und Computer Studien: MMI/W

3.0/2.0 SE

Lambdakalku 3.0/2.0 VU ¨l Einf¨ uhrung in den ungetypten und getypten Lambda-Kalk¨ ul, Curry-Howard Isomorphismus, Anwendungen. Studien: MCI/W Logik fu asentation 3.0/2.0 VO ¨ r Wissensrepr¨ Grundlagen und Aspekte der klassischen Logik; Modellierung der Umgangssprache mittels Logik; Ans¨ atze zur Behandlung unvollst¨andiger und inkonsistenter Information (nichtmonotone und parakonsistente Logiken); Revision von Wissensbasen; logikbasierte Abduktion und Diagnose; Komplexit¨atsanalyse; Anwendungen von quantifizierter Aussagenlogik in der Wissensrepr¨ asentation. Studien: BSI/W, BZI/W, MCI/W, MIK/W Logiken ho 3.0/2.0 VU ¨herer Stufe Syntax and semantics of higher-order logic; formalisation of number theory by secondorder axioms, non-mechanisability of second-order logic; second-order Gentzen calculus and second-order arithmetic; higher-order type theory, typed Lambda calculus. Studien: MCI/W Logikorientierte Programmierung 3.0/2.0 VL Reine logische Programmierung; prozedurale und modelltheoretische Semantik der logischen Programmierung; Darstellung anhand einer konkreten logischen Programmiersprache. Erweiterungen, z.B. Negation, Disjunktion, Constraints, konstruktive Negation. Studien: BSI/P4, BZI/W, ZbGr Logistik 3.0/2.0 VO Grundlagen der Logistik und des Supply Chain Managements; Materialwirtschaft; Lagerlogistik; Beschaffungslogistik; Produktionslogikstikl; Distributionslogistik; Entsorgungslogistik; Informationssysteme in der Logistik; Supply Chain Management. Studien: MWI/W

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Machine Learning 3.0/2.0 VU Verfahren des Machine Learning; Klassifikation, Clustering, z.B. Support Vector Machines, Naive Bayes Classifier, Rocchio, Lazy Learners; Evaluierung von Verfahren des Machine Learning. Studien: MCI/P, MIK/P, MTI/W Makroo 3.0/2.0 VO ¨konomie Volkswirtschaftliche Gesamtrechnung (Bruttoinlandsprodukt, Inflationsrate und Arbeitslosenrate etc.); keynesianisches Multiplikatormodell; Finanzm¨arkte und die Rolle von Zentral- und Gesch¨ aftsbanken im Geldsch¨opfungsprozess; IS-LM Modell; Arbeitsmarkt und nat¨ urliche Arbeitslosenrate (mittelfristige Bestimmungsgr¨oßen der Arbeitslosigkeit); AS-AD Modell; Phillips Kurve. Studien: MWI/W Makroo 3.0/2.0 PS ¨konomie Wachstumstheorie; die Rolle der Erwartungen auf Finanzm¨arkten und ihre Bedeutung f¨ ur Konsum und Investition; Grundkonzepte makro¨okonomischer Modelle offener Volkswirtschaften: Außenbeitrag zum BIP, Teilbilanzen der Zahlungsbilanz, alternative Wechselkursregime, Marshall-Lerner Bedingung, J-Kurve, Zinsparit¨atsgleichung; die Auswirkungen von Geld- und Fiskalpolitik bei fixen bzw. flexiblen Wechselkursen; pathologische Entwicklungen der Gesamtwirtschaft; diskretion¨are versus regelgebundene Wirtschaftspolitik; Zusammenfassung der kurz- und langfristigen Auswirkungen der Geld- und Fiskalpolitik; Geschichte der Makro¨ okonomie; aktuelle Entwicklungen der Weltwirtschaft. Studien: MWI/W Management von Software-Projekten 3.0/2.0 VU Software Life Cycle, Qualit¨ ats- und Risk Management, Testen, Inspektion und Review, Komplexit¨ at und Aufwandsabsch¨atzung f¨ ur Softwareprojekte, Configuration Management, Team Management, Dokumentation. Studien: MSE/P, MTI/W Maß- und Wahrscheinlichkeitstheorie 5.0/4.0 VO Maß- und Wahrscheinlichkeitsr¨ aume, (abstraktes) Lebesgue-Integral, Radon-Nikodym, Fubini, bedingte Erwartung, Gesetze der großen Zahlen, zentraler Grenzverteilungssatz. Studien: BSI/W, BZI/W Maß- und Wahrscheinlichkeitstheorie ¨ Ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: BSI/W, BZI/W

3.0/2.0 UE

Mathematik 1 fu 6.0/4.0 VO ¨ r Informatik und Wirtschaftsinformatik Allgemeine Grundlagen, Beweismethoden; algebraische Strukturen; Grundbegriffe der Kombinatorik und Graphentheorie. Reelle und komplexe Zahlen, Konvergenz von Folgen und Reihen reeller Zahlen, stetige Funktionen, elementare Funktionen. Differentialrechnung in einer unabh¨ angigen Variablen. Lineare Abbildungen, Matrizen, Determinanten, Vektorr¨ aume, Anwendungen (Geometrie, lineare Gleichungssysteme). Studien: BMI/P1, BSI/P1, BTI/P1, BZI/P1

120

Mathematik 1 fu ¨ r Informatik und Wirtschaftsinformatik ¨ Ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: BMI/P1, BSI/P1, BTI/P1, BZI/P1

3.0/2.0 UE

Mathematik 2 fu 3.0/2.0 VO ¨ r Informatik Funktionen in mehreren Variablen, Integralrechnung, Differenzengleichungen, elementare Differentialgleichungen, Grundlagen der Computernumerik. Studien: BMI/P2, BSI/P2, BTI/P2, BZI/P2 Mathematik 2 fu ¨ r Informatik ¨ Ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: BMI/P2, BSI/P2, BTI/P2, BZI/P2

3.0/2.0 UE

Mathematik 3 fu 3.0/2.0 VO ¨ r Informatik Rand- und Eigenwertprobleme, Schwingungsgleichung, Transformationen vom Zeitbereich in den Frequenzbereich (Diskrete Fourier Transformation, Laplace Transformation), Fourierreihen. Studien: BMIa/W, BMIb/P3, BSI/W, BTI/P3, BZI/W Mathematik 3 fu ¨ r Informatik ¨ Ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: BMIa/W, BMIb/P3, BSI/W, BTI/P3, BZI/W

3.0/2.0 UE

Mathematische Logik 1 3.0/2.0 VU Pr¨adikatenlogik, Kalk¨ ule f¨ ur die Pr¨adikatenlogik, Vollst¨andigkeit, Satz von L¨owenheimSkolem, das Entscheidungsproblem. Studien: MCI/P, MTI/W Mathematische Logik 2 3.0/2.0 VU ¨ Ubersichtsvorlesung u ¨ber klassische Kerngebiete der Mathematischen Logik und ihre Verbindungen. Beweistheorie: Schnittelimination, Satz von Herbrand; Modelltheorie: ¨ Kategorizit¨ at, elementare Aquivalenz, Quantorenelimination; Rekursionstheorie: Rekursionstheorem, Grundz¨ uge der Gradtheorie, Hierarchien; Mengentheorie: ZF, ZFC, Wohlordnungssatz. Studien: MCI/W Media and Brain 1 3.0/2.0 VU Merging of concepts from media theory, psychophysics and media understanding for improved information analysis. Investigation of models from various areas such as brain science, learning theory, dynamic systems, media culture, and information theory. Seminar: Reflection and amalgamation of similar bits of theory of different origin in group processes. Studien: MMI/W

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Media and Brain 2 3.0/2.0 VU Extrapolation of the methodology from the established categories into active science in order to understand ongoing ways of thinking in information analysis as well as to estimate future trends. Seminar: Investigation and categorization of novel bits of theory. Studien: MMI/W Medienanalyse und Medienreflexion 3.0/2.0 VU Ausgew¨ ahlte Medientheorien, Kulturindustrie und gesellschaftliche Funktionen der Medien, Konvergenz und Vernetzung, Medienrezeption und -¨asthetik. Studien: MMI/W Mediendramaturgie 3.0/2.0 SE Kritische Auseinandersetzung mit theoretischen Texte zur Medienspezifik und Gestaltung verschiedener medialer Ausdrucksformen; Entwicklung eines eigenen Projektes, in dem das theoretisch erworbene Wissen praktisch angewendet wird. Studien: MMI/W Medienspezifische Recherche (Materialaufbereitung, 6.0/4.0 AG Dokumentation) Materialaufbereitung, Recherche und Dokumentation unter Ber¨ ucksichtigung medienspezifischer Merkmale verschiedener Medien. Studien: MMI/W Medizinische Bildverarbeitung 3.0/2.0 VO Bestrahlungsplanung, 3D Rekonstruktion, automatische Bildauswertung, computergest¨ utztes Operieren, Stereotaxie. Studien: MCG/W, MTI/W, MZI/P Medizinische Bildverarbeitung Labor¨ ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: MCG/W, MTI/W, MZI/P

3.0/2.0 LU

Medizinische Physik in der Radiologie 3.0/2.0 VO Physikalische Grundlagen der Bildgebung mit ionisierender Strahlung, M¨oglichkeiten der radiologischen Bildgebung, Strahlenbiologie, Bildgebung in der Chirurgie (Image guided Surgery), Bildgebung mit offenen radioaktiven Stoffen (Nuklearmedizin), Dosimetrie in der Diagnostik. Studien: MZI/W Methoden der empirischen Softwaretechnik 3.0/2.0 VU Arten von empirischen Studien (Survey, Controlled Experiment, Case Study), V-Modell der empirischen Forschung, Prozess einer empirischen Studie; Design einer empirischen Studie (Versuchsplanung, Hypothesen, Messansatz); Datenanalyse; Ergebnisbericht, Einordnung des Wissens in einen systematischen Rahmen. Studien: MSE/W

122

Microcontroller 6.0/4.0 VL Microcontroller programming in Assembler and C; interrupts, timers, digital and analog I/O, interfaces, motor control. Studien: BSI/W, BTI/P4, BZI/W, ZbGr Microscopy in Biology 3.0/2.0 VU Light and electron microscopy, principles of function, examples of application, practical activities and demos. Studien: MZI/W Mobile and Pervasive Computing 3.0/2.0 VO Grundlagen der Mobilkommunikationstechnologien (Packet radio networks, Mobile IP, Wireless TCP, Satellitensysteme etc.), Applikationsentwicklung (Programmierparadigmen des Mobile Computing, Entwicklungsplattformen), Anwendungen (Personal Communication Systems/Networks, Mobiler Informationszugang etc.). Studien: MSE/W Mobile Kommunikation 6.0/4.0 VU Physikalische Gegebenheiten der Mobilkommunikation, Abw¨arts-Aufw¨artsstrecke, Gleichkanal/Nachbarkanalst¨ orungen, Qualit¨atsmaße, Schwundbek¨ampfung, Zugriffsverfahren, Aufbau eines Mobilfunk-Netzes, Grundz¨ uge der Funknetzplanung, Systemauswahl aus Sicht gew¨ unschter Dienste, Systembeispiele. Studien: MTI/W Model Engineering 3.0/2.0 VO Ans¨atze modellbasierter Softwareentwicklung (Model Driven Architecture, Software Factories); Konzepte, Techniken und Werkzeuge fuer modellbasierte Softwareentwicklung; Metamodellierung; DSL; Modelltransformation; Entwicklungswerkzeuge. Studien: MSE/W Model Engineering ¨ Ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: MSE/W

3.0/2.0 UE

Modellbildung in der Physik 3.0/2.0 VO Allgemeine Konzepte zur L¨ osung von einfachen naturwissenschaftlichen Problemen (skalare und vektorielle Gr¨ oßen, Beschreibung einfacher Systeme mittels Differentialgleichungen, analytische und numerische L¨ osungsm¨oglichkeiten); Erhaltungsgr¨oßen in der Physik (Impuls, Energie etc.); L¨ osung von Problemen mittels Erhaltungsgr¨oßen; Thermodynamische Grundkonzepte (Brown’sche Bewegung, W¨armeleitung, Haupts¨atze); Schwingungen und Wellen als grundlegende Ph¨anomene in der Natur (Eigenfrequenzen, Resonanz, Wellenausbreitung, Interferenz, Spektralanalyse); Grundlagen der Optik; Geometrische Optik-Physikalische Optik (Abbildung-Aufl¨osung, einfache optische Ger¨ate). Studien: BSI/W, BTI/P4, BZI/W, ZbGr

123

Modellbildung in der Physik ¨ Ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: BSI/W, BTI/P4, BZI/W, ZbGr

1.5/1.0 UE

Modellierung, Visualisierung und Interaktion von 3.0/2.0 VU medizinischen Daten im Bereich der Rehabilitation Computer Graphics and Virtual Worlds: Ein- und Ausgabe Ger¨ate (Data Glove, 3D Displays, etc.), Grundlagen Anti Aliasing, Clipping, Fill), Modellierung, Beleuchtungsmodelle, Rendering Modelle. Extensible 3D: Grundlagen (Browser, Navigation, Design Tools), Modellierung und Rendering in X3D, Animationen. Hanim Standard: Aufbau ¨ und Elemente, Simulation von Bewegungen eines menschlichen Modells. Ubungsbeispiele in Kleingruppen: Modellierung von Knochen, Animation von verschiedenen Bewegungsabl¨aufen direkt am virtuellen Modell, Bewegungs¨ ubertragung (Client/Server) und Visualisierung f¨ ur die Rehabilitation. Studien: MCG/W, MMI/W, MZI/W Modelltheorie und Anwendungen 3.0/2.0 VU Klassifikation aller Modelle einer vorgegebenen logischen Theorie T, Henkinscher Beweis des G¨ odelschen Vollst¨ andigkeitssatzes, Modelle vollst¨andiger Theorien, klassische Begriffsbildungen (Typen, Kategorizit¨at, elementare Ketten, atomare und saturierte Modelle); Anzahl der Modelle einer abz¨ahlbaren Theorie: S¨atze von Vaught ( never two“) ” und Morley (uncountable categoricity). Studien: MCI/W Molecular Computing 3.0/2.0 VU Unconventional models of computing (e.g. molecular computing, quantum computing). Studien: MCI/W, MSE/W, MZI/W Multimedia 1: Daten und Formate 3.0/2.0 VO Datenstrukturen und -formate, Kompressionsverfahren, Speicherung von Information im Multimedia-Bereich (Audio und Video). Studien: BMI/P3, BSI/W, BZI/W Multimedia 1: Daten und Formate Labor¨ ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: BMI/P3, BSI/W, BZI/W

3.0/2.0 LU

Multimedia 2: Technologien 3.0/2.0 VO Audio-, Video-Standards, Multimedia Authoring Tools, Quicktime, Panos, Hypertext, HTML, VRML. Studien: BMI/P4, BSI/W, BZI/W, ZbGr Multimedia 2: Technologien Labor¨ ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: BMI/P4, BSI/W, BZI/W, ZbGr

124

1.5/1.0 LU

Multimedia Interfaces 3.0/2.0 VO Audio- und Videostandards, Multimedia Authoring Tools, Multimediaformate. Studien: MCG/W, MMI/W Multimedia Interfaces Labor¨ ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: MCG/W, MMI/W

1.5/1.0 LU

Multimedia Produktion 1: Materialien und Tools 6.0/4.0 VL Multimedia-Materialien (Video, Film, Bild, Ton), Design von virtueller Szenographie. Studien: BMIa/P3, BSI/W, BZI/W Multimedia Produktion 2: Interaktionsdesign 3.0/2.0 VO Interaktionsgestaltung mit Multimedia-Komponenten wie Bildern, Texten, Sound, QTVR-Panoramas und Objekten; Erstellen von Panorama-Bildern und Einbettung in interaktive Enviroments; Konzipierung und Umsetzung von Geschichten und Hintergr¨ unden in interaktiver Form. Studien: BMIa/P4, BSI/W, BZI/W, MMI/P, MTI/W, ZbGr Multimedia Produktion 2: Interaktionsdesign ¨ Ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: BMIa/P4, BSI/W, BZI/W, MMI/W, ZbGr

1.5/1.0 UE

Multimedia-Kommunikation 3.0/2.0 VU ¨ Ubersicht u ¨ ber MM(Multimedia)-Systeme und MM-Codierung, Quality-of-Service in MM-Kommunikation, MM u ¨ber IP-Netze, Quality-of-Service in MM-Kommunikation, MM-Protokolle, Realzeit-Protokolle, MM-Synchronisation, MM-Multicast, MMGruppenarbeit, Fernarbeit, Fernunterricht, MM-Server-Systeme, MM-Datenbanken, Virtuelle Pr¨ asenz, Telekonferenzen, Desktopkonferenzen, MM in Mobilnetzen und heterogenen Netzen, Entwurf und Implementierung von MM-Software. Studien: MMI/P, MTI/W Multivariate Statistik 5.0/3.0 VO Methoden der multivariaten Statistik wie Hauptkomponentenanalyse, Faktorenanalyse, Diskriminanzanalyse und Clusteranalyse, Regressionsmodelle. Studien: BSI/W, BZI/W, MZI/W Multivariate Statistik ¨ Ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: BSI/W, BZI/W, MZI/W

2.0/1.0 UE

Network Services 3.0/2.0 VU Basisdienste (z.B. FTP, Email, WWW), Protokolle (z.B. HTTP), Betrieb von WWWServern, Search Engines and Directory Services, Security (z.B. Zertifikate, Firewalls, Copyright, Privacy), Sprachstandards (z.B. HTML, XML), E-Commerce; Grundlagen und Technologien von Push-Systemen und Mobile Code. Studien: MSE/W

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Networked Embedded Systems 3.0/2.0 VL Communication and distribution in embedded systems (protocols, programming, testing). Studien: MTI/W Neue Technologien und sozialer Wandel Theorie, Empirie, Entwicklung der Informationsgesellschaft. Studien: BMIa/W, BZI/W

3.0/2.0 AG

Neural Computation 3.0/2.0 VO Perceptrons, radiale Basisfunktionen, rekurrente Netze, self-organizing maps, adaptive resonance theory, Anwendungen. Studien: BMIb/W, BSI/W, BZI/W, MCG/P, MCI/P, MTI/W, MZI/P Neural Computation Labor¨ ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: BMIb/W, BSI/W, BZI/W, MCG/W, MCI/W, MZI/W

1.5/1.0 LU

Nichtklassische Logiken 3.0/2.0 VU Behandlung von semantischen und deduktiven Aspekten verschiedener nichtklassischer Logiken, die f¨ ur die Informatik von Bedeutung sind, wie intuitionistische Logik, diverse Modallogiken (vor allem zur Modellierung von Wissen, Agenten und dynamischer Aspekte von Datenbanken), Temporallogiken, mehrwertige Logiken, Fuzzy Logic. Studien: MCI/W Nichtmonotones Schließen 3.0/2.0 VU Grundlagen der nonmonotonen Logik und des nonmonotonen Schließens, Einf¨ uhrung in die wichtigsten nonmonotonen Logikkalk¨ ule (Defaultlogik, autoepistemische Logik, . . . ). Studien: MCI/W, MIK/W Nichtparametrische Methoden der Statistik 4.5/3.0 VO Grundlagen; Ordnungs- und Rangstatistiken; empirische Verteilungsfunktion mit Tests; Dichtesch¨ atzer; Rangtests; Iterationstests; k-Stichprobenprobleme; Unabh¨angigkeit und Korrelation; nichtparametrische Regression; Quickverfahren; robuste Verfahren; Sequentialverfahren. Studien: BSI/W, BZI/W Nichtparametrische Methoden der Statistik ¨ Ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: BSI/W, BZI/W

2.0/1.0 UE

Numerische Aspekte der Datenanalyse 3.0/2.0 VU Einf¨ uhrung in die Numerik (Fehlerabsch¨atzung, Konditionszahlen, numerische Optimierung, . . . ). Studien: BSI/W, BZI/W

126

Objektorientierte Modellierung 3.0/2.0 VU Modellbegriff und Modellierungsbegriff; Objektorientierte Konzepte; Objektorientierte Anforderungsspezifikation, Analyse und Entwurf von Softwaresystemen; Objektorientierte Modellierung anhand von UML (Klassendiagramm, Zustandsdiagramm, Sequenzdiagramm, Aktivit¨ atsdiagramm). Studien: BMI/P2, BSI/P2, BTI/P2, BZI/P2, MWI/P Objektorientierte Programmierung 3.0/2.0 VL Konzepte objektorientierter Programmierung anhand einer konkreten Programmiersprache: Klassenhierarchien, Polymorphismus, Datenabstraktion, Vererbung und Subtyping, Generizit¨ at, Objektschnittstellen, Exception Handling, Implementierung von Entwurfsmustern. Studien: BMI/P3, BSI/P3, BTI/P3, BZI/P3, MWI/P Online Communities und E-Commerce 3.0/2.0 VU Geschichte von Online Communities, Mechanismen f¨ ur Community Building, eCommerce, Usability, Sociability, Theorien und Methoden. Studien: MIK/W Ontologie fu 3.0/2.0 VO ¨ r geographische Informationen Strukturierung von Daten in Geoinformationssystemen: Physikalische Beobachtung, Objekt-Daten, sozial konstruierte Daten (z.B. Eigentumsverh¨altnisse). Studien: MCG/W, MSE/W Ontologie fu ¨ r geographische Informationen ¨ Ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: MCG/W, MSE/W

3.0/2.0 UE

Operations Management / Management Science 4.5/3.0 VU Problemformulierung und Modellierung; Produktions-, Lagerhaltungs-, Reihenfolge-, Standort-, Transport- und Routenplanung; Logistik und Supply Chain Management; Effiziensmessung und Bewertung (Non-Profit Organisationen, ¨okologische Effizienz); Spreadsheet-Solutions. Studien: MCI/W, MIK/W, MSE/W, MWI/W, MZI/W Operations Research 3.0/2.0 VU Phasen einer Operations Research Studie: Problemformulierung, Abstraktion (Modellbildung und L¨ osungsprozess), Implementierung der Ergebnisse; Lineare Programmierung: Simplex Algorithmus, Transportprobleme, Verschiffungsprobleme; Primal-Dual Verfahren in der kombinatorischen Optimierung, Nichtlineare und ganzzahlige Programmierung: Methoden und L¨ osungsverfahren. Studien: MCI/P, MIK/W, MSE/W, MTI/W, MWI/W, MZI/W Operations Research Praktikum zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: MWI/W

3.0/2.0 PR

127

¨ Optimierende Ubersetzer 4.5/3.0 VU Maschinenunabh¨ angige Optimierungen, Daten- und Programmflussanalyse. Studien: MSE/W Optimierungsverfahren in der Transportlogistik 3.0/2.0 VU Exakte und heuristische Optimierungsverfahren im Kontext der Transportlogistik, Modellierung, gemischt-ganzzahlige Optimierungsmethoden wie Branch-and-Cut und Branch-and-Price, metaheuristische Ans¨atze, Traveling Salesman Problem, Vehicle Routing, Shipment u.a. Studien: MCI/W, MSE/W Organisation und Personal 3.0/2.0 VO Organisation und Personal als Komponenten des Systems Unternehmen und ihre Bedeutung innerhalb ganzheitlicher Managementmodelle; allgemeine Grundlagen zu Organisation und Personal: Sach- und Formalziele bei der Gestaltung von Unternehmen und Teilsystemen, Aufgabenstruktur, Gesch¨aftsprozesse, Leitung, F¨ uhrung, Gruppen- und Teamarbeit, Arbeitsteilung, Kommunikation, Kooperation, Arbeits- und Betriebszeit, Qualifikation/Qualifizierung, Personalmanagement; Vorgehensmodelle zur Organisations- und Unternehmensgestaltung. Studien: MSE/W, MTI/W, MWI/P, MZI/P Organisation und Personal 3.0/2.0 UE Vertiefung und Anwendung der Themen der gleichnamigen Vorlesung anhand von ¨ Ubungsaufgaben aus der Praxis der Gruppenarbeit; Problemanalyse sowie systematische Probleml¨ osung, koh¨ arente schriftliche Darstellung der Probleml¨osung, Erleben und Erlernen von Gruppenarbeit und Erweiterung der e-Medienkompetenz, konstruktive Zusammenarbeit im Team. Studien: MSE/W, MWI/P, MZI/W Organisational Design Studien: MWI/W

3.0/2.0 VU

Peer-to-Peer Systems 3.0/2.0 VO Mechanismen und Design-Grundlagen von Peer-to-Peer Systemen, Vorteile und Nachteile verschiedener Technologien, representative Anwendungen. Studien: MSE/W Personal und Fu 3.0/2.0 VO ¨ hrung Personal und F¨ uhrung als Bestandteile integrativer, ganzheitlicher Unternehmensentwicklung und -gestaltung: Anforderungen an ein innovatives Management und qualifizierte Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen; F¨ uhrungsstile und -techniken, Grundordnungen und Leits¨ atze f¨ ur F¨ uhrungskr¨afte; Steigerung der Effektivit¨at im Management; Personalentwicklung im F¨ uhrungskreis; Leitfaden f¨ ur Mitarbeitergespr¨ache und Zielvereinbarungsgespr¨ ache im F¨ uhrungskreis; Praxis der Suche und Auswahl von qualifiziertem Personal; Vorbereitung auf eine Personalf¨ uhrungsaufgabe; Trainingsprogramme f¨ ur

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F¨ uhrungskr¨ afte; F¨ uhren durch Zusammenarbeit; Bedeutung von Soft Skills: Kooperative Gruppen- und Teamarbeit, richtige Verhandlungsf¨ uhrung, Kommunikation und Rhetorik, Pr¨asentation, Moderation und Mediation. Studien: MIK/P, MTI/W, MWI/P Physikalisches Praktikum 3.0/2.0 PR Widerstandsmessung, Messverst¨ arker, Oszilloskop, Messschreiber, Elektroden, EKG, Spirometrie, digitale Messwerterfassung und -verarbeitung. Studien: BSI/W, BZI/P5, ZbGr Physiologie und Grundlagen der Pathologie 4.5/3.0 VD Medizinische Terminologie; Physiologie; Einf¨ uhrung in die allgemeine Krankheitslehre. Studien: BSI/W, BZI/P5, MZI/P, ZbGr Praktikum aus Bioelektrizit¨ at und Magnetismus Praktikum zu den Gebieten Biophysik und angewandter Magnetismus. Studien: MZI/W

3.0/2.0 PR

Praktikum aus Computergraphik und digitaler 12.0/8.0 PR Bildverarbeitung Im Rahmen eines Projektes aus dem Bereich Computergraphik, digitaler Bildverarbeitung oder Mustererkennung sind – bei gr¨oßeren Objekten auch in Gruppenarbeit – L¨osungen zu fachspezifischen Problemen auszuarbeiten und geeignete Programme zu erstellen. Studien: MCG/P Praktikum aus Mensch-Computer-Systeme Studien: MMI/W

6.0/4.0 PR

¨ Praktikum aus Okonometrie Studien: MWI/W

3.0/2.0 PR

Praktische Absatzforschung Studien: MWI/W

3.0/2.0 VU

Praxisorientierte Betriebswirtschaftslehre 3.0/2.0 VU Grundlagen der strategischen Planung, der Finanzbuchhaltung, der Kostenrechnung und der Investitionsrechnung. Studien: MIK/P, MSE/P, MTI/W, MZI/P Pr¨ asentation, Moderation und Mediation 1.5/1.0 VO Im Zusammenwirken der Menschen ist Informationsvermittlung (was will ich) und Verstehen (was sind die Anliegen der anderen) ein zentrales Element. Wie Verst¨andnis bei Partnern, in Gruppen und zwischen Konfliktparteien erzielt werden kann und so L¨osungen, Wege und Ziele mit positiven Gef¨ uhlen und Ergebnissen f¨ ur die Beteiligten erreicht werden k¨ onnen, ist zentrales Anliegen dieser Lehrveranstaltung. Studien: SSGS

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Pr¨ asentation, Moderation und Mediation 3.0/2.0 UE Workshops mit praktischer Durchf¨ uhrung von Pr¨asentationen und Moderationen und Anwendung mediativer Methoden. Studien: SSGS Pr¨ asentations- und Verhandlungstechnik 3.0/2.0 SE Verhandlungssituationen im Rollenspiel, Analyse von Verhandlungabl¨aufen. Studien: SSGS Probabilistisches Schließen 3.0/2.0 VU ¨ Uberblick u ¨ber das Gebiet des probabilistischen Schließens in der Artificial Intelligence: Grundkonzepte der Wahrscheinlichkeitstheorie, Bayes’sche Netze, probabilistische Logik, nichtmonotone probabilistische Inferenz, probabilistische Logikprogrammierung, Entscheidungstheorie, Planen unter Unsicherheit in Markov Decision Processes (MDPs) und Partially Observable Markov Decision Processes (POMDPs), Spieltheorie. Studien: MCI/W Problem Solving and Search in Artificial Intelligence Basic Concepts of Problem Solving, Uninformed Search, Informed Search, gorithms, Local Search (Simulated Annealing, Tabu Search), Constraint Problems (CSP), Local Search for CSPs, Structure of CSPs, Adversarial Game Playing, Learning in Search. Studien: MCI/P, MIK/P, MTI/W

3.0/2.0 VU Genetic AlSatisfaction Search and

Programmieren von Bildverarbeitungssystemen 1.5/1.0 VO Bildverarbeitungsstandards; Praktisches Arbeiten an den bestehenden Bildverarbeitungssystemen, Kennenlernen der Funktionalit¨at und Programmieren neuer Funktionen anhand konkreter praktischer Anwendungen. Studien: MCG/W Programmieren von Bildverarbeitungssystemen Labor¨ ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: MCG/W

6.0/4.0 LU

Programmiersprachen 3.0/2.0 VL Konzepte und Paradigmen von Programmiersprachen, Aufrufskonventionen, Abstraktion, Generizit¨ at. Studien: MSE/W Projektarbeit/Projektpraktikum Studien: MWI/P

6.0/4.0 PR

Projektmanagement Studien: MWI/W

3.0/2.0 VO

130

Projektmanagement Behandlung aktueller Themen aus dem Bereich des Projektmanagement. Studien: MWI/W

3.0/2.0 SE

Projektorientierte Recherche 1 3.0/2.0 VU Planung und Durchf¨ uhrung von Recherchen zu einem definierten Projektthema unter Verwendung spezieller Methoden der Feldforschung und des kreativen Designs. Studien: MMI/P, MTI/W Projektorientierte Recherche 2 3.0/2.0 VU Planung und Durchf¨ uhrung von Recherchen zu einem definierten Projektthema unter Verwendung spezieller Methoden der Feldforschung und des kreativen Designs. Studien: MMI/W Projektpraktikum 6.0/4.0 PR Im Rahmen eines Projektes in einem Bereich, der einem der Pr¨ ufungsf¨acher des Bachelorstudiums zuzuordnen ist, sind – bei gr¨oßeren Projekten auch in Gruppenarbeit – L¨osungen zu fachspezifischen Problemen auszuarbeiten und geeignete Programme zu erstellen. Studien: BMIa/P6, BMIb/P6, BSIa/P6, BSIb/P6, BTI/P6, BZI/P6, ZbGr Projektsimulation Studien: MWI/W

3.0/2.0 UE

Prozess- und Qualit¨ atsmanagement 3.0/2.0 SE Behandlung aktueller Themen aus dem Bereich des Prozess- und Qualit¨atsmanagement. Studien: MWI/W Prozessmanagement Studien: MWI/W

3.0/2.0 VO

Qualitative Methoden der Gestaltung von 3.0/2.0 VU Multimediasystemen Qualitative Methoden als Teil des Entwurfs von Multimediasystemen, praktische Erprobung im Rahmen einer Fallstudie. Fallstudien-Methode, qualitative Interviews, ethnographische Untersuchungsverfahren, partizipative Verfahren. Studien: BMIa/P5, BSI/W, BZI/W, MMI/W, ZbGr Qualit¨ atsmanagement 3.0/2.0 VU Prozessmanagement, Grundlagen des Qualit¨atsmanagement, Qualit¨atsmanagementsysteme, Review- und Fragetechniken, Wissenskennzahlen (Balanced Score Card), Kundenorientierung, Mitarbeiterorientierung. Studien: MTI/W, MWI/W, MZI/P

131

Real-Time Scheduling 3.0/2.0 VU Real-time scheduling algorithms, optimality and complexity analysis, feasibility analysis, response time analysis, competitive analysis under overloads, resource sharing and precedence relations; aperiodic task scheduling. Studien: MCI/W, MTI/W Rechnungswesen 1 3.0/2.0 VU Doppik (doppische Logik), Buchungstechnik und Vokabular der Finanzbuchhaltung; Er¨offnung des Hauptbuches; Vorkontierung einfacher und komplexer Gesch¨aftsf¨alle; Verbuchung der Gesch¨ aftsf¨ alle im Hauptbuch; Vorkontierung von Um- und Nachbuchungen; Abschluss des Hauptbuches. Studien: MWI/P Rechnungswesen 2 3.0/2.0 VU Bewertungstechnik, Erfolgsmessung und Vokabular des Handelsrechts (bzw. gegebenenfalls auch des Steuerrechts); Erstellung des Jahresabschlusses nach dem Gesamtkostenverfahren; Umstellung vom Gesamt- auf das Umsatzkostenverfahren; Erstellung des Jahresabschlusses nach dem Umsatzkostenverfahren; Durchf¨ uhrung der Bilanzanalyse; Verbuchung von Fest- und Optionsgesch¨aften; Erst- und Folgekostenkonsolidierung nach der Erwerbsmethode. Studien: MWI/P Rechtsinformationsrecherche im Internet 3.0/2.0 AG Vermittlung wesentlicher Informationen und Fertigkeiten, um effektiv und selbst¨andig Rechtsinformationen (¨ osterreichisches und ausl¨andisches Recht, EU-Recht, Internationales Recht) recherchieren zu k¨ onnen. Praktisches Recherchetraining anhand konkreter Fragestellungen. Studien: SSGS Regelungsmathematische Modelle in der Medizin 3.0/2.0 VO ¨ Uberblick u ¨ber die Modellbildung medizinischer bzw. physiologischer Systeme mit Ans¨atzen der Regelungsmathematik: regelungsmathematische Grundlagen (Blockbe¨ schreibung, R¨ uckkoppelung, Beschreibung mit Ubertragungsfunktionen), mathematische Grundlagen (lineare Differentialgleichungen, Laplace-Transformation); einfache Modelle f¨ ur das Verhalten das Herzkreislaufsystem unter Belastung (Ergometertests, etc.); essentielle nichtlineare Ph¨ anomene, Glukosekreislauf, Verhalten von Nervreizungen; Kompartmentbeschreibung f¨ ur ein Herzkreislaufsystem. Studien: MZI/W Regelungssysteme 4.5/3.0 VO Zustandsraum zeitkontinuierlicher und zeitdiskreter Systeme, Beobachter, Mehrgr¨oßensysteme, Nichtlineare Regelungen, Adaption. Studien: MTI/W

132

Regelungstechnik 3.0/2.0 VU Systeme und deren Beschreibung; Zeitkontinuierliche LTI-Systeme: L¨osung der Systemgleichungen im Zeit- und Frequenzbereich (Differentialgleichungen, Laplace¨ Transformation), Ubertragungsfunktion, Diagonalform (Eigenwerte, Eigenvektoren), Steuerbarkeit und Beobachtbarkeit, Stabilit¨atskriterien; Zeitdiskrete LTI-Systeme, Diskretisierung, z-Transformation, Stabilit¨at; Klassische Regler (PID, Zweipunkt-Regler), Anwendungen; Rechnerunterst¨ utzung beim Entwurf von Regelkreisen (Synthese mit Bode-Diagrammen, algebraische Synthese, Zustandsregler), Werkzeuge (z.B. mit Matlab und Simulink). Studien: BSI/W, BTI/P5, BZI/W, ZbGr Rendering 3.0/2.0 VO Photorealistische Bildsynthese: The Rendering Equation, Raytracing, Path Tracing, Bidirectional Path Tracing, Metropolis Light Transport, Hierarchical and Clustering Radiosity, Photon Map, Two-pass Algorithms, Global Illumination. Studien: BMIb/W, BZI/W, MCG/P, MTI/W Requirementsanalyse und -spezifikation 3.0/2.0 VU Funktionale und nicht-funktionale Requirements, Requirements Elicitation, Dokumentation, Methoden, Notationen, Prozess, Statik-Modellierung, Dynamik-Modellierung. Studien: MSE/P, MTI/W Rhetorik, K¨ orpersprache, Argumentationstraining 3.0/2.0 SE Formen der Kontaktaufnahme, Techniken zur Steuerung der Gespr¨achsatmosph¨are, Nichtverbale Kommunikation, K¨ orpersprache. Studien: SSGS Risikomanagement 3.0/2.0 VU Schritte des Risikomanagement-Prozesses: Risiko-Identifikation, Risiko-Analyse und Risiko-Kontrolle; Methoden in der Praxis. Studien: MWI/W, MZI/W Risikomanagement Behandlung aktueller Themen aus dem Bereich Risikomanagement. Studien: MWI/W, MZI/W

3.0/2.0 SE

Roboter in der Medizin 3.0/2.0 VO Grundlagen der Robotik; Anwendungen von Robotersystemen in der Medizin bei Diagnose, Therapie und Rehabilitation; technologische Anforderungen und Sicherheitsaspekte; Hemmnisse bei der Markteinf¨ uhrung. Studien: MZI/W Robotik 3.0/2.0 VU Autonome mobile Roboter (AMR): Architektur und Aufbau von AMR, Sensoren (Arten, prinzipielle Arbeitsweisen), Aktoren, Grundkonzepte der Steuerung und Regelung, Programmierkonzepte und Kontrollarchitekturen, Navigation, Wegeplanung. Studien: MCI/W, MIK/W, MTI/W

133

SAT Solving und Erweiterungen 3.0/2.0 VU Logiken wie Aussagenlogik, Quantifizierte Aussagenlogik; Syntax, Semantik, Beweisverfahren fuer die Logiken; Applikationen (z.B. im Kontext des Chipdesign); neuere Entwicklungen wie z.B. Beweiser in Nichtnormalform und Thresholdphaenomene. Studien: MCI/W, MSE/W, MTI/W Satellitennavigation 3.0/2.0 VO Physikalischen Grundlagen der Satellitennavigation, Global Positioning System (GPS), GPS-Navigation, Differntial GPS, Fehlerabsch¨atzungen, das russische System GLONASS und das k¨ unftige europ¨ aische System GALILEO. Studien: MTI/W Scientific Presentation and Communications 3.0/2.0 SE Pr¨asentation von wissenschaftlichen Arbeiten in schriftlicher und m¨ undlicher Form in englischer Sprache. Studien: MCG/P Security 3.0/2.0 VU ¨ Uberblick u ¨ber Probleme der Sicherheit von IT-Systemen, Bedrohungen und Gegenmaßnahmen, Risiken, Sicherheitsmanagement, Sicherheitsrisiko Mensch, Kryptographische Grundlagen, Public Key Infrastrukturen. Studien: BSIb/P5, BZI/W, MTI/W, MZI/P, ZbGr Selbstorganisierende Systeme 4.5/3.0 VU Un¨ uberwachte Lernverfahren, wie z.B. Self-Organizing Maps, Growing Hierarchical Structures, Zellul¨ are Automaten, Ant Colony Optimisation. Studien: MCG/W, MCI/W, MIK/W, MZI/W Semantik von Programmiersprachen 3.0/2.0 VU Grundlegende semantische Beschreibungsmethoden und Definitionsformalismen: axiomatische, denotationale, operationale Semantik; Bez¨ uge zur Programmverifikation; rekursive Definitionen und Fixpunkt-Operatoren; Vertiefung ausgew¨ahlter Themen wie Nichtdeterminismus und Parallelit¨at, Polymorphismus und Modularit¨at, Subtypen und Typ-Inferenz, Domain-Theorie, Unvollst¨andigkeits- und Unentscheidbarkeitsresultate, universelle Algebra und algebraische Datentypen, Lambda-Kalk¨ ul. Studien: MCI/W, MSE/W, MTI/W Semi-Automatic Information and Knowledge Systems 3.0/2.0 VU Pr¨asentation von auf den Formaten XML, RDF(S) und OWL basierenden Technologien und Werkzeuge zur semi-automatischen Integration unterschiedlicher Datenquellen; Ontology Alignment und Mapping: Funktionalit¨at, Praxistauglichkeit, Algorithmen. Studien: MIK/W Seminar (mit Bachelorarbeit) 6.0/4.0 SE Erarbeiten eines wissenschaftlichen Themas aus einem der Pr¨ ufungsf¨acher des Bachelorstudiums; die Ergebnisse sind im Seminar zu pr¨asentieren und in einer Bachelorarbeit darzustellen. Studien: BMIa/P6, BMIb/P6, BSIa/P6, BSIb/P6, BTI/P6, BZI/P6, ZbGr

134

Seminar aus Algorithmik Behandlung aktueller Themen aus dem Bereich der Algorithmik. Studien: MCI/W, MSE/W

3.0/2.0 SE

Seminar aus Artificial Intelligence Behandlung aktueller Themen aus dem Bereich der Artificial Intelligence. Studien: MCI/W, MIK/W, MSE/W

3.0/2.0 SE

Seminar aus Betriebswirtschaftslehre 3.0/2.0 SE Behandlung aktueller Themen aus dem Bereich der Unternehmensf¨ uhrung. Studien: MWI/W Seminar aus Bildverarbeitung und Mustererkennung 3.0/2.0 SE Behandlung aktueller Themen aus den Bereichen der Bildverarbeitung und Mustererkennung. Studien: BMIb/W, BZI/W Seminar aus Computergraphik Behandlung aktueller Themen aus dem Bereich der Computergraphik. Studien: BMIb/W, BZI/W

3.0/2.0 SE

Seminar aus Datenbanken Behandlung aktueller Themen aus dem Bereich der Datenbanken. Studien: MCI/W, MIK/W, MSE/W

3.0/2.0 SE

Seminar aus E-Commerce Behandlung aktueller Themen aus dem Bereich des E-Commerce. Studien: MIK/W

3.0/2.0 SE

Seminar aus Information Engineering Behandlung aktueller Themen aus dem Bereich Information Engineering. Studien: MIK/W

3.0/2.0 SE

Seminar aus Knowledge Management Behandlung aktueller Themen aus dem Bereich Knowledge Management. Studien: MIK/W

3.0/2.0 SE

Seminar aus Logik Behandlung aktueller Themen aus dem Bereich der Logik. Studien: MCI/W, MIK/W, MSE/W

3.0/2.0 SE

Seminar aus Logistik Behandlung aktueller Themen aus dem Bereich der Logistik. Studien: MWI/W

3.0/2.0 SE

135

Seminar aus Medieninformatik Behandlung aktueller Themen aus dem Bereich der Medieninformatik. Studien: MMI/P

3.0/2.0 SE

Seminar aus Medizinischer Informatik 3.0/2.0 SE Behandlung aktueller Themen aus dem Bereich der medizinischen Informatik. Studien: MZI/W Seminar aus Multimedia Behandlung aktueller Themen aus dem Bereich Multimedia. Studien: MMI/W

3.0/2.0 SE

¨ Seminar aus Okonometrie ¨ Behandlung aktueller Themen aus dem Bereich der Okonometrie. Studien: MWI/W

3.0/2.0 SE

Seminar aus Programmiersprachen 3.0/2.0 SE Behandlung aktueller Themen aus dem Bereich der Programmiersprachen. Studien: MSE/W Seminar aus Software Entwicklung 3.0/2.0 SE Behandlung aktueller Themen aus dem Bereich der Software Entwicklung. Studien: MIK/W, MSE/W Seminar aus Theoretischer Informatik 3.0/2.0 SE Behandlung aktueller Themen aus dem Bereich der theoretischen Informatik. Studien: MCI/W, MIK/W, MSE/W Seminar aus Verteilte Systeme Behandlung aktueller Themen aus dem Bereich der verteilten Systeme. Studien: MSE/W

3.0/2.0 SE

Seminar aus Visualisierung Behandlung aktueller Themen aus dem Bereich der Visualisierung. Studien: MCG/W

3.0/2.0 SE

Seminar aus Volkswirtschaft Behandlung aktueller Themen aus dem Bereich der Volkswirtschaft. Studien: MWI/W

3.0/2.0 SE

Seminar aus Wirtschaftswissenschaften 3.0/2.0 SE Behandlung aktueller Themen aus dem Bereich der Wirtschaftswissenschaften. Studien: MIK/W

136

Seminar fu 3.0/2.0 SE ¨ r DiplomandInnen Diplomarbeitsbegleitende Lehrveranstaltung, im Rahmen derer DiplomandInnen in anglichem Rahmen u ¨offentlich zug¨ ¨ber das wissenschaftliche Thema und die Ergebnisse ihrer Diplomarbeit vorzutragen haben. Es sind Pr¨asentationsunterlagen u ¨ber die Diplomarbeit anzufertigen und der Technischen Universit¨at Wien zur nicht ausschließlichen Verwendung zur Verf¨ ugung zu stellen. Studien: MCG/P, MCI/P, MIK/P, MMI/P, MSE/P, MTI/P4, MWI/P, MZI/P Semistrukturierte Daten 3.0/2.0 VL XML, XML-Schemasprachen (DTDs, XML Schema, RelaxNG), XML-Anfragesprachen (XPath, XSLT, XQuery, SQL/XML), XML-APIs (Parser, XSLT-Prozessor). Studien: BSI/P4, BZI/W, MIK/P, MTI/W, ZbGr Sensor Networks 3.0/2.0 VU Smart Transducer Interfaces (OMG STI, IEEE 1451, . . . ), Architekturen und Protolle f¨ ur Wireless and Wireline Sensor Networks. Studien: MTI/W Sensor/Aktor-Systeme 1.5/1.0 VO ¨ Uberblick u ¨ ber Funktionsprinzipien und Einsatz moderner Sensoren und Aktoren; Mechanismen zur Wert¨ ubertragung; Aufbau, Funktionsweise und Programmierung von typischen Steuerungen. Studien: BSI/W, BTI/P5, BZI/W, ZbGr Sensor/Aktor-Systeme Labor¨ ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: BTI/W, BZI/W

3.0/2.0 LU

Sicherheitstechnik Studien: MWI/W

1.5/1.0 VO

Signale und Systeme 1 4.5/3.0 VU Zeitkontinuierliche Signale und Systeme: Fourier- und Laplace-Transformation, LTISysteme im Zeit- und Frequenzbereich, Systeme im Zustandsraum, Modellierung realer Systeme der Elektrotechnik. Studien: MTI/P1 Signale und Systeme 2 4.5/3.0 VU Diskrete Systeme: Grundlagen digitaler Signalverarbeitung, digitale LTI-Systeme, (Diskrete) Fourier- und Z-Transformation, digitale Filter, Grundlagen digitaler Signalprozessoren. Studien: MTI/P2 Signalprozessoren 3.0/2.0 VO Zahlendarstellung f¨ ur digitale Signalprozessoren (DSPs), Festkomma- und GleitkommaDSPs, DSP-Architekturen, kommerzielle DSPs; Elementare DSP-Algorithmen (z.B.

137

FIR- und IIR-Filterung, Schnelle Fouriertransformation); DSP-Programmierung, DSPAlgorithmenentwurf (z.B. Matlab und Simulink). Studien: BSI/W, BTI/P5, BZI/W, ZbGr Signalprozessoren Labor¨ ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: BTI/W, BZI/W

3.0/2.0 LU

Similarity Modeling 1 3.0/2.0 VL Fundamentals of media understanding: Extraction of low-level perceptual features from audiovisual media, merging of features, enrichment with context information and probabilistic similarity measurement. Lab: Experimental implementation in mobile setups. Studien: MCG/W, MMI/W Similarity Modeling 2 3.0/2.0 VL Investigation of advanced methods of media understanding: Extraction of semantic features from perceivable media as well as time-based sensors, information filtering, classification by machine learning algorithms and categorization by psychological similarity models. Lab: Implementation of a desktop prototype. Studien: MCG/W, MMI/W Simulation 3.0/2.0 VO Modellbildung und Simulation kontinuierlicher und diskreter dynamischer Prozesse: Grundlegende Begriffsbestimmungen; Kontinuierliche Modellbildung ¨ (Ubertragungsfunktionen, ODEs, Zellul¨are Automaten, System Dynamics); Diskrete Modellbildung (Ereignisgraphen, Prozessfluss, Zustandsautomaten, Petrinetze, etc.); Algorithmen zur Zeitbereichsanalyse ( Simulation“) dynamischer Prozesse (ODE ” L¨oser, Pseudozufallszahlen, Ereignisverwaltung); Kennenlernen von existierenden Software-Paketen zur Modellbildung und Simulation dynamischer Prozesse; Fallstudien aus verschiedenen Anwendungsgebieten. Studien: MCI/W, MSE/W, MTI/P2 Simulation Labor¨ ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: MCI/W, MSE/W, MTI/P2

3.0/2.0 LU

Software Architekturen 3.0/2.0 VU Architecture-based development, architectural styles, description languages for architectures, architectural patterns, design guidance, tools for architectural design, quality attributes, product lines and program families, reuse of architectural assets. Studien: MIK/P, MSE/P, MTI/W Software Engineering fu 3.0/2.0 VU ¨ r große Informationssysteme On the basis of an actual large project practical examples of software engineering methods are given. Examples of various approaches to GUI developement will be presented: Form based, MVC, MDI, directly manipulative, object oriented, Tool-Material-Metaphor

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and menue oriented. Finally objects. Various possibilities for choosing and designing databases as well as their required access layers will be covered. Studien: BSI/W, BZI/W Software Engineering und Projektmanagement 3.0/2.0 VO Software Engineering: Bereiche und Methoden des Software Engineering; Phasenmodell, iterative und agile Softwareprozesse; Erstellen testbarer Spezifikationen; Entwurf eines Software-Produkts; Implementierungsans¨atze und -frameworks; Code Management und Dokumentation. Projektmanagement: Grundlagen, Projektorganisation, Risikomanagement, Projektplanung, Projekt(durch)f¨ uhrung, Projektdokumentation, Projektmanagement-Methoden. Studien: BMI/P4, BSI/P4, BZI/P4, MWI/P, ZbGr Software Engineering und Projektmanagement 6.0/4.0 LU Software Engineering: Erstellen testbarer Spezifikationen; Entwurf eines SoftwareProdukts; Praktische Anwendung von Modellierungstechniken des Software Engineering; Implementierung, Testen, Evaluation; Praktisches Anwenden des MVC-Paradigmas, Herstellen von Programmen mit Komponenten(-Frameworks), Anwendung von Persistenzmechanismen; Code Management; Automatisches Erstellen von Programmdokumentation; technische Dokumentation. Projektmanagement: Projektauftrag; Projektorganisation, Projektplanung, Aufwandsabsch¨atzung; Teamarbeit, Organisationstechniken; Projektcontrolling; Projektdokumentation. Studien: BMI/P4, BSI/P4, BZI/P4, MWI/P, ZbGr Software in Kommunikationsnetzen 3.0/2.0 VU Funktion, Architektur und Implementierung von Software in Kommunikationsnetzen: Basisprinzipien (Software Plattformen, Kommunikationssoftware, Implementierung von Kommunikationsprotokollen), Protokolle, Signalisierung, Kontrollmechanismen und Routing in IP-Netzen (Internet, Next Generation Internet); Multimedia-Kommunikation (Protokolle, H.323, SIP, IP-Telephonie, IP-Multimedia), Protokolle, Mobilit¨at und Sicherheit in Mobilnetzen (Zellul¨ are Mobilnetze wie GSM, GPRS und UMTS, WLANs), ¨ Protokolle, Kontrollmechanismen und Routing in Ubertragungsnetzen (optische Transportnetze, globale Ethernet-Netze), Netzsicherheit (Verschl¨ usselung, Authentifizierung, Protokolle, Sicherungsmaßnahmen), Netzmanagement (TMN, SNMP, Web-basiertes Netzmanagement), Telekommunikationsdienste (Entwicklung, Verwaltung, Verrechnung, Betrieb, Sicherheit und Qualit¨ at von Diensten). Studien: MTI/W Software Testen 3.0/2.0 VL Testing principles, non-execution based testing, execution based testing, testing versus correctness proofs, black-box, white-box, test organisation. Studien: MIK/P, MSE/P, MTI/W Software Wartung und Evolution 3.0/2.0 VU Reverse- und Re-Engineering, Wartungs-Modelle, Design Recovery, Restructuring, Migration, Program Comprehension, Quality Improvement, Cluster Analyse,

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Komponenten-Integration, Product Lines, Software Evolution Analysis, Software Defects Filtering, Architecture Recovery,Tools and Environments. Studien: MIK/W, MSE/W Softwarequalit¨ atssicherung 3.0/2.0 VU Vertiefung folgender Konzepte: Planung von Qualit¨at f¨ ur Softwareprodukte und Softwareprozesse; Aufwandsch¨ atzung sowie Absch¨atzung und Minimierung von Risiken, Qualit¨atsstandards, Qualit¨ atskultur im Unternehmen, Fehlertypen in Software-Produkten und Gegenmaßnahmen, konkrete Checklisten f¨ ur Software-Produkte zur Abhaltung von Reviews und Testen, Vermessung von Software: Qualit¨atsmodelle, Metriken, Messwerkzeuge, Qualit¨ atssicherung in der Software-Wartung. Studien: BSIb/P5, BZI/W, MTI/W, MZI/P, ZbGr Softwarequalit¨ atssicherung ¨ Ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: BSI/W, BZI/W, MZI/W

3.0/2.0 UE

Spezielle Aspekte der Techniksoziologie und 3.0/2.0 PS Technikpsychologie Behandlung aktueller Themen der Techniksoziologie und Technikpsychologie. Studien: MWI/P, SSGS Stackbasierte Sprachen 3.0/2.0 VU Erwerb von Programmierkenntnissen in Forth und Postscript. Kennenlernen der besonderen Eigenschaften dieser Sprachen, des sich daraus ergebenden Auswirkungen auf Programmierstil (kurze Prozeduren, viel Wiederverwendung) und Programmiermethodik (Metaprogrammierung, andere Debuggingmethode). Besseres Verst¨andnis f¨ ur die Konzepte von Programmiersprachen. Studien: BSI/W, BZI/W, MSE/W Statistical Computing 3.0/2.0 VO Verwendung der Statistik-Software R f¨ ur Modelle und Tests, Visualisierung in R, R Programmierung, Entwicklung und Dokumentation eigener Programmmodule. Studien: BSIa/P3, BZI/W Statistik 2 3.0/2.0 VO Statistische Sch¨ atzungen und Tests, lineare Modelle und Varianzanalyse, Multivariate Statistik, Geostatistik. Studien: MCG/W, MSE/W, MTI/W Statistik 2 1.5/1.0 UE ¨ Ubung zur gleichnamigen Vorlesung mit Anwendung eines Statistikprogrammpaketes. Studien: MCG/W, MSE/W, MTI/W

140

Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie 3.0/2.0 VO Beschreibende Statistik und explorative Datenanalyse, Grundz¨ uge der Wahrscheinlichkeitsrechnung, stochastische Gr¨ oßen und deren Wahrscheinlichkeitsverteilungen, mehrdimensionale Verteilungen, Folgen Stochastischer Gr¨oßen, Sch¨atzung von Parametern, Konfidenzbereiche, Hypothesentests, Regressionsrechnung, Bayes-Verfahren. Studien: BMI/P3, BSI/P3, BTI/P3, BZI/P3 Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie ¨ Ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: BMI/P3, BSI/P3, BTI/P3, BZI/P3

3.0/2.0 UE

Statistische Mustererkennung 3.0/2.0 VO Methoden der statistischen Mustererkennung: Klassifikation, Clustering, Parametersch¨atzung, spezielle Klassifikations- und Clusteringalgorithmen; Statistical Learning Theory; Modellselektion; Studien: MCG/P, MTI/W, MZI/W Statistische Mustererkennung Labor¨ ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: MCG/W, MZI/W

3.0/2.0 LU

Statistische Simulation und computerintensive Methoden 3.0/2.0 VU Erzeugung von Zufallszahlen, Simulation, Jackknife, Bootstrap, Cross-Validation, Testen mittels Resampling Methoden. Studien: BSIa/P5, BZI/W, ZbGr Statistische Versuchsplanung 3.0/2.0 VO Planung des Stichprobenumfangs, Versuchspl¨ane zur Erfassung und Ausschaltung unerw¨ unschter Einfl¨ usse, Mehrfaktorpl¨ane, optimale Versuchsplanung f¨ ur die Sch¨atzung im Regressionsmodell, Versuchsplanung zur Modellauswahl, Anwendungen. Studien: BSI/W, BZI/W Statistische Versuchsplanung ¨ Ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: BSI/W, BZI/W

1.5/1.0 UE

Stereo Vision 3.0/2.0 VU Fundamentals of stereo vision: Principle, applications, epipolar geometry, epipolar rectification, conversion from disparity to depth. The stereo problem: Matching ambiguities, occlusion problem, assumptions, stereo evaluation. Local stereo matching: Dense vs. sparse matching, edge fattening, adaptive support windows. Global stereo matching: Energy functions, optimization approaches (dynamic programming, belief propagation, graph-cuts). A segmentation-based algorithm. The data term: Color stereo matching, sampling insensitive measures, radiometric insensitive measures. Temporal stereo: Preserving temporal consistency in stereo matching, presentation of autostereoscopic display, presentation of software for 3D movie conversion. Stereo matting: Problem of pixel

141

mattes, extension of the segmentation-based algorithm. Multi view matching: Combining multiple stereo matching results, 3D reconstruction of famous buildings from images collected on the web. Using the gained knowledge for other computer vision problems: Optical flow, segmentation, matting, image stitching, image restoration. Studien: MCG/W, MMI/W Stochastische Grundlagen der Computerwissenschaften 4.0/3.0 VO Nachrichtenkan¨ ale, Kanalkapazit¨ at, Kanalcodierungssatz, Entropie lebender Sprachen, Zufallszahlenerzeugung, Tests auf Zuf¨alligkeit, stochastische Simulation, Monte-CarloVerfahren, Stichprobenauswahlalgorithmen. Studien: BSI/W, BZI/W, MCI/P, MSE/W, MTI/W Stochastische Grundlagen der Computerwissenschaften ¨ Ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: BSI/W, BZI/W, MCI/W, MSE/W

2.0/1.0 UE

Strategic Management Studien: MWI/W

3.0/2.0 VU

Strategien der Medienkunst 3.0/2.0 VU Einf¨ uhrung in relevante Themen und Strategien der Medienkunst wie Appropriation, ¨ Autorenschaft, Asthetik, Postmoderne, Copyleft und Copyright, Massenmedien versus Grassroot Media. Studien: MMI/W Strategische Unternehmensfu 3.0/2.0 VO ¨ hrung Strategisches Management eines Unternehmens; Methoden, Techniken, Analysen. Anwendung im konkreten Fall der strategischen Planung der Unternehmens IT an Hand von praxisorientierten Beispielen und Erfahrungen. Studien: MSE/W, MZI/W Strategische Unternehmensfu ¨ hrung ¨ Ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: MSE/W, MZI/W

3.0/2.0 UE

Strategisches Informationsmanagement 3.0/2.0 VU Basics and methods of strategy development, strategic analysis, strategic options, strategic evaluation, strategic actions, strategic controlling, instruments: SWOT, 5 Forces, Portfolio, SHV, NWA, Business Plan, BSC. Studien: MIK/W Strukturelle Mustererkennung 3.0/2.0 VO R¨aumliche und zeitliche Relationen zwischen Mustern; Repr¨asentation von Struktur: Strings, Arrays, Baumstrukturen, Graphen, Karten, Grammatiken; Form und Kontext; Einbettung in den nd-Raum, Distanzen auf einer Struktur; Graphspektrum, Exzentrizit¨at; Operationen auf und mit Strukturen: Erkennen (parsing), exaktes und inexaktes

142

Matching, Ver¨ anderungen von Struktur bei Bewegung, Verfolgen; Topologie und Homologiegruppen (nD-L¨ ocher, Persistenz); Anwendungsgebiete. Studien: MCG/W Supply Chain Management Studien: MWI/W

3.0/2.0 VO

Symbolic Dynamics and Coding Shift spaces, shifts of finite type, sofic shifts, entropy, finite-state codes. Studien: MCI/W, MSE/W

3.0/2.0 VU

Systemplanung und Projektmanagement 3.0/2.0 VO Systemplanung: Einf¨ uhrung in die Denkweise und in das Methodenrepertoire der angewandten Systemtechnik, Systematik der im Rahmen von interdisziplin¨aren komplexen Problemstellungen angewandten Methoden, Systemgestaltungsprozess von der Problemdefinition u osungssuche, Bewertung und Auswahl bis hin zur Optimierung. Pro¨ber L¨ jektmanagement: Abwicklung komplexer Vorhaben beginnend mit der Projektdefinition, der Erarbeitung der Projektgliederung und Projektstrukturen sowie der Steuerung von Projekten. Studien: MWI/W Systemprogrammierung 4.5/3.0 VL Programmieren in einer Systemprogrammiersprache (C), Realisierung von Betriebssystemmechanismen (Unix, Linux-Fallstudien), Betriebssystem-Programmierung, Robuste Programmierung (z.B. MISRA Guidelines), Umgang mit Programmierumgebungen (Unix bzw. Linux). Studien: BSIb/P3, BTI/P3, BZI/W Tableausysteme in der Modallogik 3.0/2.0 VU Elementare Modallogiken; Kripke Semantik; analytische und semi-analytische Tableausysteme; Konsistenzeigenschaften; Vollst¨andigkeit der Tableaumethode; semantische Konsequenzrelationen; Deduktionstheoreme; Entscheidbarkeit und automatisches Beweisen. Studien: MCI/W Tangible Computing 3.0/2.0 VU Theorien und Begriffe, strukturelle und ph¨anomenale Charakteristika; Qualit¨atsmerkmale: Interaktivit¨ at, Performativit¨at im Raum; Designfragen und technische Realisierungen (anhand von Beispielen). Studien: MMI/W Technical English I Studien: SSGS

3.0/2.0 VO

143

Technik der Kommunikationsnetze 6.0/4.0 VO Aufbau und Realisierung von Kommunikationsnetzen und deren Netzkomponenten: Hardware (elektronische und optische Basiskomponenten, Schnittstellen und Verbindungstechnik, Aufbau von Netzkomponenten), Netztechnik (Netzarchitekturen, Adressierung, Dienste, Netzkontrolle), Netzsysteme (Paketvermittlungnetze, Durchschaltever¨ mittlungnetze, Ubertragungsnetze, optische Netze, Zugangsnetze). Studien: MTI/W Techniksoziologie und Technikpsychologie Studien: MWI/P, SSGS

3.0/2.0 VO

Technische Statistik 4.0/3.0 VO Stichprobenpl¨ ane; statistiche Prozessregelung, Pr¨ ufverfahren, Qualit¨atssicherung und Qualit¨atskontrolle. Studien: BSI/W, BZI/W Technische Statistik ¨ Ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: BSI/W, BZI/W

3.0/2.0 UE

Technisches Franz¨ osisch I Studien: SSGS

3.0/2.0 VO

Technisches Russisch Studien: SSGS

3.0/2.0 VO

Technisches Spanisch I Studien: SSGS

3.0/2.0 VO

Techno-Feminismus: Eine neue Chance? 3.0/2.0 VO Darstellung der verschiedenen politischen Str¨omungen innerhalb des Feminismus und deren Beziehung zur Technik, geschlechtsspezifische Aspekte in Organisationen, feministische Systemgestaltung. Studien: SSGS Technologien fu 3.0/2.0 VU ¨ r das Semantic Web Semantic Web Sprachen; Ontologien; Reasoning im Semantic Web; Semantic Web Services; Suche im Semantic Web. Studien: MCI/W, MIK/W, MSE/W, MZI/W Telemedizin 3.0/2.0 VO Technische Grundlagen, Datensicherheit, Anwendungsm¨oglichkeiten, Fallbeispiele, Fernbefundung, Ferndiagnose, Ferntherapie (Teleoperation), soziale Aspekte (Arbeitsbedingungen, Qualifikation), wirtschaftliche Aspekte (Kosten, Nutzen, Standort). Studien: MZI/W

144

Termersetzungssysteme 3.0/2.0 VU Grundlagen f¨ ur das Rechnen und Schließen in gleichungsdefinierten Strukturen; Abstrakte Reduktionssyteme und ihre Eigenschaften; Universelle Algebra; Termgleichungsund Termersetzungssysteme: Gleichheitsprobleme, Termination, Konfluenz und Vervollst¨andigung; Anwendungen und Erweiterungen von Termersetzungssystemen. Studien: MCI/W, MSE/W Testen von Embedded Systems 3.0/2.0 VU Einf¨ uhrung in das systematische Testen von Embedded Systems: klassische Grundbegriffe und Metriken des Testens, Ans¨atze zur Testautomatisierung wie modellbasiertes Testen; Standards f¨ ur Entwicklung und Test von sicherheitskritischen Systemen, Hardware-Unterst¨ utzung zum Test von Embedded Systems. Studien: MTI/W The Java Virtual Machine in Hardware 3.0/2.0 VL Implementation of the Java Virtual Machine (JVM) in hardware, design trade-offs for different HW/SW partitioning schemes: fundamentals of the JVM and processor architecture, the Java Optimized Processor, from a soft-core CPU in an FPGA. Studien: MSE/W, MTI/W Theoretische Informatik und Logik 6.0/4.0 VU Automaten und formale Sprachen: regul¨are Sprachen, endliche Automaten, formale Grammatiken, Turing-Maschinen, Chomsky-Hierarchie; Grundbegriffe der Komplexit¨atstheorie: Problem- vs. Algorithmenkomplexit¨at, Unentscheidbarkeit (Halteproblem), P versus NP. Syntax versus Semantik, operationalen Semantik einer einfachen imperativen Sprache. Mathematische Logik: Syntax und Semantik von Aussagen- und Pr¨adikatenlogik, Normalformen, Konzept logischer Kalk¨ ule an Hand von aussagenlogischen Kalk¨ ulen, Resolution und Unifikation. Studien: BMI/P2, BSI/P2, BTI/P2, BZI/P2, MWI/P Theorie der Berechenbarkeit 3.0/2.0 VU Introduction to computability theory: unsolvable problems, models of computations (Turing machines, register machines, recursive functions, lambda calculus), Church-Turing thesis, numbering of computable functions, numbering programs, the diagonal method, the s-m-n theorem, universal programs, Kleene’s theorem, recursive and recursively enumerable sets, Rice’s theorem. Studien: MCI/W Theorie der Wissensrepr¨ asentation 3.0/2.0 VU ¨ Grundlagen von Formalismen der Wissensrepr¨asentation. Ans¨atze zur Anderung von logikbasierten Wissensbasen; Nicht-monotone Formalismen und Logische Programmierung; Planen und Schlussfolgern u ¨ber Aktionen; Abduktives Schließen; Ausdrucksst¨arke von Formalismen der Wissensrepr¨ asentation. Studien: MCI/W, MSE/W

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Theorie und Praxis der Gruppenarbeit 3.0/2.0 VO Gruppenarbeit ist eine Unumg¨ anglichkeit f¨ ur die Bew¨altigung gr¨oßerer Projekte durch interdisziplin¨ are Teams, aber auch innerhalb eines Faches in Situationen der Arbeitsteilung. Vom theoretischen Ansatz her gr¨ undet sich die Veranstaltung vor allem auf die Transaktionsanalyse und auf Elemente der Gestaltpsychologie. Studien: SSGS Theorie und Praxis des Mediendesigns Studien: MMI/W

6.0/4.0 VL

Theorie und Praxis des Wettbewerbs Studien: MWI/W

3.0/2.0 VU

Typsysteme 3.0/2.0 VO Bedeutung von Typen in Programmiersprachen, theoretische Typmodelle, Typ¨ uberpr¨ ufung, Typinferenz, Typen in imperativen und objektorientierten Sprachen, Subtyping, Generizit¨ at, Typen als partielle Spezifikationen von Objektverhalten. Studien: MSE/W Unifikationstheorie 3.0/2.0 VU Unification in the free term algebra, efficient algorithms; unification in particular equational theories; universal unification; combination of unification procedures; applications; introduction to constraint solving. Studien: MCI/W, MSE/W Unternehmensgru ¨ ndung Studien: MWI/W

3.0/2.0 VU

Unternehmensgru 3.0/2.0 SE ¨ ndung Behandlung aktueller Themen aus dem Bereich der Unternehmensgr¨ undung. Studien: MWI/W Unternehmensmodellierung und Business Engineering 6.0/4.0 VU Einf¨ uhrung und grundlegende Technologien zur Gesch¨aftsprozessmodellierung (PetriNetze); Anwendung objektorientierter Modellierungssprachen f¨ ur die Unternehmensmodellierung; Einsatz von Werkzeugen zur Durchf¨ uhrung der Unternehmensmodellierung; Abgleich der betriebswirtschaftlichen Sichtweise mit der IT-zentrierten Sichtweise und vice versa; Reengineering von Gesch¨aftsprozessen ( revolution¨ar“); Verbesserung von ” Gesch¨aftsprozessen ( evolution¨ ar“); Konzepte des Change Management; Organisations” entwicklung; Analyse, Optimierung und Dokumentation von Unternehmensprozessen. Studien: MIK/P, MTI/W Unternehmensstrategie Studien: MWI/W

3.0/2.0 VO

146

Usability Engineering 3.0/2.0 VU Grundlagen sowie Bedeutung der Qualit¨at und des Stellenwerts von Benutzerschnittstellen; software-ergonomische Gestaltungsrichtlinien. Vorgehensmodelle und Methoden des Usability Engineering: Einbettung der Entwicklung der Benutzerschnittstelle in die Software-Entwicklung, Ziele, Life-cycle des Usability Engineering, Erfassen von Benutzereigenschaften, Aufgabenanalysen, technische Rahmenbedingungen, Gestaltungsprinzipien, Werkzeuge. Studien: BSI/W, BZI/W, MSE/W, MZI/W ¨ Ubersetzerbau 4.5/3.0 VL ¨ Praktische Ubungen zu: Computerarchitektur/Assembler, Scanner, Parser, Attributierte Grammatiken, Codeerzeugung. Studien: BSIb/P4, BTI/W, BZI/W, ZbGr Verallgemeinerte lineare Regressionsmodelle 4.5/3.0 VU Lineare und multiple Regression, Diagnostik, Tests, Varianzanalyse, Theorie verallgemeinerter linearer Modelle, logistische Regression, log-lineare Modelle. Studien: BSIa/P4, BZI/W, ZbGr Verarbeitung deklarativen Wissens 3.0/2.0 VO Modale Logiken in der Wissensrepr¨asentation (Modallogiken, Kripkesemantik, Temporallogiken, etc); Description Logics; deklarative Wissensrepr¨asentation mittels regeloder netzbasierter Systeme; Antwortmengenprogrammierung (Systeme und Methoden); Inferenzmechanismen. Studien: MCI/W, MIK/W, MSE/W Verfassungs- und Verwaltungsrecht 3.0/2.0 VO Einf¨ uhrung in die Grundlagen des Rechtes, Elemente und Aufgaben des Staates, Grundbausteine des Verfassungsrechtes, Organe und Aufgaben der Verwaltung, Grundrechte und Menschenrechte, Handlungsformen und Maßnahmen der Verwaltung, Verwaltungsverfahren, spezielle Verwaltungsrechtsgebiete, Einf¨ uhrung in das Technikrecht, Grundz¨ uge des V¨ olkerrechtes und Europarechtes. Studien: MWI/P Verfassungs- und Verwaltungsrecht ¨ Ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: MWI/P

3.0/2.0 UE

Vergabewesen und Vertragsrecht 3.0/2.0 VO ¨ Rechtliche Grundlagen und Probleme der Vergabe ¨offentlicher Auftr¨age in Osterreich; Problematik ¨ offentlicher Auftr¨ age; Internationales Vergaberecht (WTO/GPA); EUVergaberecht (Prim¨ arrecht, Sekund¨arrecht, Legislativpaket“); Vergaberecht und -praxis ” ¨ in Osterreich (BVergG, Landesvergaberecht, StGB); Vergabewesen und -recht im Internet; vertragsrechtliche Aspekte. Studien: MWI/P

147

Vernetztes Lernen Computerbasiertes Lernen, Tele-Teaching, Hypertext. Studien: BMIa/W, BZI/W

3.0/2.0 VO

Vernetztes Lernen ¨ Ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: BMIa/W, BZI/W

1.5/1.0 UE

Verteilte Algorithmen 4.5/3.0 VU Basics: Transition systems, execution runs, safety and liveness properties; Models: Message passing vs. shared memory, synchronous vs. asynchronous, failure models; Algorithms: Leader election, mutual exclusion, clock synchronization, consensus; Proof techniques: Impossibility proofs, lower bounds, simulation, indistinguishability, bivalence. Studien: MCI/P, MSE/W, MTI/P2 Verteilte Algorithmen fu 3.0/2.0 VU ¨ r fehlertolerante Echtzeitsysteme Advanced computational and failure models (partially synchronous models, hybrid failure models, round-by-round models); real-time scheduling in distributed systems; advanced distributed algorithms and their analysis. Studien: MCI/W, MTI/W Verteilte Algorithmen fu 3.0/2.0 VU ¨ r Wireless Ad-Hoc Netzwerke Graph-theoretic modeling of wireless networks, distributed algorithms for basic services in wireless ad-hoc networks (topology control, time synchronization, routing). Studien: MTI/W Verteilte Systeme 3.0/2.0 VO Networking, Internetworking, Name Service, File Service, Replikation, Shared Data, Concurrency Control, Recovery and Fault Tolerance, Security, Protokolle, Remote Procedure Call und Darstellung anhand einer konkreten Programmiersprache. Studien: BMI/P5, BSI/P5, BZI/P5, ZbGr Verteilte Systeme Labor¨ ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: BMI/P5, BSI/P5, BZI/W, ZbGr

3.0/2.0 LU

Verteiltes Programmieren mit Space-based Computing 6.0/4.0 VL Middleware Zuverl¨assige Kommunikation basierend auf gemeinsamen Objekten (Kommunikationsobjekte), Transaktionen, Nebenl¨ aufigkeit (Concurrency); Prozesse als zuverl¨assige SWVertr¨age; Erweiterung traditioneller Programmiersprachen um Koordination (z.B. C, C++, Prolog, Java, VisualBasic, 4th-GL languages). Studien: BSI/W, BZI/W, MSE/W, MTI/W, MZI/W

148

Vertrags- und Haftungsrecht fu 3.0/2.0 VO ¨ r Ingenieure Vermittlung grundlegender Kenntnisse des Vertrags- und Haftungsrechts mit besonderer Ber¨ ucksichtigung von rechtlichen Fragestellungen in technischen Bereichen. Begriffsbildung: o¨ffentlich-rechtliche Vertr¨ age, privat-rechtliche Vertr¨age, der Werkvertrag als Beispiel; Haftung; Rechtsgrundlagen; Rechtsquellen und Erkenntnisquellen; Voraussetzungen des Vertrages als wirtschaftsrechtliches Instrument; Zustandekommen von Vertr¨agen; Vertragserf¨ ullung; Leistungsst¨ orungen; Schadenersatz; Verj¨ahrung. Studien: SSGS Video Produktion 3.0/2.0 VL Basics of video production: single-camera field production, technical and aesthetic elements needed for a successful production. Studien: BMIa/W, BZI/W Videoverarbeitung 1.5/1.0 VO Bewegungserkennung (Optical Flow), Segmentierung von Videoobjekten, Videokodierung, 3D Video, Hochgeschwindigkeitsvideoanalyse. Studien: MMI/P, MTI/W Videoverarbeitung Labor¨ ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: MMI/P, MTI/W

1.5/1.0 LU

Virtual and Augmented Reality 3.0/2.0 VO Virtual Reality sowie die verwandten Gebiete Augmented Reality und Mixed Reality; Anwendungsbereiche (etwa in der Medizin); Graphikhardware; Tracking- und Display Technologien; Interaktionsger¨ate und Benutzerschnittstellen; Psychologische Aspekte wie Presence und Immersion; aktuelle Forschungsgebiete. Studien: MCG/P, MMI/P, MTI/W, MZI/W Virtual and Augmented Reality Labor¨ ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: MCG/W, MMI/P, MTI/W, MZI/W

3.0/2.0 LU

Virtual and Augmented Reality: Advanced Topics 3.0/2.0 AG Behandlung weiterf¨ uhrender Themen im Bereich Virtual- und Augmented Reality aufbauend auf der Lehrveranstaltung Virtual and Augmented Reality“. ” Studien: MCG/W, MMI/W Virtual and Augmented Reality: Ger¨ ate und Methoden 3.0/2.0 VU Introduction to the devices and techniques used in Virtual Reality (VR) applications, in particular: real-time rendering, simulation and interaction, input and output devices of VR, tracking for VR applications, navigation and interaction techniques. Studien: MCG/W

149

Visual Analysis of Human Motion 1.5/1.0 VO Objektsegmentierung, Bewegungsverfolgung (tracking), 2D/3D Modellierung, Visualisierung von Bewegung, Videoanalyse im Sport. Studien: MMI/W Visual Analysis of Human Motion Labor¨ ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: MMI/W

1.5/1.0 LU

Visualisierung 3.0/2.0 VO Volumenvisualisierung (surface based techniques, direct volume rendering), Str¨omungsvisualisierung, Visualisierung von dynamischen Systemen, information visualization. Studien: BMIb/W, BZI/W, MCG/P, MTI/W Visualisierung Labor¨ ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: BMIb/W, BZI/W, MCG/W

3.0/2.0 LU

Visualisierung medizinischer Daten 1 3.0/2.0 VU Co-registrierung, Multimodal-/Multitemporalbilder, Fusionierung, SOMs, CBT, chirurgische Simulatoren. Studien: MCG/W, MTI/W, MZI/P Visualisierung medizinischer Daten 2 3.0/2.0 VU Registrierung, virtuelle Endoskopie, 3-D Darstellung, VRML, Mapping-Verfahren, the visual human project”, anatomische Atlanten. Studien: MCG/W, MZI/W Web Accessibility 4.5/3.0 VU Introduction to web accessibility and requirements of people with special needs; ethical issues on motivation and support for web accessibility; standards and guidelines for web accessibility; introduction to assistive technologies; W3C web accessibility initiative; basic principles of web 2.0 accessibility using W3C ARIA. Studien: MIK/W, MMI/W, MSE/W, MZI/W Web Application Engineering & Content Management 3.0/2.0 VU Technische Hintergr¨ unde zum IT-Management und dem Engineering von komplexen Web-Applikationen als Grundlage von komplexen interaktiven Services. Beispielhaft werden Server-seitige Web-Architekturen, CGI-Anbindungen, Web Applikation Servers (Tomcat, Mason) und auch interaktive Anwendungen wie Web Content Management Systeme diskutiert und im Labor erprobt. Studien: MIK/W, MSE/W Web Data Extraction and Integration 3.0/2.0 VU Information Extraction (setting, history, information engineering vs. information retrieval); structured data extraction and wrapping; XML transformation and query languages; web wrapper languages, wrapper generation; automatic data extraction, web data

150

mining; deep web navigation approaches; data extraction from PDF documents; mediation and integration approaches. Studien: BSI/W, BZI/W, MIK/W, MSE/W ¨ Weiterfu 3.0/2.0 VO ¨ hrender Ubersetzerbau ¨ Grundlagen von Compilern und Interpretern, Struktur von Ubersetzern, Lexikalische ¨ Analyse, Syntax-Analyse (Top-Down, Bottom-Up), Syntaxgesteuerte Ubersetzung (Attributierte Grammatiken), Semantische Analyse, Zwischencode, Maschinencode, Laufzeitsystem. Mini-Compiler (Modula, Prolog). Studien: BSI/W, BZI/W Werkzeuge und Sprachen zur Wissensrepr¨ asentation 3.0/2.0 VO Vorstellung konkreter Formalismen und Sprachen zur Wissensrepr¨asentation mit rechnergest¨ utzter Implementierung aus verschiedenen Gattungen, wie Produktionssysteme, Framesysteme, Description logics, Klassifikationssysteme, Planungssysteme, Constraint solver und Diagnosesysteme; Modellieren und L¨osen von ausgew¨ahlten Problemen in diesen Systemen. Studien: BSI/W, BZI/W, MCI/W Werkzeuge und Sprachen zur Wissensrepr¨ asentation ¨ Ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: BSI/W, BZI/W, MCI/W

1.5/1.0 UE

Wertbasierte Softwareentwicklung 3.0/2.0 VU Theorie der wertbasierten Softwareentwicklung (Value-Based Software Engineering); Bewertung von Software(projekten) (Unsicherheit, Risiko); Stakeholder Value Definition (WinWin Negotiation); Entscheidungsunterst¨ utzung f¨ ur Anwendungen im Software Engineering (Release Planning, Software Testing); Simulation von Softwareprozessen als Grundlage f¨ ur deren Bewertung. Studien: MSE/W Wettbewerbstheorie Studien: MWI/W

3.0/2.0 VO

Wireless in Automation Systems 3.0/2.0 VU ¨ Motivation und Uberblick, Herausforderungen f¨ ur Funktechnik, Protokolle, Architekturen und Systemtechnologien zur drahtlosen Kommunikation in Automationssystemen. Im Rahmen der LVA werden u.A. Bluetooth, EnOcean, IEEE 802.11 WLAN, IEEE 802.15.4, KNX RF, RFID und Smart Card, WirelessHART, ISA100, Z-Wave und ZigBee vorgestellt, Aspekte von Sensor Networks & Smart Dust Systemen diskutiert. Studien: MSE/W, MTI/W Wissensbasierte Systeme 3.0/2.0 VO Pr¨adikatenlogik f¨ ur die Wissensrepr¨asentation, Beschreibungslogiken, Regelbasierte Inferenz, Answer-Set Programmierung, Truth Maintenance Systeme, Verarbeitung unsicheren Wissens, Lernen. Studien: MCI/P, MIK/P, MTI/W

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Wissensbasiertes Planen 3.0/2.0 VU Situationskalk¨ ul, Modellierung von Aktionen, nichtlineare Planung, hierarchische Planung, Constraint-basierte Planung, Graphplan, fallbasiertes Planen, wissensbasiertes Scheduling. Studien: MCI/W, MIK/W Wissenschaftliche Methodik 3.0/2.0 SE Erkennen von methodischen Fehlern in Publikationen. Erlernen von korrekter Methodik f¨ ur eigene Arbeiten. Studien: MSE/W Wissenschaftliche Projektarbeit Durchf¨ uhrung einer kleineren selbst¨andigen wissenschaftlichen Arbeit. Studien: MTI/W

6.0/4.0 SE

Zahlentheorie und Anwendungen 3.0/2.0 VO Euklidischer Algorithmus, Primzahlen, Kongruenzen, quadratische Reste, zahlentheoretische Funktionen, Diophantische Gleichungen, Kettenbr¨ uche. Studien: MCI/W, MSE/W Zahlentheorie und Anwendungen ¨ Ubung zur gleichnamigen Vorlesung. Studien: MCI/W, MSE/W

2.0/1.0 UE

Zeitanalyse von sicherheitskritischen Echtzeitsystemen 3.0/2.0 VU Problem Statement: Definition of Applications and Goals; Discussion of Sub-Problems of Task Timing Analysis; Analysis Methods: Static Worst-Case Execution-Time (WCET) Analysis, Time Measurements, Measurement-based Methods; Hardware and Software Architectures supporting Time-Predictability. Studien: MTI/W Zwischen Karriere und Barriere: Frauenarbeit und Technik 3.0/2.0 VO Arbeitsbedingungen, -umgebungen, -anforderungen f¨ ur Frauen; Arbeitsmarktentwicklungen, Besch¨ aftigungsverh¨ altnisse; Qualifikationsanforderungen und Diskriminierungen am Arbeitsmarkt; strukturelle Bedingungen, Arbeitskulturen (z.B. Frauen in M¨annerdom¨ anen); Ausbildung, Berufswahl, Berufsorientierung von M¨adchen und Frauen; Karrierechancen, Laufbahnplanung; Analyse technischer Bereiche im Bezug auf Frauen; Arbeitsmarkttendenzen. Studien: SSGS

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B. Verwendete Abku ¨rzungen B.1. Lehrveranstaltungsarten Alle Lehrveranstaltungen mit Ausnahme jener vom Typ VO (Vorlesung) und VD (Vorlesung mit Demonstrationen) haben immanenten Pr¨ ufungscharakter, d.h., sie erfordern eine aktive Teilnahme der Studierenden, die in der Beurteilung entsprechend zu ber¨ ucksichtigen ist. AG . . . Arbeitsgemeinschaft Eine Arbeitsgemeinschaft dient der gemeinsamen Bearbeitung konkreter Fragestellungen sowie der wissenschaftlichen Zusammenarbeit in kleineren Gruppen. EX . . . Exkursion Eine Exkursion ist eine Lehrveranstaltung, die zum u ¨berwiegenden Teil außerhalb der Universit¨ at stattfindet, um dem Fach verwandte Einrichtungen, Betriebe und dergleichen zu besuchen und kennenzulernen. LU . . . Labor¨ ubung ¨ Eine Labor¨ ubung entspricht einer Ubung, bei der die Arbeiten durch die Studierenden u berwiegend an speziellen Ger¨ a ten bzw. mit spezieller Ausr¨ ustung ¨ durchgef¨ uhrt werden. PR . . . Praktikum Ein Praktikum dient der Durchf¨ uhrung von Projekten, die die berufsvorbereitende Ausbildung sinnvoll erg¨anzen. PS . . . Proseminar Ein Proseminar stellt eine Vorstufe zum Seminar (SE) dar. Es vermittelt Grundkenntnisse des wissenschaftlichen Arbeitens, f¨ uhrt in die Fachliteratur ein und behandelt exemplarisch Probleme eines Wissenschaftsgebietes durch Referate und schriftliche Arbeiten. SE . . . Seminar Ein Seminar dient der wissenschaftlichen Auseinandersetzung mit Inhalten und Methoden eines Teilgebiets eines Wissenschaftsgebietes durch Referate und schriftliche Arbeiten. ¨ UE . . . Ubung ¨ In einer Ubung werden durch selbst¨andige Arbeit Fertigkeiten erworben und die praktische Auseinandersetzung mit wissenschaftlichen Inhalten gef¨ordert. VD . . . Vorlesung mit Demonstrationen Eine Vorlesung mit Demonstrationen entspricht einer Vorlesung (VO), die durch Vorf¨ uhrungen und Versuche mit speziellen Ger¨aten oder Materialien, vorgenommen durch die LehrveranstaltungsleiterInnen, erg¨anzt wird.

153

VL . . . Vorlesung mit Labor¨ ubung Eine Vorlesung mit Labor¨ ubung verbindet die Zielsetzung von Vorlesung (VO) und Labor¨ ubung (LU). VO . . . Vorlesung Eine Vorlesung f¨ uhrt in Teilbereiche eines Wissenschaftsgebietes und seine Methoden ein. ¨ VU . . . Vorlesung mit Ubung ¨ Eine Vorlesung mit Ubung verbindet die Zielsetzung von Vorlesung (VO) und ¨ Ubung (UE).

B.2. Studienkennungen BDS/P BDS/W BMI/P BMIa/P

... ... ... ...

BMIa/W . . . BMIb/P . . . BMIb/W . . . BSI/P BSI/W BSIa/P

... ... ...

BSIb/P

...

BTI/P BTI/W BZI/P BZI/W MCG/P

... ... ... ... ...

MCG/W . . . MCI/P MCI/W MIK/P MIK/W MMI/P MMI/W MSE/P

... ... ... ... ... ... ...

B. Data Engineering & Statistics“, Pflichtlehrveranstaltung ” B. Data Engineering & Statistics“, Wahllehrveranstaltung ” B. Medieninformatik“, Pflichtlehrveranstaltung ” B. Medieninformatik“, Pflichtlehrveranstaltung im Schwerpunkt De” ” sign“ B. Medieninformatik“, Wahllehrveranstaltung im Schwerpunkt Design“ ” ” B. Medieninformatik“, Pflichtlehrveranstaltung im Schwerpunkt Com” ” putergraphik und Bildverarbeitung“ B. Medieninformatik“, Wahllehrveranstaltung im Schwerpunkt Compu” ” tergraphik und Bildverarbeitung“ B. Software & Information Engineering“, Pflichtlehrveranstaltung ” B. Software & Information Engineering“, Wahllehrveranstaltung ” B. Software & Information Engineering“, Pflichtlehrveranstaltung im ” Schwerpunkt Information Engineering“ ” B. Software & Information Engineering“, Pflichtlehrveranstaltung im ” Schwerpunkt Software Engineering“ ” B. Technische Informatik“, Pflichtlehrveranstaltung ” B. Technische Informatik“, Wahllehrveranstaltung ” B. Medizinische Informatik“, Pflichtlehrveranstaltung ” B. Medizinische Informatik“, Wahllehrveranstaltung ” M. Computergraphik & Digitale Bildverarbeitung“, Basislehrveran” staltung M. Computergraphik & Digitale Bildverarbeitung“, Wahllehrveran” staltung M. Computational Intelligence“, Basislehrveranstaltung ” M. Computational Intelligence“, Wahllehrveranstaltung ” M. Information & Knowledge Management“, Basislehrveranstaltung ” M. Information & Knowledge Management“, Wahllehrveranstaltung ” M. Medieninformatik“, Basislehrveranstaltung ” M. Medieninformatik“, Wahllehrveranstaltung ” M. Software Engineering & Internet Computing“, Basislehrveranstaltung ”

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MSE/W MTI/P MTI/W MWI/P MWI/W MZI/P MZI/W SSGS ZbGr

... ... ... ... ... ... ... ... ...

M. Software Engineering & Internet Computing“, Wahllehrveranstaltung ” M. Technische Informatik“, Basislehrveranstaltung ” M. Technische Informatik“, Wahllehrveranstaltung ” M. Wirtschaftsingenieurwesen Informatik“, Basislehrveranstaltung ” M. Wirtschaftsingenieurwesen Informatik“, Wahllehrveranstaltung ” M. Medizinische Informatik“, Basislehrveranstaltung ” M. Medizinische Informatik“, Wahllehrveranstaltung ” Lehrveranstaltungskatalog Soft Skills & Gender Studies“ ” Zugang beschr¨ ankt durch Grundstudiumsregelung (siehe Abschnitt 1.6)

B.3. ECTS-Punkte und Semesterstunden Als Maß f¨ ur den Umfang von Lehrveranstaltungen und Pr¨ ufungsf¨achern werden ECTS-Punkte (Ects) und Semesterstunden (Sst) verwendet. Ist nur eine Zahl angegeben, handelt es sich um ECTS-Punkte; bei zwei Zahlen gibt die erste die ECTS-Punkte und die zweite die Semesterstunden an. ECTS steht f¨ ur European Credit Transfer System. Die ECTS-Punkte geben den durchschnittlichen Gesamtaufwand f¨ ur Studierende an, wobei ein ECTS-Punkt 25 Arbeitsstunden entspricht. Der Aufwand f¨ ur ein Studienjahr betr¨agt 60.0 Ects, f¨ ur ein Bachelorstudium einschließlich Bachelorarbeit 180.0 Ects und f¨ ur ein Masterstudium einschließlich Diplomarbeit 120.0 Ects. Der Umfang der von den Studierenden zu erbringenden Leistungen wird ausschließlich in ECTS-Punkten angegeben. Semesterstunden sind ein Maß f¨ ur die Beauftragung der Lehrenden. Bei Vorlesungen entspricht eine Semesterstunde einer Vorlesungseinheit von 45 Minuten je Woche eines Semesters. Von Ausnahmen abgesehen entspricht eine Semesterstunde 1.5 Ects.

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C. Zus¨ atzliche Bestimmungen C.1. Teilungszahlen bei Lehrveranstaltungen (1) F¨ ur die verschiedenen Typen von Lehrveranstaltungen gelten im Allgemeinen folgende Teilungszahlen (Gruppengr¨ oßen):

Lehrveranstaltungstyp VO UE mit Tutor(inn)en UE LU mit Tutor(inn)en LU AG mit Tutor(inn)en AG,EX,PS PR,SE

Gruppengr¨oße im Bachelorstudium Masterstudium je Leiter(in) je Tutor(in) je Leiter(in) je Tutor(in) 300 300 80 20 36 12 30 18 45 15 24 8 20 12 90 30 80 20 30 20 20 10

(2) Bei Lehrveranstaltungen gemischten Typs (VU,VL) wird angenommen, dass der ¨ Vorlesungsteil mit der Gruppengr¨oße f¨ ur eine Vorlesung und der Ubungsteil mit der ¨ Gruppengr¨ oße f¨ ur eine Ubung bzw. Labor¨ ubung (mit oder ohne Tutor(inn)en) abgehalten wird. Bei einer Vorlesung mit Demonstrationen (VD) wird angenommen, dass die Gruppengr¨ oße f¨ ur die Demonstrationen in einem Bakkalaureatsstudium 45 und in einem Magisterstudium 30 betr¨ agt. (3) Der Lehrveranstaltungsleiter/Die Lehrveranstaltungsleiterin kann bei Bedarf mehr Teilnehmer(inn)en zu einer Lehrveranstaltung zulassen als dies nach der oben angef¨ uhrten Teilungszahl f¨ ur den jeweiligen Typ der Lehrveranstaltung vorgesehen ist, sofern durch entsprechende Maßnahmen bei der Durchf¨ uhrung der Lehrveranstaltung die Qualit¨ at der Lehre nicht gef¨ ahrdet ist. (4) Die Platzvergabe an Studierende in Lehrveranstaltungen mit beschr¨anktem Platzangebot erfolgt in der Reihenfolge der Anmeldungen. Dabei ist jenen Studierenden vorrangig die Aufnahme zu gew¨ ahren, f¨ ur die die Lehrveranstaltung Pflicht ist.

C.2. Inkrafttreten der Studienpl¨ ane Die Studienpl¨ ane f¨ ur die Bakkalaureats- und Magisterstudien der Informatik am Standort Wien traten urspr¨ unglich per 1. Oktober 2001 in Kraft und wurden seither

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mehrmals (1.10.2002, 1.10.2003, 1.10.2006, 1.10.2007) u ¨ berarbeitet. Die vorliegende Novellierung tritt mit 1. Oktober 2009 in Kraft und gilt f¨ ur alle Studierenden, die ab diesem Zeitpunkt eines der Studien beginnen oder fortf¨ uhren. Leistungen, die vor diesem Stichtag gem¨ aß fr¨ uherer Studienplanversionen erbracht wurden, werden gem¨aß den ¨ gesondert verlautbarten Ubergangsbestimmungen anerkannt. Die in Abschnitt 1.6, Absatz 2 definierte Voraussetzung f¨ ur die Absolvierung von Lehrveranstaltungen gilt nicht f¨ ur Studierende, die bereits vor Beginn der Zulassungsfrist der Technischen Universit¨at Wien f¨ ur das Wintersemester 2006/07 f¨ ur ein Studium an der Technischen Universit¨at Wien oder f¨ ur ein Studium der Informatik, der Wirtschaftsinformatik, des Informatikmanagements oder f¨ ur das Lehramtsstudium Informatik und Informatikmanagement an der Universit¨ at Wien zugelassen waren.

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