Informatik

Course summary

Beschreiben Sie kurz und prägnant, worum es in diesem Kurs geht.

Course summary

Beschreiben Sie kurz und prägnant, worum es in diesem Kurs geht.

Course summary

Beschreiben Sie kurz und prägnant, worum es in diesem Kurs geht.

Course summary

http://www.dmir.uni-wuerzburg.de/teaching/2019-ss/seminar-ausgewaehlte-themen-des-machine-learning/

Course summary

Vorlesung Software Architektur für Studierende im Masterstudiengang Informatik. Vorlesung: Donnerstags 12-14 Uhr; Hörsaal 4 (Nat.wiss. HS-Bau) Übungen: Montags 12-14; Seminarraum III Erster Termin: Donnerstag, 19.04. 12:15 im Hörsaal 4 (Nat.wiss. HS-Bau) Themenschwerpunkte der Vorlesung: - Fortgeschrittene Themen der Softwaremodellierung - Komponentenbasierte Softwarearchitektur - Modellgetriebene Softwareentwicklung

Course summary

### Inhalt Es werden fortgeschrittene Aspekte auf dem Gebiet der Datenbank- und Logischen Programmierung bearbeitet und diskutiert. ### Themenvorschläge - Open-source Voice Assistant Mycroft - Declarative Aspects in Explicative Data Mining - An Introduction to Attempto Controlled English - OpenRuleBench Revised ### Organisation Das Seminar findet als Blockveranstaltung am Ende des Semesters statt. **Am Dienstag, den 30.04.2019, findet 14:15 Uhr im Seminarraum I eine Einführungsveranstaltung statt**, wo Form und Themen des Seminars vorgestellt werden. In der Vorlesungszeit erarbeiten sich die Studierenden die Themen, Besprechungen mit dem Betreuer finden individuell statt. Die Ausarbeitung soll auf Englisch erfolgen und am Ende etwa zwölf Seiten umfassen. Die Vorträge, die auf Deutsch oder Englisch gehalten werden können, finden am Ende des Semesters statt und dauern jeweils ca. 45 Minuten (inklusive Fragen). Die Studierenden erhalten für ihre Ausarbeitung und Vortragsfolien Vorlagen.

Course summary

Beschreiben Sie kurz und prägnant, worum es in diesem Kurs geht.

Course summary

Die Lehrveranstaltung (LInk zu Detailinformationen: http://www.comnet.informatik.uni-wuerzburg.de/lehre/semester/ss-2019/vorlesungen/professionelles-projektmanagement-in-der-praxis/) hat zum Ziel, den Teilnehmern die Grundlagen des modernen professionellen Projektmanagements (agile, traditionelle und hybride Methoden) zu vermitteln, sodass sie erfolgreich in Projekten mitarbeiten und kleinere Projekte eigenständig umsetzen können. Das didaktische Konzept beinhaltet einen Mix aus Methoden, Techniken und Tools mit Fallbeispielen und einer Case-Study aus der Praxis, ergänzt durch Workshopteile, Gastvorträge und studentische Vorträge. Darüber hinaus sollen sie Unternehmensgründungsluft schnuppern. Die Veranstaltung setzt sich aus zwei Modulen zusammen: 1. Vorlesung mit Klausur: Modernes Projektmanagement: agile, klassische und hybride Vorgehensmodelle 2. Digitales Unternehmensgründungsprojekt: Transfer der Vorlesungsinhalte auf ein innovatives Projekt. In diesem Semester haben wir als Oberthema „Smart City“. Im der Vorlesung vorgeschalteten ganztägigen Workshop am 25.04.2019 lernen Sie Design Thinking und bewährte Kreativitätstechniken kennen. Potentielle Projektideen für die Veranstaltung sollen damit generiert bzw. vertieft werden. Die Projekte werden wieder in interdisziplinären Teams (max. 6 Teilnehmer, davon mindestens 2 Informatiker und 2 Nicht-Informatiker) durchgeführt. Die Teilnehmer der Veranstaltung haben wieder die Möglichkeit, • eigene Projektideen einzubringen. Allerdings gibt es keine Garantie, dass diese im Rahmen der Veranstaltung umgesetzt werden. • ein neues digitales Unternehmen mitzugestalten. Ggf. bietet sich die Möglichkeit einer Mitarbeit nach Abschluss der Unternehmensgründung.

Course summary

Beschreiben Sie kurz und prägnant, worum es in diesem Kurs geht.

Course summary

This course discusses the most important algorithms for graph drawing. Many methods are imported from the Algorithmic Graph Theory lecture; such as: divide and conquer, network flows, integer programming and the planar separator theorem. We will discuss measures of the quality of graph drawings and algorithms to optimize them.

Course summary

Das Seminar Embedded Systems findet im Sommersemester 2019 nicht statt!

Course summary

Beschreiben Sie kurz und prägnant, worum es in diesem Kurs geht.

Course summary

Das Ziel der Vorlesung „Simulationstechnik zur Systemanalyse“ ist ein Grundverständnis von unterschiedlichen Simulationstechniken wie Ereignisorientierter Simulation oder Monte-Carlo Simulation zu vermitteln. Die Implementierung einer eigenen Simulation steht hierbei im Fokus, welche die Erfassung von Statistiken sowie die Erzeugung von Zufallszahlen beinhaltet. Insbesondere soll auch ein Verständnis der statistischen Auswertung von Simulationsstudien und Interpretation der Simulationsergebnisse vermittelt werden. Das Design von Simulationsstudien gehört ebenfalls in die Grundlagen der Simulationstechnik. Die Erzeugung und Simulation von speziellen Zufallsprozessen, wie räumliche Punktprozesse zur Simulation von Mobilfunkteilnehmern oder Strukturen in Sozialen Netzen, werden ebenfalls vorgestellt. Das Ziel der Übungen ist die praktische Umsetzung der in der Vorlesung erarbeiteten Konzepte. Insbesondere werden unterschiedliche Aspekte für Computer-gestützte Simulation implementiert werden.

Course summary

## Termine * Vorlesung * Do, 10-12 Uhr, SE I * Fr, 10-12 Uhr, HS 4 * Übung * Do, 14-16 Uhr, SE III ## Inhalte Die Studierenden verfügen danach über das methodische Wissen und die praktischen Fähigkeiten zur Modellierung technischer Systeme mit Mitteln der Wahrscheinlichkeitstheorie und der mathematischen Statistik.

Course summary

Langfristig ist von einer Besiedlung des Erdmondes und anderer Planeten wie den Mars auszugehen. Dazu gibt es zahlreiche Untersuchungen und Konzepte. Erste Initiativen zur Landung von Menschen auf dem Mars existieren und werden zum Beispiel durch die Firma SpaceX vorangetrieben. Mit der erfolgreichen Landung eines Rovers auf der Rückseite des Erdmondes setzt auch China seine Bemühungen zur Vorbereitung einer Mondbasis konsequent fort. Im Rahmen von ESA Studien wird der Einsatz von 3D-Druckern zum Bau von Gebäuden auf dem Mond untersucht. Arbeiten zu einer internationalen, lunaren Orbitalstation werden derzeit von der NASA intensiv vorangetrieben. Eine „Moon Village“ ist klar die angestrebte perspektive, auch für die ESA. Vor diesem Hintergrund soll in der Lehrveranstaltung auf die besonderen Aspekte zum Entwurf von planetaren Basen auf dem Mond oder dem Mars eingegangen und diese näher untersucht werden. Ziel ist es, den Entwurf einer kompletten Basisstation auf dem Mars oder dem Mond oder Kernkomponenten davon, wie zum Beispiel einen bemannten Lander, im Rahmen der Veranstaltung auf konzeptebene durchzuführen. Dabei soll auf alle Aspekte wie Ziele, Anforderungen, Betrieb, Energieversorgung, Lebenserhaltung, Produktion, Transport- und Kommunikation auf konzeptioneller Basis in Teamarbeit eingegangen werden. Der Entwurf soll in Form eines Berichtes und einer Abschlusspräsentation abgeschlossen werden. Das konkrete Thema, die inhaltlichen Ziele, die Zeit- und Arbeitspläne werden in der ersten Veranstaltung ausgearbeitet und festgelegt. Dementsprechend finden anschließend Arbeitsgruppentreffen und Präsentationen statt. Empfohlenes Buch: The Lunar Base Handbook: An Introduction to Lunar Base Design, Development, and Operations, Peter Eckart (Herausgeber), Buzz Aldrin (Künstler), Arthur C. Clarke (Künstler), Mcgraw Hill Book Co; Auflage: 0002 (31. Juli 2006).

Course summary

Wir beschäftigen uns mit dem Visualisieren von Graphen in 3D. Das ganze wird in Zusammenarbeit mit den Unternehmen infosim und denkbares durchgeführt.

Course summary

Beschreiben Sie kurz und prägnant, worum es in diesem Kurs geht.

Course summary

First lecture: Wed April 24, 4 CT p.m. SE I, First exercise: Tue May 14, 12-2 CT p.m. SE II On request, the lecture can be held in English as spoken language. For this, please approach us. Contact: Dr. Herbst nikolas.herbst@uni-wuerzburg.de, Dr. Krupitzer christian.krupitzer@uni-wuerzburg.de Modern computer-based systems are subject to high and increasing but varying demands in terms of performance and scalability. Recent developments in information and communication technology highlight that especially mobility of such systems is increasing, e.g., visible in the context of the Internet of Things. Self-aware computing systems address these developments. More specifically, self-aware computing systems are understood as having two main properties. They (i) learn models, capturing knowledge about themselves and their environment (such as their structure, design, state, possible actions, and runtime behavior) on an ongoing basis; and (ii) reason using the models (to predict, analyze, consider, or plan), which enables them to act based on their knowledge and reasoning (for example, to explore, explain, report, suggest, self-adapt, or impact their environment). Table of Contents: Introduction to self-aware computing Monitoring and modeling approaches Techniques for learn, reasons, and act for self-aware behavior Metrics and evaluation procedures Case studies Goals and Prerequisites: The aim of this lecture is to provide an introduction to the most important methods and techniques for self-aware computing systems. Firstly, we discuss concepts and algorithms for self-aware computing systems as well as related concepts, such as Autonomic Computing, self-organized systems, or self-adaptive systems. Such systems adapt themselves, e.g. their behavior or structure to the current state of their execution environment. We discuss current application areas within the internet of things / cyber-physical systems, such as autonomic vehicles, or cloud computing, e.g., serverless computing. Then, we focus on the underlying capabilities of these systems, namely monitoring their environment and themselves, reasoning on the information for adaptation, how to improve the reasoning process through the integration of machine learning, as well as how to enact these execution, also in settings with decentralized autonomous subsystems. One important aspect is the modeling of the relevant information as well as the evaluation of the adaptation performance. Finally, we highlight the recent developments in the area in different case studies related to the internet of things / cyber-physical systems and cloud computing domains.

Course summary

Gemeinsamer WueCampus-Kurs für die Seminare Software Engineering (Prof. Kounev) und Security (Prof. Dmitrienko).

Anmeldung für das Seminar Software Engineering ab sofort per Email an marwin.zuefle@uni-wuerzburg.de. Bei der Anmeldung bitte Wunschthema mit angeben. 

Die Themen für das Seminar IT-Security werden am 15.03.19 bekannt gegeben. Die Reservierung der Themen erfolgt dann per Email an christoph.hagen@uni-wuerzburg.de. Obwohl wir versuchen, die Verfügbarkeit der Themen aktuell zu halten, sollten sie bei ihrer Registrierung ein Ersatzthema angeben. 

Alle Themen können auf Wunsch auch in Englisch bearbeitet werden. Bitte weisen Sie im Bereich der IT-Security in diesem Fall bei der Registrierung darauf hin.

Endgültige Themenvergabe im Rahmen der Einführungsveranstaltung im Raum A109 (Zeitpunkt: 29.04. um 14:00 Uhr (kein c.t.)). Am Einführungstermin wird auch der Zeitslot für die Vorträge festgelegt. Weitere Informationen zum Ablauf sind auf unserer Lehrstuhlseite verfügbar.

Themenliste:

Seminar Software Engineering

• Multi-objective Optimization in Adaptive Systems: A Survey, Status: vergeben
• Activity and Health Monitoring in Everyday Life, Status: vergeben
• Machine Learning for the Prediction of Load Limits on Vital Parameters, Status: vergeben
• Which Forecast Error Measure should I choose to be the best? A Survey of Error Measures, Status: vergeben
• Forecast Competitions: What are the Findings & Statistical Tests of the Results?, Status: vergeben
• Time Series Clustering: A short Review, Status: vergeben
• State of the Art in Code Offloading, Status:  vergeben
• Techniques for Energy-Aware Resource Allocation in Cloud Data Centers, Status: vergeben
• Survey on Software Metrics and Fault Detection, Status: vergeben
• Dealing with Information Gaps in Self-Adaptive Systems, Status: vergeben
• Making Machine Learning Algorithms Explainable, Status: vergeben
• How and When to Re-learn Prediction Models?, Status: vergeben
• A Survey of Group Key Management Protocols, Status: vergeben
• Blockchain: A Survey of Decentralized Security, Status: vergeben
  

Seminar Security

• Combining IoT with blockchains, Status: vergeben
• IoT security: Botnets and other issues, Status: vergeben
• Password security, Status: vergeben
  
• Security and privacy of messenger protocols, Status: vergeben
• Privacy in Cryptocurrencies, Status: vergeben
• Private Contact Discovery, Status: vergeben
  
• Secure Distance Measurement, Status: vergeben
• Smart Contract Security, Status: vergeben
• Hiding Malware with ExSpectre and SGX, Status: vergeben
• Speculative Rowhammer - Spoiler Alert, Status: vergeben
• Ransomware Attacks against Databases - Attack vectors and defenses, Status: vergeben
  
• Vulnerabilities of Software-defined Networking and Network Function Virtualization, Status: vergeben
  

Course summary

Beschreiben Sie kurz und prägnant, worum es in diesem Kurs geht.