Vorlesungen

Im Folgenden sind kurze Beschreibungen aus den Modulhandbüchern für diejenigen Vorlesungen gegeben, die vom Lehrstuhl angeboten und teilweise in Englisch gehalten werden. Detaillierte Beschreibungen und weitere Informationen sind in den Modulhandbüchern enthalten (Bachelor Modulhandbuch, Master Modulhandbuch).

Modellbildung und Simulation

BSc Informatik, deutsch

Modellierung und Simulation spielt in fast allen naturwissenschaftlichen und ingenieurwissenschaftlichen Disziplinen eine zentrale Rolle. Auch in der Informatik ist die Modellierung und Simulation als experimentelle Technik, um autonome, nebenlä̈ufige, selbstorganisierende Software zu entwickeln, von zentraler Bedeutung. Für die Herausforderungen dieser unterschiedlichen Anwendungsgebiete gilt es Methoden und Werkzeuge zu entwickeln. Die Vorlesung gibt einen Überblick über grundlegende Methoden und Techniken der Modellierung, der effizienten Ausführung von Simulationsmodellen, und dem Design von Simulationsexperimenten.

Auszug aus dem Inhaltsverzeichnis:

  • Zelluläre Automaten
  • Diskret-ereignisorientierte Systemspezifikation  
  • Stochastische Prozessalgebren
  • Hybride Automaten
  • Ereignisschlangen
  • Parallele, verteilte Simulationsalgorithmen
  • Experimentdesign Methoden

Weitere Information: 3V + 1Ü, 6LP, SS

Parallel and distributed event-oriented simulation

MSc Informatik, english

Parallel and distributed simulation methods are of particular interest when simulating complex and large systems, e.g., to evaluate routing protocols in networks with millions of nodes, to monitor air traffic online, or to predict the spread of epidemics. This module provides knowledge of parallel, distributed algorithms for executing discrete event models efficiently.

Extract from the content:

  • Null message algorithm
  • Deadlock detection and recovery
  • Time warp algorithm
  • Global virtual time and transient messages
  • Incremental state saving
  • Reverse computation
  • Exploiting GPUs

Further information: 3L + 1E, 6 LP, SS

Grundlagen von Software-Agenten und verstärkendem Lernen

BSc Informatik (theoretische Informatik), deutsch, bei Bedarf Englisch

Im Mittelpunkt der Vorlesung steht die Frage, wie Software-Agenten Entscheidungen über zielführende Handlungen in dynamischen Umgebungen treffen können.
Neben Methoden der künstlichen Intelligenz in Form der Wissensrepräsentation (z.B. Modallogiken), der Planung (z.B. partiell geordnete Pläne), und des maschinellen Lernens (1/3 der Vorlesung ist dem verstärkenden Lernen gewidmet) werden Konzepte aus angrenzenden Bereichen z.B. der Linguistik (z.B. Sprechakte) und der Spieltheorie (z.B. Nash-Equilibrium und Pareto-Optimum) und deren Bedeutung für das Design autonomer Software-Agenten vorgestellt. Dabei wird das Spannungsfeld zwischen stark interaktiven, zum Beispiel durch "Trial and Error" geprägten Methoden und modellbasierten Ansätzen ausgelotet.

Auszug aus dem Inhaltsverzeichnis:

  • Beliefs Desires Intentions: Zur Architektur deliberativer Agenten
  • He knows that he knows not: Die Rolle der Modallogiken
  • Das Prisoners Dilemma und Gleichgewichte: Spieltheorie
  • Markov Entscheidungsprozesse: Grundlagen des verstärkenden Lernens
  • Absolut Greedy:  Strategien im verstärkendem Lernen
  • Kommunikation: Von Sprechakten zu ACL
  • Verhandlungsstrategien: Zwischen Konsens und Täuschung

Weitere Informationen: 3V + 1Ü, 6 LP, WS

Data-Driven Modelling and Simulation

MSc Informatik, English

Data play a central role in modeling and simulation.
To calibrate and validate a simulation model, a multitude of different simulation experiments can be executed which rely on diverse data.
At the same time, these simulation experiments may reveal important information about the data.
The lecture gives an overview about experiment design methods, data analysis methods, and about different types of simulation experiments, including sensitivity analysis, statistical model checking, optimization, parameter estimation and uncertainty quantification.
The lecture includes a student project in which a simulation model shall be re-developed from literature.
The developed simulation model as well as the data shall be extensively probed by analysis and extensive simulation experiments.

Extract from the content:

  • Work smarter not harder: experiment design methods
  • SESSL: a domain-specific language for specifying and executing simulation experiments in Scala
  • Optimization: more than hill climbing
  • Making hypotheses explicit: the virtue of statistical model checking
  • Bayes: statistical parameter estimation and uncertainty quantification

Further information: 2L + 2E, 6 LP, WS

 

 

Informatik (B.Sc.) - Ordnungen und Modulhandbuch


Studiengangsspezifische Prüfungs- und Studienordnung (SPSO B.Sc. IN vom 24.09.2012) inkl. Anlagen

  • Anlage 1: Prüfungs- und Studienpläne
  • Anlage2: Modulbeschreibungen
  • Anlage 3: Diploma Supplement (Deutsch)
  • Anlage4: Diploma Supplement (Englisch)

Erste Satzung zur Änderung der Studiengangsspezifischen Prüfungs- und Studienordnung (SPSO B.Sc. IN vom 27.09.2016)

Informatik (M.Sc.) - Ordnungen und Modulhandbuch


Studiengangsspezifische Prüfungs- und Studienordnung
(SPSO M.Sc. IN vom 31.07.2013) inkl. Anlagen

  • Anlage 1: Prüfungs- und Studienplan
  • Anlage 2: Modulübersicht und Modulbeschreibungen
  • Anlage 3: Diploma Supplement (Deutsch)
  • Anlage 4: Diploma Supplement (Englisch)

Erste Satzung zur Änderung der Studiengangsspezifischen Prüfungs- und Studienordnung (SPSO M.Sc. IN vom 27.09.2016)