| Bezeichnung |
Sprache |
Lehrform |
ECTS
SWS |
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Modul 5.1 Wahlpflichtfächer 2 (MOD51)
German /
kMod
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Deutsch |
kMod |
6.00
- |
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Modul 5.1.1 Wahlpflichtfächer 2 - Block 1 (MWPF2)
German /
kMod
|
Deutsch |
kMod |
3.00
- |
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Advanced Concepts in C++ (ACIC)
German /
ILV
|
Deutsch |
ILV |
3.00
2.00 |
Kurzbeschreibung
Ziel der Lehrveranstaltung ist die Vermittlung von Programmierkenntnissen in C++, wobei speziell auf Methoden der Programmierung in der Industrie (Games-Development) eingegangen wird.
Methodik
Vortrag mit Übungen
Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...
-
die objekt-orientierten Konzepte der Programmierung in C++ anzuwenden.
-
den tatsächlichen Aufwand der Sprachkonstrukte von C++ in Bezug auf Performance zu bewerten.
-
die Funktionsweise der Sprachkonstrukte von C++ in eigenen Worten zu erläutern.
Lehrinhalte
-
C++ Basics (Variablen, Arrays, Pointers, References), OOP (Virtual functions, Inheritance, Operators), Templates (Policy-Based Design, Specializations, Traits)
Vorkenntnisse
Grundlagen Software Engineering
Literatur
-
Scott Meyers, Effective C++Scott Meyers, More Effective C++Andrei Alexandrescu, Modern C++ DesignBjarne Stroustrup, The C++ Programming Language
Leistungsbeurteilung
-
Übungen, Abschlussprüfung
|
|
Bioinformatics (BINF)
German /
ILV
|
Deutsch |
ILV |
3.00
2.00 |
Kurzbeschreibung
Der Kurs gibt eine Einführung in bioinformatische Arbeitsweisen und Methoden.
Methodik
Integrierte Lehrveranstaltung
Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...
-
die Themenfelder der Bioinformatik zu benennen.
-
die präsentierten Algorithmen zu beschreiben und anzuwenden.
-
die geläufigsten biologischen Datenbanken zu bearbeiten und können Daten mittels computergestützter Methoden extrahieren.
Lehrinhalte
-
Biologische Datenquellen
-
Bioinformatik-Algorithmen
Vorkenntnisse
Grundlagen der Programmierung
Leistungsbeurteilung
-
LV-Immanente Leistungsbeurteilung und Abschlussprüfung
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|
Cloud Business Apps (CBA)
German /
ILV
|
Deutsch |
ILV |
3.00
2.00 |
Kurzbeschreibung
Teil 1: Container: Docker, Docker Compose, Kubernetes (Container Cluster)
Teil 2: Software as a Service: Document Management (Sharepoint O365), Identity (Azure AD), etc..
Methodik
Vortrag, Übungen, Referate
Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...
-
Docker Images zu starten, bauen, verstehen
-
Kubernetes zu verstehen, Container im Cluster auszuführen
-
SaaS Angebote (Identity, DMS, ..) zu verstehen
Lehrinhalte
-
Docker
-
Kubernetes
-
Sharepoint Office 365
-
Azure Active Directory
Vorkenntnisse
Linux, Windows Shell Scripting
Literatur
-
Docker: Up & Running: Shipping Reliable Containers in Production, O'Reilly
-
https://docs.docker.com/
-
https://kubernetes.io/docs/home/
Leistungsbeurteilung
-
Übungen, Referate, Anwesenheit
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Cyber Security Concepts & Technologies (CSCT)
German /
ILV
|
Deutsch |
ILV |
3.00
2.00 |
Kurzbeschreibung
Moderne Security Konzepte und Technologien sind die Grundlage einer sicheren Infrastruktur und dem Schutz wichtiger Unternehmensdaten sowie personenbezogener Daten. Die LV beschäftigt sich mit Bedrohungen aus dem Cyber Raum im Zeitalter des Internet of Things (IoT), wesentlichen technologischen Grundlagen der Cyber Security sowie grundlegenden Konzepten und deren Integration und Anwendung zur Analyse und Absicherung von Unternehmensnetzen (sowohl on premise Dienste als auch off- premise Cloud Services sowie die Einbindung mobiler Devices). Neben der Erarbeitung der theoretischen Grundlage sind praktische Übungen zur Anwendung ein Kernelemt der LV.
Methodik
Unterricht und die praktische Übungen
Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...
-
• Cyber Security Bedrohungen und Angriffsvektoren zu beschreiben
-
• Konzepte und Technologien für Sicherung von Netzwerken, Systemen und Daten gegen Cyber Bedrohungen zu beschreiben un deren Einsatzgebiete zu erläutern
-
• Sicherheitstechnologien zum Schutz vor Cyber Bedrohungen in Unternehmensinfrastrukturen zu integrieren
Lehrinhalte
-
Sicherheit und Bedrohungen in den L1, L2 und L3/L4 Netzwerken und deren Verbesserungen (VPN Typen, IPSec, SSL und Schlüssel Management) mit Zugriffskontrolle.
-
AAA Architektur und Konzepte (TACAS/RADIUS und Anwendungen)
-
Wireless Networks & Mobile Security
-
Network Access Control (NAC model, TNC,...), ua.
Vorkenntnisse
Netzwerkgrundlagen, Grundlagen Kryptographie, Betriebssystemgrundlagen
Literatur
-
Wm. Arthur Conklin, Greg White, Chuck Cotheren: Principles of Computer Security (Official CompTia Guide), Mcgraw-Hill Education Ltd; Auflage : 4. Auflage 2016
Leistungsbeurteilung
-
Laborprotokoll (Dokumentation der praktischen Übungen)
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Data Science and Big Data (DASC)
German /
ILV
|
Deutsch |
ILV |
3.00
2.00 |
Kurzbeschreibung
Diese Lehrveranstaltung behandelt grundlegende Abläufe in Data Science Projekten unter Berücksichtigung der speziellen Anforderungen von Big Data. Es wird Basiswissen in relevanten Bereichen eines Data Science Projektablaufs vermittelt - von der Datengewinnung, über die Datenspeicherung, Datenanalyse bis hin zum Ergebnis, das z.B. in Form einer Visualisierung dargestellt werden kann. Weiters wird ein Einblick gegeben, wie mit grundlegenden Methoden der Data Analytics sowie im Speziellen mit AI gestützten Methoden aus Daten anwendbares Wissen generiert werden kann.
Methodik
Integrierte Lehrveranstaltung
Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...
-
Anwendungsbereiche von Data Science und Big Data zu erläutern
-
Theoretische und praktische Grundlagen zu beschreiben
-
Einfache Data Science Projekte selbst umzusetzen
Lehrinhalte
-
Einführung in Big Data und das Hadoop Ökosystem
-
Grundlagen Data Science
-
Grundlagen Data Analytics inklusive Machine Learning und AI
-
Parallele Verarbeitungsparadigma (MapReduce, Spark)
-
Durchführen eines Data Science Workflows mit einer aktuellen Scriptsprache (z.B. Python)
Vorkenntnisse
generelle Programmierkenntnisse (Python von Vorteil)
Machine Learning von Vorteil
Literatur
-
White, Tom. Hadoop: the definitive guide. Fourth edition. Beijing: O’Reilly, 2015
-
Runkler, Thomas A. Data Analytics: models and algorithms for intelligent data analysis. 2nd edition. New York, NY: Springer Berlin Heidelberg, 2016
-
Karau, Holden, Andy Konwinski, Patrick Wendell, und Matei Zaharia. Learning Spark. First edition. Beijing ; Sebastopol: O’Reilly, 2015
Leistungsbeurteilung
-
laufende Übungen
-
Referate
-
Projekte
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|
Einführung in die Industrie 4.0 (EIDI)
German /
ILV
|
Deutsch |
ILV |
3.00
2.00 |
|
Embedded Signal Processing (ESP)
German /
ILV
|
Deutsch |
ILV |
3.00
2.00 |
Kurzbeschreibung
Einfrührung in die digitale Signalverarbeitung anhand einer verteilten Audio Streamingapplikation
Methodik
Vortrag und integrierte Übungen; Sowie Implementierung eines Programmierprojektes
Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...
-
Streamingapplikationen mit einem RTOS zu implementieren
-
Digitale Filter mittels Octave/Matlab auf Basis von definierten Anforderungen zu konzipieren
-
Digitale Filter unter Berücksichtigung von DSP Instruktionen auf einer Zielhardware zu implementieren
Lehrinhalte
-
Grundlagen Digitaler Signalverarbeitung
-
Netzwerkprogrammierung (BSD Sockets)
-
Filterentwicklung mit Matlab/Octave
Vorkenntnisse
C
Hardware nahe Programmierung
Mikrocontroller Grundwissen
Grundlagen Mathematik
Literatur
-
The Scientist and Engineer's Guide to Digital Signal Processing (http://www.dspguide.com/pdfbook.htm)
-
TI-RTOS Dokumentation, Studienbriefe - siehe Webseite
Leistungsbeurteilung
-
Projekt
-
Schriftlicher Test
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|
Informationsverarbeitung im Menschen (IVIM)
German /
ILV
|
Deutsch |
ILV |
3.00
2.00 |
Kurzbeschreibung
Die Welt in unserem Kopf entsteht durch Sinneswahrnehmung und durch anschließende Verarbeitung dieser Rohdaten im Gehirn. Auf Grund dieser Welt im Kopf werden Entscheidungen gefällt und Handlungen gesetzt. Lernen Sie wie Menschen funktionieren und lernen Sie dieses Wissen bei der Erstellung technischer Systeme sinnvoll anzuwenden. Sie werden überrascht sein wie einfach es ist Anwender zufriedener zu machen.
Auch neueste Erkenntnisse aus der Gehirnforschung, auch etwas zum Thema Emotion (wichtig für UX!) werden thematisiert
Die theoretischen Grundlagen werden durch Übungen und Beispiele ergänzt. .In einer Einheit (vorrauss. 21.Nov) werden wir eine Exkursion (in der näheren Umgebung der FH) machen und hier "im Feld" Übungen durchführen.
Aufbauend auf der Funktionsweise der Sinneswahrnehmung werden verschiedene Wahrnehmungs-bzw. Verarbeitungsaspekte, welche einen direkten Einfluss auf die UX, die Usability bzw. das User Verhalten haben, besprochen (z.B Kognitive Dissonanz
Cognitive Bias , Priming, Veränderungswahrnehmung und die Entstehung von Emotionen).
Methodik
Präsentationen, Diskussionen, Übungen, eine Exkursion (nach Möglichkeit)
Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...
-
den Prozess der Sinneswahrnehmung aus technischer Sicht zu erklären
-
die Funktionsweise eines Sinnesorgans im Sinne der Informationsverarbeitung zu beschreiben
-
förderliche und hemmende Aspekte bei der kognitiven (Weiter)Verarbeitung von Wahrnehmungen zu beschreiben
-
den Einfluss dieser (Weiter)Verarbeitungsaspekte des Gehirns im Sinne der UX und Usability konstruktiv zu nutzen
Lehrinhalte
-
Funktionsweise von Auge, Ohr und Tastsinn
-
Codierung der Rohdaten in Nervenimpulse
-
Verarbeitung der Rohdaten im Gehirn
-
Entstehung von Emotionen im Gehirn
-
Kognitive (Weiter)Verarbeitung von Wahrnehmungen im Gehirn und dabei auftretende Einflüsse (Dissonanz, Bias..).
-
Beeinflussung der Wahrnehmung bevor sie in unser Bewusstsein tritt (priming… ) und daraus resultierende Möglichkeiten für Usability und UX.
Vorkenntnisse
keine
Literatur
-
Schmidt, Schaible: Neuro und Sinnesphysiologie, Springer Verlag
-
von Campenhausen: Die Sinne des Menschen, Thieme 1993
-
Thompson: Das Gehirn, Spektrum 2001
-
Hanson: Das Gehirn eines Buddha, arbor 2010
-
Cooper: The inmates are running the asylum, SAMS 2004
-
Feldman Barret, How Emotions are made, 2017
-
Ward, The students guide to cognitive neuroscience, 2015
-
R. F. Pohl: Cognitive Illusions: A Handbook on Fallacies and Biases in Thinking, Judgement and Memory.2004
-
Baron, Jonathan (2000). Thinking and deciding 2000
-
Kahneman, Thinking fast and slow, 2011
-
Verena Seibert-Giller, Robert Pucher, Usability und User Experience: Prüfungsvorbereitung zum Certified Professional for Usability Engineering and User Experience Design, UXKnowHow 2019
Leistungsbeurteilung
-
LV-Immanente Leistungsbeurteilung
Anmerkungen
keine
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Mobile Applications (MOAP)
German /
ILV
|
Deutsch |
ILV |
3.00
2.00 |
Kurzbeschreibung
Im stark wachsenden Markt für Smartphones, Tablets und weitere mobile Endgeräte entwickeln sich eine Vielzahl von Services und Apps, die unsere Gesellschaft nachhaltig verändern werden. Zusätzlich zur klassischen Softwareentwicklung für den Desktop- und Webbereich sind hier Spezialistinnen und Spezialisten für den mobilen Bereich immer stärker gefragt. In "Mobile Applications" setzen sich die Studierenden praktisch mit den zwei größten mobilen Plattformen (Android, iOS) auseinander. In Einzelarbeiten werden mobile Apps entwickelt, dokumentiert und die Ergebnisse abschließend präsentiert.
Methodik
Vortrag, Live-Coding Beispiele, Hausübungen und Hausübungspräsentation
Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...
-
Den Anforderungen an eine Applikation entsprechende Frameworks und Tools für die Entwicklung auszuwählen.
-
Benutzerinteraktionsdesign für mobile Endgeräte zu entwickeln.
-
Mobile Applikationen mit dafür optimierten Softwaredesignprinzipien zu entwerfen und zu implementieren.
Lehrinhalte
-
Entwurfsmuster für mobile Plattformen
-
Android Applikation Entwicklung (Activities, ContentProvider, Services, Resource Files, Threading, Lifecycles, AndroidManifest)
-
Einführung in die Grundlagen der Swift Programmierung, Daten-Persistenz in iOS, UIKit Bibliothek
-
Fallstricke und bewährte Praktiken (Speicherverwaltung & Memory Leaks, Debugging, Crash Logs, Performance)
Vorkenntnisse
Grundkenntnisse der objektorientierten Programmierung, Kenntnisse in der Implementierung einfacher Smartphone Applikationen mit Basisfunktionalität (GUI, Serverkommunikation, Persistenz)
Literatur
-
https://developer.android.com/index.html
-
https://developer.apple.com
Leistungsbeurteilung
-
Abgabe und Diskussion von praktischen Übungsbeispielen
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|
Software Engineering 3 (SWE3)
German /
ILV
|
Deutsch |
ILV |
3.00
2.00 |
Kurzbeschreibung
Studierende erlernen die Umsetzung komplexer Softwareprojekte unter Einsatz aktueller Technologien und Methoden.
Methodik
Integrierte Lehrveranstaltung
Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...
-
unter Einsatz von Quellcodeverwaltung zu arbeiten
-
OR-Mapping zu verstehen und anzuwenden
-
Dependency Injection zu verstehen und anzuwenden
-
den Aufbau eines Objektmodells oder einer Datenbank abzufragen und zu verwerten
-
Objektmodelle und relationale Datenbanken effizient abzufragen
Lehrinhalte
-
Arbeiten mit Quellcodeverwaltungssystemen und intregrierten Entwicklungsumgebungen
-
Grundlagen von Dependency Injection
-
Erstellung und Anwendung von OR-Mapping Frameworks
-
Datenbankschemen und Reflection
-
Abfragesprachen und -frameworks
Vorkenntnisse
Objektorientierte Progammierung, relationale Datenbanken
Literatur
-
Git
-
Dokumentation zu OR-Mapper, Dependency Injection
-
Dokumentation zu Java bzw. C#
Leistungsbeurteilung
-
Schriftliche Prüfung
-
Übungsteil
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Modul 5.1.2 Wahlpflichtfächer 2 - Block 2 (MWPF2)
German /
kMod
|
Deutsch |
kMod |
3.00
- |
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Big Data Grundlagen (BDG)
German /
ILV
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Deutsch |
ILV |
3.00
2.00 |
Kurzbeschreibung
In dieser Lehrveranstaltung werden die Grundlagen von Big Data vermittelt: wodurch ist Big Data gekennzeichnet? welche Techniken sind typisch für Big Data? welche Tools können angewendet werden?
Exemplarisch wird an einzelnen Beispielen ein typischer Datenworkflow durchgespielt, wichtige Konzepte werden angesprochen, wie z.B. Textanalyse, Sentiment Analysis, Machine Learning.
Methodik
Integrierte Lehrveranstaltung
Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...
-
einfache Beispiele im Hadoop Ökosystem in einer Cloud Plattform umzusetzen
-
einen Datenworkflow von der Erfassung und Speicherung bis zur Analyse und Darstellung der Ergebnisse aufzubereiten
-
grundlegende parallele Programmierparadigmen wie z.B. Map Reduce anzuwenden und zu evaluieren
-
aktuelle NoSQL Datenbanksysteme zu evaluieren und deren Funktionsweise zu erläutern
Lehrinhalte
-
Map Reduce Programmiermodell
-
NoSQL Grundlagen
-
Distributed Filesystems ( HDFS )
-
Hadoop Ökosystem, Apache Spark
-
Hadoop Distributionen (Cloudera, Hortonworks, …)
-
Grundlagen Big Data Analytics mit einer aktuellen Scriptsprache (vorzugsweise Python)
Vorkenntnisse
Grundlagen verteilter Systeme und Cloud Computing,
generelle Programmierkenntnisse
Literatur
-
Leskovec, Jurij, Anand Rajaraman, und Jeffrey D. Ullman. Mining of massive datasets / Jure Leskovec, Standford University, Anand Rajaraman, Milliways Labs, Jeffrey David Ullman, Standford University. Second edition. Cambridge: Cambridge University Press, 2014
-
Karau, Holden, Andy Konwinski, Patrick Wendell, und Matei Zaharia. Learning Spark. First edition. Beijing ; Sebastopol: O’Reilly, 2015
-
Runkler, Thomas A. Data Analytics: models and algorithms for intelligent data analysis. 2nd edition. New York, NY: Springer Berlin Heidelberg, 2016.
-
White, Tom. Hadoop: the definitive guide. Fourth edition. Beijing: O’Reilly, 2015
Leistungsbeurteilung
-
Übungsbeispiele
-
Referate
-
Abschlussprüfung
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|
Cyber Security Defense (CSD)
German /
ILV
|
Deutsch |
ILV |
3.00
2.00 |
Kurzbeschreibung
Die LV behandelt die Planung und Implementation von IT Security Maßnahmen in Unternehmensinfrastruktur. Behandelt werden Netzwerkkomponenten auf dem OSI Layer 3 und 4, Serversysteme, Webapplikationen und Sicherheitskomponenten wie Firewalls, Proxydienste und Software zur Einbruchserkennung. Ebenso werden Virtualisierungstechnologien auf ihre Rolle in der IT Sicherheit untersucht.
Methodik
Integrierte Lehrveranstaltung
Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...
-
bestehende Infrastruktur nach Richtlinien der IT Security (BSI Grundschutz) zu betreuen,
-
eine unbekannte IT Infrastruktur auf ihre Sicherheitsmaßnahmen durch Einsicht in Konfigurationen und mit Hilfe von Netzwerktools zu analysieren,
-
eine Sicherheitsarchitektur auf Basis von in der LV erarbeiteten Kriterien zu entwerfen,
-
selbstständig grundlegende Sicherheitstests durchzuführen,
-
Sicherheitsmaßnahmen geeignet für eine Überprüfung durch Wirtschaftsprüfer zu dokumentieren.
Lehrinhalte
-
Aufbau einer IT Infrastruktur (notwendige Komponenten, mögliche Topologien)
-
Übersicht und Verwendung Sicherheitsrichtlinien
-
Übersicht und Aufbau verschiedener Application Layer Gateways (ALGs)
-
Funktionsweise Intrusion Detection/Prevention Systeme (IDS, IPS)
-
Härten von Serversystemen und Netzwerken
-
Härten von Applikationen
-
Sicherheitseigenschaften von Virtualisierungssoftware und virtuellen Servern
-
Angewandte Kryptographie (Verwendung und Konfiguration von geeigneten Algorithmen in Applikationen)
Vorkenntnisse
- Installation und Konfiguration eines Microsoft® Windows oder GNU/Linux Servers- Kenntnisse UNIX® Shells (bash) oder Microsoft® Power Shell- Installation und Konfiguration Apache Webserver, PHP und MySQL/MariaDB- Grundlagen verteilter Systeme (Client-Server Prinzip, Aufbau von Clustern)- Security Grundlagen (Prinzip minimaler Rechte, Abschottung, Zugriffsbeschränkungen durch Software, CIA Prinzip)- Netzwerktechnologien (Internet, IPv4/IPv6, IEEE 802.3, IEEE 802.11)- Kryptographiegrundlagen (Standardalgorithmen wie AES, symmetrische/asymmetrische Verfahren, Hashes, Schlüsseltausch, X.509)
Literatur
-
I. Ristic, Apache Security, O’Reilly, ISBN 0596007248, März 2005.
-
Kevin D. Mitnick, William L. Simon, Steve Wozniak, The Art of Deception: Controlling the Human Element of Security, John Wiley & Sons, 2002.
-
Elizabeth D. Zwicky, Simon Cooper & D. Brent Chapman, Building Internet Firewalls, 2nd Edition, O’Reilly & Associates, Inc., 2000.
-
A. Vladimirov, Hacking Exposed™ Cisco® Networks, 1. Auflage, ISBN 0-07-225917-5, McGraw-Hill, 2006.
-
Joel Scambray, Mike Shema & Caleb Sima, Hacking Exposed™ Web Applications, 1. Auflage, ISBN 0-07-226299-0, McGraw-Hill, 2006.
-
Ross J. Anderson, Security Engineering: A Guide to Building Dependable Distributed Systems, ISBN 9780470068526, Wiley Publishing, 2008.
Leistungsbeurteilung
-
Die Leistungsbeurteilung erfolgt durch vorbereitende Übungen in der Vorlesung (Q&A Session) und durch ein Laborprotokoll über den Aufbau einer IT Infrastruktur mit integrierten Sicherheitsmaßnahmen. Das Protokoll muß die in der Übung Konfigurationsarbeiten beschreiben und alle sicherheitsrelevanten Entscheidungen begründen.
Anmerkungen
Aufgrund der Weitläufigkeit des Themas ist eine Mitarbeit und Vorbereitung außerhalb der LV zwingend erforderlich.
|
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Development Operations (DOP)
German /
ILV
|
Deutsch |
ILV |
3.00
2.00 |
Kurzbeschreibung
IT als Wettbewerbsvorteil? Möglich, wenn sie funktionieren würde.
Sie funktioniert, wenn die letzte Version genutzt würde - sagen die Entwickler.
Wir können den Anwendern nicht täglich neue Versionen liefern - sagen die Betreiber.
Wer hat recht? Und wie könnte es besser laufen?
In dieser Lehrveranstaltung wollen wir darauf Antworten finden.
Methodik
Kurze Motivationsvorträge
Einzel- und Gruppenarbeiten
Online-Recherchen
Praktische Übungen
Kurzpräsentationen der Studenten
Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...
-
die Notwendigkeit der Verschmelzung von Entwicklung und Betrieb zu verstehen
-
die Methoden und Prozesse einer optimierten Zusammenarbeit zwischen Entwicklung und Betrieb zu kennen
-
spezielle Schlüsseltechnologien zu verstehen
Lehrinhalte
-
Notwendigkeit der Verschmelzung
-
DevOps Methoden
-
Werkzeuge zur Unterstützung
-
Spezielle Herausforderungen bei der Übergabe
-
Kritische Analyse von DevOps
Vorkenntnisse
Grundkenntnisse im Software Engineering oder des IT-Betriebs hilfreich
Literatur
-
Literatur wird in Moodle bereitgestellt
Leistungsbeurteilung
-
Laufende Wiederholungen und Mitarbeitsüberprüfungen
|
|
Embedded Operating System (EOS)
German /
ILV
|
Deutsch |
ILV |
3.00
2.00 |
|
Internet of Things (IOT)
German /
ILV
|
Deutsch |
ILV |
3.00
2.00 |
Kurzbeschreibung
In der Lehrveranstaltung werden die Grundlagen des Internet of Things (IoT) sowie aktuelle Technologien vermittelt. Basierend auf Aufgabenstellungen werden diese praktisch umgesetzt.
Methodik
Problembasiertes Lernen
Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...
-
IoT Architekturen zu beschreiben
-
Übertragungstechnologien zu nennen und anwenden zu können
-
IoT Aufgabenstellungen praktisch umzusetzen
Lehrinhalte
-
IoT Grundlagen
-
IoT Übertragungstechnologien
-
IoT Backends
Vorkenntnisse
Grundlagen Programmierung
Netzwerktechnik Grundlagen
Literatur
-
Serpanos, Dimitrios, Wolf, Marilyn: Internet-of-Things (IoT) Systems Architectures, Algorithms, Methodologies
Leistungsbeurteilung
-
Semesterprojekt + Präsentation
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Machine Learning 2 (MALE2)
German /
ILV
|
Deutsch |
ILV |
3.00
2.00 |
Kurzbeschreibung
Diese Lehrveranstaltung baut auf dem Wahlpflichtfach „Machine Learning“ auf und versteht sich als Vertiefung zum Thema künstliche neuronale Netze („Deep Learning“).
Anhand des Open-Source Frameworks TensorFlow, welches von Google sowohl in der Forschung als auch im Produktivbetrieb verwendet wird, und unter Erarbeitung typischer Anwendungen aus verschiedenen Themenbereichen (Bildverstehen, Textverstehen) werden konkrete Fertigkeiten für die Praxis vermittelt.
Methodik
Vorlesung, Selbststudium, Programmierbeispiele
Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...
-
Problemstellungen mittels tiefen neuronalen Netzen zu modellieren
-
Entsprechende Daten für das automatische Training solcher Netze zu verwenden
-
Den Trainingsverlauf einzuschätzen und angemessene Parameter-Justierungen vorzunehmen
Lehrinhalte
-
Einführung in und Grundlagen von künstlichen neuronalen Netzen („Deep Learning“)
-
Deep Learning mit TensorFlow und TensorBoard
-
Neuronale Architekturen für verschiedene Aufgabenstellungen (Text, Audio, Bilder,…)
Vorkenntnisse
Programmierkenntnisse in Java, C#, Python oder ähnlichen Sprachen (in der LV wird Python verwendet).
Grundkenntnisse in linearer Algebra (Matrix-Multiplikation, etc.).
Interesse an Machine Learning und im Speziellen an Deep Learning.
Kenntnisse in Machine Learning sind von Vorteil aber nicht zwingend erforderlich.
Literatur
-
Deep Learning; Ian Goodfellow, Yoshua Bengio and Aaron Courville, 2016
-
Pattern Recognition and Machine Learning; Christopher M. Bishop, 2006
-
Deep Learning in Neural Networks: An Overview; Jürgen Schmidhuber, 2014
-
Machine Learning; Tom M. Mitchell, 1997
Leistungsbeurteilung
-
Programmieraufgaben
-
Schriftliche Prüfung
Anmerkungen
Die Unterlagen zur Lehrveranstaltung (Präsentations-Slides) sind in englischer Sprache.
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Making Games (MGA)
German /
ILV
|
Deutsch |
ILV |
3.00
2.00 |
Kurzbeschreibung
Diese Lehrveranstaltung gibt einen Überblick über Themen die für die Spielentwicklung in der Praxis relevant sind sowie die damit verbundenen Herausforderungen. Sie geht der Frage nach was alles notwendig ist um ein Indie Spiel weltweit auf Spielkonsolen zu veröffentlichen und es wird versucht einen weiten Bogen zu spannen, der Bereiche der Technik und Implementierung, über Design, Zusammenarbeit im Team und Kommunikation sowie wirtschaftliche und rechtliche Aspekte abdeckt.
Neben dieser inhaltlichen Einführung geht es darum erste Spielkonzepte zu kreieren, mit Unity3D als Prototyp umzusetzen, das Design richtig zu kommunizieren, gemeinsam Feedback zu geben und die Ideen zu evaluieren.
Methodik
Vorlesung mit Übung
Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...
-
Schnell neue Spielideen auszuprobieren
-
Spielideen zu evaluieren
-
Ihre Ideen zu kommunizieren und strukturiertes Feedback zu geben
Lehrinhalte
-
Grundlegender Aufbau eines Spiels
-
Rollenverteilung und Zusammenarbeit im Team
-
Implementierungsstrategien
-
Überblick über Themen, die für die Umsetzung von Spielen relevant sind
-
Aufbau sowie Rahmen einer kommerziellen Spieleproduktion und was braucht es alles um ein Indie Spiel weltweit auf Spielkonsolen zu veröffentlichen?
Vorkenntnisse
- Programmierkenntnisse
- Interesse an digitalen Spielen
- Erfahrung mit Unity3D ist vorteilhaft aber nicht notwendig, da dies in der LVA behandelt wird.
Literatur
-
Koster, R. (2005). Theory of Fun for Game Design. A Theory of Fun for Game Design, doi:10.1007/s13398-014-0173-7.2, ISBN: 1932111972, http://www.amazon.com/Theory-Fun-Game-Design/dp/1932111972
-
Hunicke, R., Leblanc, M., & Zubek, R. (2004). MDA : A Formal Approach to Game Design and Game Research. Discovery, 83(3), 04–04. doi:10.1.1.79.4561, http://www.cs.northwestern.edu/~hunicke/MDA.pdf
Leistungsbeurteilung
-
Laufende Mitarbeit in der LVA
-
Projektarbeit in Kleingruppen
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Mobile Platforms (MOP)
German /
ILV
|
Deutsch |
ILV |
3.00
2.00 |
|
Signal Acquisition and Analysis (SAA)
German /
ILV
|
Deutsch |
ILV |
3.00
2.00 |
Kurzbeschreibung
Der Kurs gibt eine Einführung in Erfassung körperelektrischer Signale (EKG, EEG, EMG) und deren Verarbeitung und Analyse mit Hilfe von MATLAB
Methodik
Signalerfassung: Präsentation Arten von Biosignalen, Erfassung eigner Biosignale im Labor
Signalanalyse: Präsentation von Programmcode für ausgewählte Problemstellungen, Individuelles Arbeiten an Aufgaben, Diskussion in Kleingruppen
Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...
-
die Entwicklungsumgebung MATLAB zu verwenden.
-
Biosignale mit Hilfe von MATLAB graphisch darzustellen und auszuwerten.
-
verschiedene Arten von Biosignalen zu beschreiben
-
eine Messkette zur Erfassung von Biosignalen selber aufzubauen
Lehrinhalte
-
Physiologie von Biosignalen
-
Biosignal Messkette
-
Messung körpereigener Biosignale
-
Dokumentation von MATLAB Software
-
Signale im Zeit und Frequenzbereich (FFT, sFFT)
-
Visualisierung von medizinischen Daten mit MATLAB
Vorkenntnisse
- Grundlagen der Programmierung
Literatur
-
Skripten zu den präsentierten Demo-codes werden im CIS zur Verfügung gestellt
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Semmlow, J.L. (2004): Biosignal and Biomedical Image Processing: MATLAB Based Applications, Taylor & Francis
Leistungsbeurteilung
-
LV-Immanente Leistungsbeurteilung und Abschlusspräsentation
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User Experience Design (UED)
German /
ILV
|
Deutsch |
ILV |
3.00
2.00 |
Kurzbeschreibung
Die Studierenden werden mit den wichtigsten User Experience Design-Methoden, -Werkzeugen und -Prozessen vertraut gemacht. Von Design Sprints über die Designer-Entwickler-Beziehung bis hin zu Lean UX werden wir nach Möglichkeiten suchen, UX und Design Thinking in der Praxis anzuwenden.
Methodik
Wir werden einen Design-Sprint-Workshop mit vier vollen Workshop-Tagen innerhalb des Kurses durchführen. Zusätzlich bereiten die Studenten Präsentationen und einen Klick-Dummy zuhause vor.
Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...
-
die Bedeutung des Nutzers im User-Centered Design verstehen
-
grundsätzliche Design-Prinzipien in ihrer Arbeit anzuwenden
-
eine Reihe von einfachen Methoden anzuwenden, die im Produktentwicklungszyklus verwendet werden
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Prototyping und den iterativen Designansatz nutzen
-
und bessere Produkte schneller zu entwickeln
Lehrinhalte
-
User Experience Design, Interaktionsdesign, Lean UX, Design Sprint, Designprozess, Guerilla-Research, Rapid Prototyping, Iteratives Design, User Journey Maps
Vorkenntnisse
keine
Literatur
-
Simple and Usable, Giles Colborne
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A project Guide to UX Design, Russ Unger, Carolyn Chandler Undercover User Experience Design, Cennydd Bowles Sketching User Experience, Bill Buxton
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Sprint, Jake Knapp, John Zeratsky, Braden Kowitz
-
This is Service Design Thinking, Mark Stikdorn
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Modul 5.2 Wahlpflichtfächer 3 (MOD52)
German /
kMod
|
Deutsch |
kMod |
6.00
- |
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Modul 5.2.1 Wahlpflichtfächer 3 - Block 3 (MWPF2)
German /
iMod
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Deutsch |
iMod |
3.00
- |
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Computer Grafik & Special Effects (CGSE)
German /
ILV
|
Deutsch |
ILV |
3.00
2.00 |
Kurzbeschreibung
- Vertiefung der Grundlagen von Computergrafik- Special Effects mit Fokus auf Game Engineering
Methodik
Integrierte Lehrveranstaltung
Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...
-
vertiefende theoretische Grundlagen der Computergrafik wiederzugeben.
-
Beschleunigungstechniken zu implementieren.
-
Grundlagen des Ray-Tracings wiederzugeben.
-
Eigenständig ein Projekt im Bereich der Computergrafik zu entwickeln.
Lehrinhalte
-
Transforms
-
Rendering Pipeline
-
Hardware
-
Viewing & Projections
-
Geometry
-
Color & Light
-
Textures
-
Shaders
-
Special Effects (e.g. LODS, Billboards)
-
Ray Tracing
Vorkenntnisse
- C++, C# oder Java Kenntnisse- Erfahrung mit entweder OpenGL- DirectX- Java3d
Literatur
-
T. Akenine-Möller, E. Haines: Real Time Rendering, 3rd edition, A K Peters oder 4th edition
Leistungsbeurteilung
-
50% Tests
-
50% Projekt
-
Beide Teile müssen positive absolviert werden.
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Computer Vision (COVI)
German /
ILV
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Deutsch |
ILV |
3.00
2.00 |
Kurzbeschreibung
Diese Lehrveranstaltung stellt eine Einführung in die Anwendungsmöglichkeiten und Grenzen von Computer Vision dar. Die Studierenden lernen anhand von theoretischen Konzepten und praktischen Übungsbeispielen Bilddatenanalysen mithilfe von Machine Learning durchzuführen. Ein besonderer Fokus liegt auf dem Verstehen und Anwenden von Convolutional Neural Networks für die Auswertung bildbasierter Daten.
Methodik
Die Lehrinhalte werden im Zuge der Lehrveranstaltung durch theoretische Grundlagen und dazugehörige praktische Beispiele vermittelt. Die Studiereden werden im Zuge von kleinen Projektarbeiten ihr praktisches Wissen vertiefen. In der letzten Einheit werden die Grundlagen anhand einer kurzen, schriftlichen Prüfung abgefragt und die Projektarbeiten von den Studierenden präsentiert.
Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...
-
Python Bibliotheken für Bilddatenhandhabung und Analye zu nutzen
-
Bildeigenschaften mittels klassischer Methoden zu extrahieren und für Klassifizierung und Clustering von Bilddaten zu nutzen
-
Convolutional Neural Networks zu beschreiben und für Bilddatenklassifizierung und Objektsegmentierung zu nutzen
Lehrinhalte
-
Grundlagen Computer Vision
-
Python Bibliotheken für Bilddatenhandhabung und -prozessierung
-
Traditionelle Methoden zur Extraktion von Bilddeskriptoren
-
Deep Learning: Convolutional Neural Networks
-
Anwendungen von Machine Learning für Computer Vision: Klassifizierung, Segmentierung und Clustering
Vorkenntnisse
- Machine Learning I
- Einführung in Artificial Intelligence
- Im Speziellen: Grundlagen zu Neuralen Netzwerken, traditionellen Klassifizierungsalgorithmen und Programmierung mit Python
Literatur
-
Buch: Solem, J. (2012). Programming Computer Vision with Python – Kapitel 1, 2, 6, 8, 10
-
Buch: Buduma, N. (2017) Fundamentals of Deep Learning – Kapitel 5
-
Coursera E-Learning Kurs: Ng, A. Convolutional Neural Networks (www.coursera.org/learn/convolutional-neural-networks?specialization=deep-learning)
Leistungsbeurteilung
-
LV-Immanente Leistungsbeurteilung
-
Programmierprojekt und schriftliche Prüfung
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Cross Platform Development (CPD)
German /
ILV
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Deutsch |
ILV |
3.00
2.00 |
Kurzbeschreibung
Im stark wachsenden Markt für Smartphones, Tablets und weitere mobile Endgeräte entwickeln sich eine Vielzahl von Services und Apps, die unsere Gesellschaft nachhaltig verändern werden. Zusätzlich zur klassischen Softwareentwicklung für den Desktop- und Webbereich sind hier Spezialistinnen und Spezialisten für den mobilen Bereich immer stärker gefragt. Anwendungen für mehrere Plattformen zu entwickeln und zu pflegen ist zeitaufwändig und teuer. Daraus ergibt sich ein großes Interesse an plattformübergreifender Entwicklungsmethodik. In Cross Platform Development lernen die Studierenden systemübergreifende Applikationen zu konzipieren und zu entwickeln. In Einzelarbeiten werden mobile Apps entwickelt, dokumentiert und die Ergebnisse abschließend präsentiert.
Methodik
Vortrag, Live-Coding Beispiele, Hausübungen und Hausübungspräsentation
Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...
-
Eine anforderungsspezifische Auswahl der Implementierungsstrategie für plattformübergreifende Applikationen zu treffen.
-
Systemübergreifende Applikationen zu entwerfen und zu entwickeln.
-
Designentscheidungen zur zielführenden Partitionierung der Anwendung zu treffen.
-
Systemübergreifende Anwendungen auf den verschiedenen Plattformen zu testen.
Lehrinhalte
-
Unterschiede nativer und plattformübergreifender mobiler Benutzerschnittstellen
-
Plattformübergreifende Geschäftslogik
-
Entwurfsmuster für plattformübergreifende mobile Applikationen
-
Entwicklungstools und -methodik für mobile Anwendungen
Vorkenntnisse
Grundkenntnisse der objektorientierten Programmierung, Kenntnisse in der Implementierung einfacher Smartphone Applikationen mit Basisfunktionalität (GUI, Serverkommunikation, Persistenz)
Literatur
-
https://developer.android.com/index.html
-
https://developer.apple.com
-
https://www.visualstudio.com/xamarin/
-
https://www.visualstudio.com/de/vs/mobile-app-development/
Leistungsbeurteilung
-
Abgabe und Diskussion von praktischen Übungsbeispielen
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Cyber Security Offense (CSO)
German /
ILV
|
Deutsch |
ILV |
3.00
2.00 |
Kurzbeschreibung
Die Lehrveranstaltung bietet eine Einführung in den Ablauf von Sicherheitsüberprüfungen (aka Penetrationtests) von IT Systemen. Es werden grundlegende Offensivmethoden zum Angriff auf Computernetze durchgenommen.
Methodik
Integrierte Lehrveranstaltung
Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...
-
die unterschiedlichen Arten von Sicherheitsüberprüfungen zu benennen
-
die Phasen einer Sicherheitsüberprüfung von IT Systemen bis zur Vulnerability Exploitation selbst durchzuführen
-
Tools den einzelnen Penetrationtestingphasen zuzuordnen und diese anzuwenden
-
Vulnerabilities zu finden und diese mit eigenem oder adaptieren Fremdcode auszunutzen
Lehrinhalte
-
Footprinting
-
Public Information & Information Leakage
-
Port Scanning
-
System Fingerprinting
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Services Probing
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Exploit Research
-
Vulnerability Testing and Verification of Identified Vulnerabilities
-
OWASP Top 10
Vorkenntnisse
Netzwerk Grundkenntnisse- Linux Grundkenntnisse- C, Python Erfahrung von Vorteil
Literatur
-
Sullivan B. (2012): Web Application Security, A Beginner's Guide, McGraw Hill
-
Ansari, J. (2015): Web Penetration Testing with Kali Linux 2nd edition, packt publishing
-
Kim, P. (2015): Hacker Playbook 2, Secure Planet LLC
-
Clarke, J. (2012): SQL Injection Attacks and Defense, Syngress
-
Dafydd, S. (2011): The Web Application Hacker’s Handbook, 2nd endition, Wiley Publishing Inc.
Leistungsbeurteilung
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|
Digital Systems 1 (DS1)
German /
ILV
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Deutsch |
ILV |
3.00
2.00 |
Kurzbeschreibung
Die Lehrveranstaltung vermittelt- Grundlagenkenntnisse des Entwurfs digitaler Schaltungen und Systeme mittels der Hardwarebeschreibungssprache VHDL und FPGAs als Zieltechnologie.
Methodik
Integrierte Lehrveranstaltung
Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...
-
einfache digitale Schaltungen und Systeme, bestehend aus kombinatorischer und synchroner Logik, mit der Hardwarebeschreibungssprache VHDL, unter Anwendung von Coding Guidelines zu entwerfen und zu codieren
-
diese Systeme mittels eines industriellen Digitalsimulators zu simulieren
-
diese Systeme mittels industrieller Tools auf FPGA-Bausteinen zu synthetisieren und implementieren
Lehrinhalte
-
Einführung in die Hardwarebeschreibungssprache VHDL
-
Beschreibung von kombinatorischer und synchroner Logik mit VHDL
-
VHDL Coding Guidelines
-
Verifikation digitaler Schaltungen und Systeme mittels eines industriellen Digitalsimulators
-
Einblick in Synthese und Implementierung digitaler Schaltungen und Systeme mittels industrieller Tools auf FPGA-Bausteinen als Zieltechnologie
Vorkenntnisse
- Bedienung eines PCs mit modernem Betriebssystem per Konsole-Interface
- Basiskenntnisse über digitale Schaltungen und Systeme (Boolsche Algebra)
Literatur
-
Die Studienbriefe und zusätzliches Material, welches auf der Kursseite im CIS/Moodle verlinkt ist
Leistungsbeurteilung
-
LV-immanente Leistungsbeurteilung (Abgabe eigenständig ausgearbeiteter Beispiele, Multiple Choice Test)
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Funktionale Sprachen (FUS)
German /
ILV
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Deutsch |
ILV |
3.00
2.00 |
Kurzbeschreibung
Konzepte der funktionalen Programmierung wie Lambda Expressions, Lazy Evaluation(z.B. LINQ) oder Pattern Matching haben den Weg in moderne Programmiersprachen gefunden (z.B. Swift, C#, Java, Scala, Rust, …). Die zugrundeliegenden Konzepte sind vielseitig anwendbar undinsbesondere in immer wichtiger werdenden Themengebieten, wie etwa Parallelisierung,nicht mehr wegzudenken. In dieser Lehrveranstaltung werden sowohl die grundlegenden Konzepte als auch deren praktische Anwendung in verschiedensten Programmiersprachen behandelt.
Methodik
Vorlesung, Hands-On Programmierung, Übungsbeispiele
Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...
-
funktionale Konzepte zu verstehen und praktisch anzuwenden (in verschiedenen Programmiersprachen)
-
Vorteile und Grenzen funktionaler Programmierung zu verstehen und abwiegen zu können
-
den Zusammenhang von funktionaler und objektorientierter Programmierung zu erläutern fundierte Konzeptentscheidungen in der Praxis zu treffen.
Lehrinhalte
-
Funktionale Konzepte
-
funktionale Programmiersprachen
-
funktionale Programmierung in der Praxis
-
Umsetzung funktionaler Konzepte in verschiedensten Programmiersprachen
-
Objekt-Funktionale Programmierung
Vorkenntnisse
keine
Literatur
-
Programming in Haskell (Hutton 2016)
-
Real-World Functional Programming (Petricek, Skeet 2010)
Leistungsbeurteilung
-
Übungsbeispiele, Projekte in Gruppen sowie Prüfung
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Medical Data Engineering (MDE)
German /
ILV
|
Deutsch |
ILV |
3.00
2.00 |
Kurzbeschreibung
Die LV bietet einen ersten Einstieg in die wichtigsten Österreichischen eHealth Projekte: eCard System mit Gesundheitsinformationsnetz GIN und die Elektronische Gesundheitsakte ELGA. Die Studierenden entwickeln Software und gewinnen praktische erfahrung.
Methodik
Der Einstieg erfolgt in interaktiven Vorlesungen mit Diskussion. Der Großteil der Zeit ist der Softwareentwicklung gewidmet, in Gruppenprojekten.
Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...
-
einfache Client Anwendungen am eCard / GIN System zu entwickeln
-
die Architektur und die Anwendungen des eCard / GIN Systems zu beschreiben
-
die grundlegenden Prinzipen und die wichtigsten Profile der IHE zu beschreiben
-
die Architektur und die Anwendungen der ELGA grundlegend zu beschreiben
-
den aktuellen Status des medizinischen Telemonitorung in Österreich zu diskutieren
Lehrinhalte
-
Österreichische eCard, Gesundheitsinformationsnetz (GIN)
-
Integrating the Healthcare Enterprises (IHE)
-
Österreichische Elektronische Gesundheitsakte ELGA
-
Telemonitoring in Austria
Vorkenntnisse
Softwareentwicklung (zB in C#)
Literatur
-
www.chipkarte.at
-
www.elga.gv.at
-
weitere Quellen werden über die Lernplattform zur Verfügung gestellt
Leistungsbeurteilung
-
Abschlussprüfung
-
Softwareprojekt
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|
Robotics Application Development (RAD)
German /
ILV
|
Deutsch |
ILV |
3.00
2.00 |
Kurzbeschreibung
Diese LVA gibt eine kurze Einführung in Robotik und die in den letzten Jahren immer populärer
werdenden Frameworks wie ROS (Robotik Operating System).
Kurzeinführung Robotik, Kinematische Grundlagen, Typen, Komponenten
Sensoren: Ultraschallsensoren, Infrarotsensoren, 3D-Sensoren, Laser, Kameras, Multisensorielle
Information;
Navigation: Reaktive Navigation
Simulation und Programmierung
Robot Operating System (ROS)
Methodik
Vorlesung und Übungsaufgaben
Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...
-
Anwendung und Verständnis von verschiedenen Robotic Mittware Systemen
-
Vertiefendes Wissen in ROS (Robotic Operating System)
-
Vertiefendes Wissen in Robotik Selbstlokalisierung und SLAM und der dazugehörigen mathematischen Grundlagen
-
Programmierkenntnisse in C++ unter Linux
-
Coordiante Transformations
-
Praktische Erfahrungen mit realen und simulierter Robotikhardware
Lehrinhalte
-
Robotik Frameworks und Robotik Selbstlokalisierung
Vorkenntnisse
C/C++
Linear Algebra
Literatur
-
Probabilistic Robotics, ISBN-10: 0262201623
-
Introduction to Autonomous Mobile Robots, ISBN-10: 0262015358
Leistungsbeurteilung
-
Fünf Übungsabgaben mit je 100 Punkten. Eine Endprüfung mit 200 Punkten.
|
|
Usability Evaluation (USE)
German /
ILV
|
Deutsch |
ILV |
3.00
2.00 |
Kurzbeschreibung
Kennenlernen praktischer Konzepte von Usability-Evaluationsmethoden in Kleingruppen
Methodik
Vortrag, selbstständige Planung und Durchführung eines Usability-Tests als Projektarbeit, Selbststudium
Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...
-
einen Überblick über Usability-Testmethoden zu geben
-
die technischen und organisatorischen Bestandteile eines Usability-Labors zu erläutern
-
Usability-Tests mit Systemen von SMI, Tobii, (Eyetracking) bzw. Techsmith Morae und XSplit selbstständig durchzuführen
-
Testergebnisse auszuwerten und mittels standardisierter Berichtvorlagen zu dokumentieren
Lehrinhalte
-
Psychologische und technische Grundlagen,
-
Planung, Durchführung und Analyse eines Usability-Tests in Kleingruppen unter Verwendung von Usability-Software,
-
Aufbereitung der Testergebnisse für AuftraggeberInnen
Vorkenntnisse
Grundlagen der Informatik, Grundlagen des User Centered Designs
Literatur
-
Jeffrey Rubin, Dana Chisnell: Handbook of Usability Testing (ISBN-13: 978-0470185483)
-
Joseph S. Dumas: Practical Guide to Usability Testing (ISBN-13: 978-1841500201)
Leistungsbeurteilung
-
Übungen
-
Abschließendes Projekt
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Web Application Development (WAD)
German /
ILV
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Deutsch |
ILV |
3.00
2.00 |
Kurzbeschreibung
Die Lehrveranstaltung beschäftigt sich mit der Entwicklung von Webapplikationen basierend auf Java Platform, Enterprise Edition innerhalb von verteilten Systemarchitekturen. Weiters wird das Thema Web-Frameworks behandelt. Dies betrifft sowohl Oberflächen Frameworks, z.B. JSF - Prime Faces, J2EE, aber auch Backend-seitige wie Beispielsweise Hibernate und JAXB, JAX-WS, JAX-RS.
Methodik
Voträge, Übungen, Diskussionen und Gruppenarbeiten
Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...
-
dynamische Webanwendungen auf Basis von Java Platform, Enterprise Edition zu entwerfen und zu implementieren
-
die Grundkonzepte von JSP, JSTL, JSF und Servlets anzuwenden.
-
relationale Datenbanken mittels JDBC anzubinden.
-
SOAP Web Services zu implementieren und anzusprechen.
-
Webapplikationen als Model-View-Controller Architektur mittels Spring Framework zu implementieren.
-
Frontend-Applikationen mit JSF / PrimeFaces zu planen und zu erstellen
-
Backend-Applikationen mit Hibernate und JAX-WS, JAX-RS zu planen und zu erstellen
Lehrinhalte
-
Entwurf und Implementierung von Web Applikationen auf Basis der Java Platform, Enterprise Edition.
-
JDBC
-
SOAP Web Services
-
Spring MVC Framework
-
JSF
-
Primefaces
-
Hibernate
Vorkenntnisse
- Programmieren mit Java
- Datenbanken
- Webtechnologien (HTML, CSS, JavaScript)
- Grundlagen XML
- Design Patterns Basics
Literatur
-
Jendrock, E et al.: The Java 7 Tutorial, Oracle, September 2014
-
Online-Ressourcen
Leistungsbeurteilung
|
|
Wissenschaftliche Projektbegleitung (VTSE)
German /
SO
|
Deutsch |
SO |
3.00
2.00 |
Kurzbeschreibung
Die Studierenden lernen die Grundlagen des wissenschaftlichen Arbeitens inklusive: - Themensuche - Informationssuche - Aufbau und Gliederung der Arbeit - Quellensuche und -bewertung - Empirische Forschung - Projektplanung - Zitierung Die Studierenden arbeiten mit Beispielen und Leseproben am Erwerb ihrer Kompetenzen im Bereich Wissenschaftliches Arbeiten. Die Studierenden lernen mündliche und schriftliche Peer Reviews zu erstellen.
Der Abschluss der Lehrveranstaltung ist als Konferenz designed, im Zuge desses die Studierenden ihr Paper präsentieren können.
Methodik
Seminar
Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...
-
beim Schreiben und bei der Analyse von Texten die Grundregeln wissenschaftlichen Arbeitens anzuwenden, und dabei eine wissenschaftliche Herangehensweise von einer nicht wissenschaftlichen (alltagsweltlichen) zu unterscheiden
-
im jeweiligen Fach übliche wissenschaftliche Vorgehensweisen und Methoden zu erläutern, und im Rahmen wissenschaftlicher Arbeiten unter Anleitung anzuwenden, insbesondere o für ingenieurwissenschaftliche Themen grundlegende Modellierungs- Entwicklungs- und Testmethoden o für naturwissenschaftliche Themen experimentelle Forschungsmethoden o für empirische Arbeiten ausgewählte qualitative und quantitative Erhebungsmethoden
-
ausgewählte wissenschaftliche Quellen zu recherchieren und in eigenen Texten korrekt zu zitieren
-
eine Frage bzw. ein Problem ihres Faches zu formulieren, unter Anleitung eine Struktur für eine wissenschaftliche Arbeit zu entwickeln, und unter Verwendung von Vorlagen und fachrelevanten Quellen in Form eines Proposals, sowie nachfolgend als Bachelorarbeit zu dokumentieren
-
Inhalt und Ergebnisse einer eigenen oder fremden wissenschaftlichen Publikation nachvollziehbar zu erklären und zu präsentieren
Lehrinhalte
-
Themensuche
-
Erstellung eines Proposals
-
Peer Review
-
Informationssuche
-
Aufbau und Gliederung der Arbeit
-
Quellensuche und -bewertung
-
Empirische Forschung
-
Projektplanung
-
Zitierung
Vorkenntnisse
alle Lernergebnisse der vorigen Semester
Literatur
-
Foliensätze (Moodle Plattform)
Leistungsbeurteilung
-
LV-Immanente Leistungsbeurteilung
|
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Modul 5.3 Software Projekt 5 (MOD5.3)
German /
iMod
|
Deutsch |
iMod |
6.00
- |
|
Innovation Lab 3 (INN3)
German /
ILV
|
Deutsch |
ILV |
4.50
3.00 |
Kurzbeschreibung
Projektbasiertes Lernen in der Informatik. Die Lehrveranstaltung bietet Raum isoliert erworbenes Wissen verschiedener Lehrveranstaltungen zu kombinieren und praktisch anzuwenden. Projekte können von Studierenden vorgeschlagen werden, bzw. aus vorgeschlagenen Projekten gewählt werden. Mitarbeit in Projekten an der Hochschule bzw. in Unternehmen ist ebenfalls möglich. Grundsätzlichmüssen sich die Projekte an den Erfordernisse des aktuellen Semesters( Niveau und Aufwand) orientieren. Projekte müssen einen echten Kunden besitzen.
Methodik
ILV
Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...
-
Lernergebnisse von Lehrveranstaltungen aus vorangegangenen Semestern in einem konkreten Projekt anzuwenden
-
unter Anleitung notwendige Fertigkeiten und notwendiges Wissen aufzubauen
-
bereits erworbene Projektmanagementmethoden methodisch korrekt anzuwenden
Lehrinhalte
-
praktische Vertiefung der Inhalte anderer Lehrveranstaltungen in einem Projekt
Vorkenntnisse
Alle Lehrveranstaltungen der vorangegangenen Semester
Literatur
Leistungsbeurteilung
|
|
Veränderungsmanagement (VMM)
German /
SE
|
Deutsch |
SE |
1.50
1.00 |
Kurzbeschreibung
Die Lehrveranstaltung bereitet die Studierenden auf den Umgang mit Veränderungsprozessen aus systemischer Perspektive vor.
Methodik
Seminar
Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...
-
Phasen (z. B. nach Conner) und die Dynamik (Symptome, Ursachen) des Widerstandes anhand von einfachen Beispielen zu identifizieren und zu erläutern.
-
Basismodelle des Veränderungsmanagements (z. B. 3-Phasen-Modell von Lewin, Strategiemodelle von Glasl) zu benennen und danach konkrete Situationen zu analysieren.
-
Methoden der Einbindung von MitarbeiterInnen (z. B. Kick-off, Workshop, Interview) und Konsequenzen der Beteiligung / Nichtbeteiligung zu erklären.
Lehrinhalte
-
Grundsätze und Vorgehensmodelle für Veränderungsprozesse
-
Kontextklärung
-
Umgang mit Widerständen
-
Systemisches Denken
-
Methoden der Einbindung von MitarbeiterInnen
Vorkenntnisse
Ablüfe im Unernehmen; Projektantwicklung
Literatur
-
Conner, Daryl R. (2006): Managing at the speed of change, Verlag Randome House, NY
-
Doppler Klaus/ Lauterburg, Christoph (2005): Change Management - Den Unternehmenswandel gestalten, 11. Auflage, Frankfurt/Main: Campus Verlag
-
Häfele, Walter (2009): OE-Prozesse initiieren und gestalten: ein Handbuch für Führungskräfte, BeraterInnen und ProjektleiterInnen, 2. Auflage, Verlag Haupt, Bern/Wien
-
Leao, Anja/Hofmann, Mathias (2009): Fit for Change: 44 praxisbewährte Tools und Methoden im Change für Trainer, Moderatoren, Coaches und Change Manager, 2. Auflage, Verlag managerSeminare, Bonn
-
Schiersmann, Christiane/Thiel, Heinz-Ulrich (2010): Organisationsentwicklung: Prinzipien und Strategien von Veränderungsprozessen, 2. Auflage, Verlag VS, Wiesbaden
Leistungsbeurteilung
|
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Modul 5.4 Software-Management (MOD5.4)
German /
kMod
|
Deutsch |
kMod |
6.00
- |
|
Software Qualitätsmanagement (SQM)
German /
UE
|
Deutsch |
UE |
1.50
1.00 |
Kurzbeschreibung
Grundkurs Software-Qualitätsmanagement
Methodik
In der Lehrveranstaltung werden praxisnahe Vorgehensweisen und Lösungsansätze aus dem Software Qualität Engineering mittels interaktivem Vortrag und praktischen Übungen vermittelt.
Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...
-
in der Praxis gelebte Qualitätsmaßnahmen zu verstehen und einzusetzen
-
Software Qualität im agilen Umfeld sicherzustellen
Lehrinhalte
-
Qualität ist relativ, innere und äussere Qualität
-
Standards wie ISO 9000 und ISO 27000, CMMI, SPICE, Audits und ihr heutiger Stellenwert
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Qualität der Anforderungen
-
Qualität der Architektur
-
Qualität der kontinuierlichen Verbesserung
-
Qualität der kontinuierlichen Builds und Integration
-
Qualität der kontinuierlichen Lieferung
-
Software Quality Engineering im agilen Umfeld
-
Review, Checklisten, Quality Gates
Vorkenntnisse
IT Grundwissen
Literatur
-
Software Quality Engineering: A Practitioner's Approach, Witold Suryn, 2014, ISBN-13: 978-1118592496
-
Software Quality Engineering: Ein Leitfaden für bessere Software-Qualität , Ernest Wallmüller, 2013, ISBN-13: 978-3446404052
Leistungsbeurteilung
-
Abschliessende Open Book Moodle Multiple Choice Prüfung mit praktischen Fragen
|
|
Softwarekomponentensysteme (SKS)
German /
ILV
|
Deutsch |
ILV |
4.50
3.00 |
Kurzbeschreibung
Moderne Geschäftsapplikationen werden mittels Softwarekomponenten realisiert. Die Lehrveranstaltung gibt eine Einführung in diese Thematik und behandelt den Bau einer Applikation auf Basis eines Komponentenframeworks (wahlweise Java Enterprise oder .NET). Weiters lernen die Teilnehmenden wie man Web Services (SOAP und REST) entwickelt.
Methodik
Vorlesung und Übungen
Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...
-
komponentenorientiert zu entwickeln
-
ein Komponentenframework einzusetzen
-
fremde Softwarekomponenten in eigener Software einzusetzen
-
Komponentenstrategien zu erklären
-
plattformneutrale Systemschnittstellen umzusetzen
Lehrinhalte
-
Softwarearchitekturen und Applikationsarchetypen
-
Umsetzung einer mehrschichten Lösung
-
Dependency Injection
-
Webservices: SOAP und REST
Vorkenntnisse
Java oder .NET
Literatur
-
Folien
-
Literatur
-
Software und Handbücher
Leistungsbeurteilung
-
Übungen
-
Codereview
-
Abgabegespräch
-
Schriftliche Prüfung
Anmerkungen
Multilinguale Ausbildung mit Java Enterprise oder .NET als Fortführung von Software Engineering 2
|
|
Modul 5.5 Advanced Management 1 (MOD5.5)
German /
kMod
|
Deutsch |
kMod |
6.00
- |
|
Advanced Communication and Ethics (ACE)
English /
SE
|
Englisch |
SE |
1.50
1.00 |
Kurzbeschreibung
Diskussion ethischer Konzepte im privaten, sozialen und beruflichen Umfeld und Analyse von realen ethischen Problemfällen aufbauend auf Niveau B2+
Methodik
Seminar
Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...
-
grundlegende ethische Begriffe in englischer Sprache zu erläutern
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sich zu Ethikfragen in einfachen Fällen eine rational begründbare Meinung zu bilden
-
ethische Fragestellungen in Fallstudien zu analysieren- grundlegende ethische Begriffe in englischer Sprache zu erläutern
-
ethische Fragestellungen in Fallstudien zu analysieren
Lehrinhalte
-
Grundpositionen ethischer Urteilsbildung
-
Vergleich unterschiedlicher Ethikansätze
-
Fallstudien zur Analyse von Problemsituationen
-
Verantwortungsbegriff
-
Nachhaltigkeit
Vorkenntnisse
Gemeinsamer europäischer Referenzrahmen für Sprachen Niveau B2Erfolgreicher Abschluss der Lehrveranstaltung des Vorsemesters
Literatur
-
Maderdonner, O. / et al (2014): Ethics, Skriptum
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Aktuelle Handouts und audiovisuelle Unterstützung
-
Additional current handouts and audio-visual support
Leistungsbeurteilung
-
aktive Mitarbeit sowie zeitgerechte Erfüllung der gestellten Aufgaben
|
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Moderations- und Problemlösungstechniken (MOPLT)
German /
SE
|
Deutsch |
SE |
1.50
1.00 |
Kurzbeschreibung
Die Lehrveranstaltung bereitet die Studierenden auf die Rolle als ModeratorIn unter Einsatz entsprechender Methoden zur Problemlösung und Krativitätsförderung vor.
Methodik
seminar
Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...
-
einen Moderationszyklus entsprechend den Anforderungen der Zielgruppe und der Aufgabenstellung zu planen.
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aus einer neutralen Moderationshaltung unterschiedliche Perspektiven zuzulassen und zu fördern.
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eine Kartenabfrage mit anschließender Clusterbildung und eine Mehrpunktabfrage zielgruppenbezogen zu moderieren
Lehrinhalte
-
Rollen: ModeratorIn, ProtokollführerIn und ErgebnisverantwortlicheR
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Persönliche, methodische und organisatorische Vorbereitung
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Zielsetzung und Aufgabenstellung der Moderation
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Struktur, Ablauf und Gruppen-Prozesssteuerung einer Moderation
-
Ideenfindungs- und Kreativitätstechniken
-
Problemlösungstechniken
Vorkenntnisse
keine
Literatur
-
Dörner, Dietrich (2008): Die Logik des Mißlingens: Strategisches Denken in komplexen Situationen, rororo
-
Gigerenzer, Gerd (2008): Bauchentscheidungen: Die Intelligenz des Unbewussten und die Macht der Intuition, München Goldmann Verlag
-
Hartmann, M./Rieger, M. (2007): Zielgerichtet moderieren, Weinheim: Beltz
-
Klein, Z. M. (2006): Kreative Geister wecken. Kreative Ideenfindung und Problemlösungstechniken, Bonn: Manager Seminare Verlag
-
Schilling, Gert (2005): Moderation von Gruppen, überarb. Auflage, Schilling Verlag, Berlin
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Seifert J. W (2004): Besprechungen erfolgreich moderieren, Offenbach: Gabal Verlag 9. Auflage
Leistungsbeurteilung
-
LV-Immanente Leistungsbeurteilung (Note)
Anmerkungen
keine
|
|
Rechtskunde 2 (RKU)
German /
VO
|
Deutsch |
VO |
1.50
1.00 |
Kurzbeschreibung
Dieser Lehrveranstaltung versucht die rechtliche Relevanz des allgemeinen Unternehmensrechts anhand ausgewählter Themenbereiche aufzuzeigen und bietet einen grundlegenden, vergleichenden Überblick über die wichtigsten Gesellschaftsformen aus dem Bereich der Personen- und Kapitalgesellschaften
Methodik
Vortrag und Fallbesprechung
Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...
-
einfache Sachverhalte auf dem Gebiet der unternehmerischen Stellvertretung und der Mängelrügeobliegenheit rechtlich zu beurteilen
-
die "Wahl der geeigneten Rechtsform" in Bezug auf eine Unternehmensgründung aus gesellschaftsrechtlicher Sicht grundlegend zu beurteilen
Lehrinhalte
-
Ausgewählte Bereiche des Allgemeinen Unternehmensrechts
-
Vergleichende Darstellung der wichtigsten Vertreter aus dem Bereich der Personen- und Kapitalgesellschaften
Vorkenntnisse
Grundkenntnisse des allgemeinen Zivilrechts
Literatur
-
Kalss/Schauer/Winner, Unternehmensrecht, dritte Auflage (2017)
-
Ratka/Rauter/Völkl, Unternehmens- und Gesellschaftsrecht, dritte Auflage, Band I und II (2017)
-
Rieder/Huemer, Gesellschaftsrecht, 4. Auflage (2016)
Leistungsbeurteilung
-
Klausur
-
Fallbearbeitung
-
Mitarbeit
|
|
Unternehmensführung und Controlling (UF)
German /
VO
|
Deutsch |
VO |
1.50
1.00 |
Kurzbeschreibung
In dieser LV erlernen die Studierenden die wesentlichen Eckpfeiler der Unternehmensführung kennen. Hierzu zählen die strategische Ausrichtung des Unternehmens, Organisationskonzepte, MitarbeiterInnen und Unternehmenskultur. Den Abschluss bilden Exkurse zu den Themen Unternehmenskrisen und Controlling.
Methodik
Vortrag, Übungen
Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...
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Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, • die Begriffe „Unternehmung“ und „Unternehmen“ zu unterscheiden • strategische Instrumente anwenden zu können • die geeignetste Organisationsform für ein IT-Dienstleistungsunternehmen auszuwählen • die Merkmale unterschiedlicher Führungsstile wiederzugeben • ein Unternehmensleitbild zu formulieren • den Controlling-Regelkreis zu verstehen
Lehrinhalte
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Unternehmung und Unternehmen, Strategie und Operation, Organisation, Mitarbeiter, Unternehmenskultur, Controlling
Vorkenntnisse
Kostenrechnung, Projektmanagement
Literatur
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Dillerup, Ralf / Stoi, Roman (2013): Unternehmensführung, 4. überarbeitete und erweiterte Auflage, Vahlen Verlag, München. • Eschenbach, Rolf et al. (2017, Hrsg.): Controlling: 21-mal Bindestrich-Controlling für die Praxis, 1. Auflage, LexisNexis, Österreich. • Macharzina, Klaus / Wolf, Joachim (2012): Unternehmensführung, 8. überarbeitete und erweiterte Auflage, Gabler Verlag, Wiesbaden. • Thommen, Jean-Paul / Achleitner, Ann-Kristin (2012): Allgemeine Betriebswirtschaftslehre, 7. überarbeitete Auflage, Gabler Verlag, Berlin.
Leistungsbeurteilung
Anmerkungen
Arbeiten Sie bitte bereits vor der ersten LV die Präsentation im Download des CIS durch.
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Studienplan Informatik VZ (57.69 KB)