Courses

Archive: past or irregular Courses

Programmierung und Architekturen von Cluster-Rechnern last time SS 2020
Informatik-Repetitorium last time WS 2018/19
Geschichte der Programmiersprachen last time WS 2018/19
Mobile Application Development last time SS 2016
Principles of Programming Languages last time SS 2015
Parallele Algorithmen/Parallel Algorithms least time WS 2014/15
Graphtransformationssysteme last time SS 2014
Funktionale Programmierung in Haskell last time SS 2013

Previous Semester

Hauptseminar

Machine Learning: Advances

Basic data

Title Machine Learning: Advances
Short text SemML-II
Module frequency nur im Wintersemester
Semester hours per week 2

Link to Campo

Anmeldung mit Themenanfrage per E-Mail vor Beginn des Seminars; Die Themen werden nach dem Prinzip "Wer zuerst kommt, mahlt zuerst" verteilt.

Parallel groups / dates

Dieses Seminar führt in das Themengebiet des tiefen Lernens ein. Tiefes Lernen ist eine der gefragtesten Fähigkeiten in der künstlichen Intelligenz. Verfahren des tiefen Lernens haben beispielsweise alle bisherigen Benchmarks für die Klassifizierung von Bildern, Text und Sprache weit übertroffen. Tiefes Lernen ermöglicht und verbessert einige der interessantesten Anwendungen der Welt, wie autonome Fahrzeuge, Genomforschung, humanoide Robotik, Echtzeitübersetzung und es besiegt die besten menschlichen Go-Spieler der Welt.

Ziel des Seminars ist eine umfassende Einführung in das tiefe Lernen. Basierend auf maschinellem Lernen wird daher erklärt, wie tiefes Lernen funktioniert, wann und warum es wichtig ist und die wesentlichen Verfahren beleuchtet.

Zu den Verfahren gehören: (1) Architektur und Hyperparameter; (2) mehrschichtiges Perzeptron; (3) Mischungen neuronaler Netze; (4) tiefes Lernen für Sequenzen (Hidden Markov-Modelle, wiederkehrende neuronale Netze, bidirektionales/Langzeit-Kurzzeitgedächtnis, Gated Recurrent Unit, Temporal Convolutional Network); (5) tiefes Lernen für Bilder (Faltungs-Neuronale Netze); (6) tiefes/verstärkendes Lernen; (7) Markov-Prozesse (Gaußsche Prozesse und Bayes'sche Optimierung, grafische Modelle und Bayes'sche Netze, Kalman- und Partikelfilter); (8) Online-Lernen und Spieltheorie; (9) unüberwachtes Repräsentationslernen und generative Methoden (allgemeine gegnerische Netzwerke, Variational Autoencoder); (10) Datenerweiterung und Transferlernen.¹

Das Seminar gibt einen Einblick in die Welt des tiefen Lernens und befähigt den Studierenden eine wissenschaftliche Präsentation und Ausarbeitung anzufertigen, um individuell erworbenes Wissen einem Fachpublikum vermitteln zu können.

¹ Die Themen sind an den aktuellen Forschungsstand angepasst und wechseln sich jährlich ab.

1. Parallelgruppe

Semester hours per week 2
Teaching language German or English
Responsible

Prof. Dr. Michael Philippsen

Tobias Feigl

Literature references: - G. Goodfellow und Y. Bengio und A. C. Courville: Deep Learning, mitp-Verlag, 2015
- R. S. Sutton und A. G. Barto: Reinforcement Learning: An Introduction, MIT Press, 1998
- F. V. Jensen: An Introduction To Bayesian Networks, Springer, 1996
- R. Rojas: Theorie der neuronalen Netze - eine systematische Einführung, Springer, 1993
- J. Schmidhuber: Deep learning in neural networks: An overview, J. Intl. Neural Network Society (INNS), 2015
- D. Silver et al.: Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search, J. Nature, 2016
- F. Chollet: Deep Learning with Python, Manning Publications, 2017
- A. Müller und S. Guido: Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists, O'Reilly UK Ltd., 2016
- T. J. Hastie und R. Tibshirani und J. H. Friedman: The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Springer Series in Statistics, 2009

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Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
Einzeltermin Wed, 15:00 - 16:00 18.10.2023 - 18.10.2023
  • Tobias Feigl
 11302.04.150
Einzeltermin Sat, 09:00 - 16:00 20.01.2024 - 20.01.2024 11302.04.150
Einzeltermin Sat, 09:00 - 16:00 27.01.2024 - 27.01.2024 11302.04.150
Einzeltermin Sat, 09:00 - 16:00 03.02.2024 - 03.02.2024 11302.04.150
Einzeltermin Sat, 09:00 - 16:00 17.02.2024 - 17.02.2024 11302.04.150

Machine Learning: Introduction

Basic data

Title Machine Learning: Introduction
Short text SemML-I
Module frequency nur im Wintersemester
Semester hours per week 2

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Anmeldung mit Themenanfrage per E-Mail vor Beginn des Seminars; Die Themen werden nach dem Prinzip "Wer zuerst kommt, mahlt zuerst" verteilt.

Parallel groups / dates

Dieses Seminar führt in das Themengebiet des maschinellen Lernens (ML) ein. ML ist die Wissenschaft, Computer zum Handeln zu bewegen, ohne explizit programmiert zu werden. ML ist heute so allgegenwärtig, dass wir es wahrscheinlich täglich verwenden, ohne es zu wissen. So hat ML in den letzten Jahren beispielsweise selbstfahrende Autos, praktische Bild- und Spracherkennung und die effektive Partner- und Websuche ermöglicht.

Ziel des Seminars ist eine umfassende Einführung in das maschinelle Lernen, Analyse und Verarbeitung von Daten sowie statistische Mustererkennung. Zu den Themen gehören: (1) Klassifizierungs- und Regressionsprobleme; (2) überwachtes Lernen (parametrische und nicht parametrische Algorithmen, lineare und logistische Regression, k-nächster Nachbar, Support-Vector-Machines, Entscheidungsbäume, flache neuronale Netze); (3) unüberwachtes Lernen (K-Means, Clustering, Dimensionsreduktion, PCA, LDA, Empfehlungssysteme); (4) Ensemble- und Online-Lernen; (5) Regularisierung: Modelldiagnose, Fehleranalyse und Qualitätsmetriken sowie Interpretation der Ergebnisse; (5) evolutionäre Algorithmen; (6) Anomalieerkennung und Gaußsche Verteilungen; (7) Bayes, Kalman-Filter und Gaußsche Prozesse.¹

Das Seminar gibt einen Einblick in die Welt des maschinellen Lernens und befähigt den Studierenden eine wissenschaftliche Präsentation und Ausarbeitung anzufertigen, um individuell erworbenes Wissen einem Fachpublikum vermitteln zu können.

¹ Die Themen sind an den aktuellen Forschungsstand angepasst und wechseln sich jährlich ab.

1. Parallelgruppe

Semester hours per week 2
Teaching language German or English
Responsible

Tobias Feigl

Prof. Dr. Michael Philippsen

Literature references: - A. Müller und S. Guido: Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists, O'Reilly UK Ltd., 2016
- K. P. Murphy: Machine learning - a probabilistic perspective, Adaptive computation and machine learning series, MIT Press, 2012.
- T. J. Hastie und R. Tibshirani und J. H. Friedman: The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Springer Series in Statistics, 2009.
- T. M. Mitchell: Machine Learning, McGraw-Hill Education Ltd., 1997
- F. V. Jensen: An Introduction To Bayesian Networks, Springer, 1996
- J. A. Freeman: Simulating neural networks - with Mathematica, Addison-Wesley Professional, 1993
- J. A. Hertz und A. Krogh und R. G. Palmer: Introduction to the theory of neural computation, Westview Press, 1991
- R. Rojas: Theorie der neuronalen Netze - eine systematische Einführung, Springer, 1993
- W. Banzhaf und F. D. Francone und R. E. Keller und P. Nordin: Genetic programming - An Introduction: On the Automatic Evolution of Computer Programs and Its Applications, Morgan Kaufmann, 1998
- M. Mitchell: An introduction to genetic algorithms, MIT Press, 1996
- Z. Michalewicz: Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs, Springer, 1992
- M. Bishop: Pattern Recognition and Machine Learning (Information Science and Statistics), Springer, 2006

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Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
Einzeltermin Wed, 15:00 - 16:00 18.10.2023 - 18.10.2023
  • Tobias Feigl
 11302.04.150
Einzeltermin Sat, 09:00 - 16:00 20.01.2024 - 20.01.2024 11302.04.150
Einzeltermin Sat, 09:00 - 16:00 27.01.2024 - 27.01.2024 11302.04.150
Einzeltermin Sat, 09:00 - 16:00 03.02.2024 - 03.02.2024 11302.04.150
Einzeltermin Sat, 09:00 - 16:00 17.02.2024 - 17.02.2024 11302.04.150

Seminar

Begleitseminar zu Bachelor- und Masterarbeiten

Basic data

Title Begleitseminar zu Bachelor- und Masterarbeiten
Short text inf2-bs-bama
Module frequency in jedem Semester
Semester hours per week 3

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Parallel groups / dates

1. Parallelgruppe

Semester hours per week 3
Teaching language German
Responsible

Prof. Dr. Michael Philippsen

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Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Mon, 12:15 - 13:45 16.10.2023 - 05.02.2024 01.01.2024
25.12.2023
  • Prof. Dr. Michael Philippsen
 11302.04.150

Current Semester

Hauptseminar

"Hallo Welt!" für Fortgeschrittene

Basic data

Title "Hallo Welt!" für Fortgeschrittene
Short text HW
Module frequency nur im Sommersemester
Semester hours per week 3

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Inhalt:

Programmierwettbewerbe wie der International Collegiate Programming Contest (ICPC) der ACM bieten die Möglichkeit, die eigenen Programmier- und Teamfähigkeiten an einer Vielzahl algorithmischer Probleme aus ganz verschiedenen Gebieten wie Geometrie, Kombinatorik, String-Verarbeitung und Zahlentheorie zu testen. Dabei treten die Studenten in 3er-Teams an, haben aber nur einen Computer zur Verfügung. Oft ist die Teamstrategie entscheidend für den Erfolg der Gruppe.

In diesem Seminar werden wichtige Algorithmen zur Lösung von Problemen aus den verschiedenen Gebieten in wöchentlichen, studentischen Vorträgen vorgestellt und Standardverfahren eingeübt. Neben den Vorträgen werden zum Thema passende Aufgaben besprochen und diskutiert. Zusätzlich müssen eine gewisse Anzahl an Aufgaben in Einzelarbeit gelöst werden.

Das Seminar bereitet auf die Teilnahme am Programmierwettbewerb der Universität Erlangen-Nürnberg Ende des Sommersemesters vor. Es besteht Teilnahmepflicht für diesen Wettbewerb.

Die Materialien zur Lehrveranstaltung werden über StudOn bereitgestellt.

Empfohlene Literatur:

  • Skiena/Revilla, Programming Challenges. The Programming Contest Training Manual. Springer 2003.
  • Cormen/Leiserson/Rivest/Stein, Introduction to Algorithms. MIT Press 2001.

Parallel groups / dates

1. Parallelgruppe

Semester hours per week 3
Teaching language German or English
Responsible

Daniela Novac

Prof. Dr. Michael Philippsen

Dr.-Ing. Paul Wild

Maximum number of participants: 18

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Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Mon, 14:00 - 16:00 15.04.2024 - 15.07.2024 20.05.2024 11302.04.150
Einzeltermin Fri, 14:00 - 16:00 19.04.2024 - 19.04.2024 11302.04.150

Seminar

Begleitseminar zu Bachelor- und Masterarbeiten

Basic data

Title Begleitseminar zu Bachelor- und Masterarbeiten
Short text inf2-bs-bama
Module frequency in jedem Semester
Semester hours per week 3

Link to Campo

Parallel groups / dates

1. Parallelgruppe

Semester hours per week 3
Teaching language German
Responsible

Prof. Dr. Michael Philippsen

Link to Campo

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Mon, 12:15 - 13:45 15.04.2024 - 15.07.2024 20.05.2024
  • Prof. Dr. Michael Philippsen
 11302.04.150

Upcoming Semester

Vorlesung

Applied Software Engineering

Basic data

Title Praktische Softwaretechnik
Short text PSWT-PSWT
Module frequency nur im Wintersemester
Semester hours per week 4

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Software ist überall und Software ist komplex. Nicht triviale Software wird von Teams entwickelt. Oft müssen bei der Entwicklung von Softwaresystemen eine Vielzahl von funktionalen und nicht funktionalen Anforderungen berücksichtigt werden. Hierfür ist eine disziplinierte und ingenieurmäßige Vorgehensweise notwendig.  

Die Vorlesung "Praktische Softwaretechnik" soll ...  

  • ein Bewusstsein für die typischen Problemstellungen schaffen, die bei der Durchführung umfangreicher Softwareentwicklungsprojekte auftreten,
  • ein breites Basiswissen über die Konzepte, Methoden, Notationen und Werkzeuge der modernen Softwaretechnik vermitteln und
  • die Möglichkeiten und Grenzen ihres Einsatzes im Kontext realistischer Projektumgebungen anhand praktischer Beispiele demonstrieren und bewerten.

Die Vorlesung adressiert inhaltlich alle wesentlichen Bereiche der Softwaretechnik. Vorgestellt werden unter anderem

  • traditionelle sowie agile Methoden der Softwareentwicklung,
  • Methoden der Anforderungsanalyse und des Systementwurfs,
  • Konzepte der Softwarearchitektur,
  • implementierung und Dokumentation und
  • Testen und Qualitätssicherung sowie Prozessverbesserung.

Parallel groups / dates

1. Parallelgruppe

Semester hours per week 4
Teaching language English
Responsible

Dr. Ing. Christoph Erhardt

Ralf Ellner

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Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Mon, 08:00 - 10:00 14.10.2024 - 03.02.2025 23.12.2024
30.12.2024
06.01.2025
  • Dr. Ing. Christoph Erhardt
  • Ralf Ellner

Ausgewählte Kapitel aus dem Übersetzerbau

Basic data

Title Ausgewählte Kapitel aus dem Übersetzerbau
Short text inf2-ueb3
Module frequency nur im Wintersemester
Semester hours per week 2

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Es ist keine Anmeldung erforderlich.

Parallel groups / dates

In der Vorlesung werden Aspekte des Übersetzerbaus beleuchtet, die über die Vorlesungen "Grundlagen des Übersetzerbaus" und "Optimierungen in Übersetzern" hinausgehen.
Voraussichtliche Themen sind:

  • Übersetzer u. Optimierungen für funktionale Programmiersprachen
  • Übersetzung aspektorientierter Programmiersprachen
  • Erkennung von Wettlaufsituationen
  • Software Watermarking
  • Statische Analyse und symbolische Ausführung
  • Binden von Objektcode und Unterstützung für dynamische Bibliotheken
  • Strategien zur Ausnahmebehandlung
  • Just-in-Time-Übersetzer
  • Speicherverwaltung und Speicherbereinigung
  • LLVM

Die Materialien zur Lehrveranstaltung werden über StudOn bereitgestellt.

1. Parallelgruppe

Semester hours per week 2
Teaching language German
Responsible

Prof. Dr. Michael Philippsen

Julian Brandner

Tobias Heineken

Florian Mayer

Daniela Novac

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Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Wed, 08:15 - 09:45 16.10.2024 - 05.02.2025 25.12.2024
01.01.2025
  • Julian Brandner
  • Daniela Novac
  • Tobias Heineken
  • Prof. Dr. Michael Philippsen
  • Florian Mayer

Grundlagen des Übersetzerbaus

Basic data

Title Grundlagen des Übersetzerbaus
Short text inf2-ueb
Module frequency nur im Wintersemester
Semester hours per week 2

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Voraussetzung zur Teilnahme an der Modulprüfung ist die erfolgreiche Bearbeitung der Übungsaufgaben.

Parallel groups / dates

1. Parallelgruppe

Semester hours per week 2
Teaching language German
Responsible

Florian Mayer

Prof. Dr. Michael Philippsen

Tobias Heineken

Link to Campo

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Thu, 08:15 - 09:45 17.10.2024 - 06.02.2025 02.01.2025
26.12.2024
  • Prof. Dr. Michael Philippsen

Parallele und Funktionale Programmierung

Basic data

Title Parallele und Funktionale Programmierung
Short text PFP
Module frequency nur im Wintersemester
Semester hours per week 2

Link to Campo

Parallel groups / dates

Die Materialien zur Lehrveranstaltung werden über StudOn bereitgestellt.

1. Parallelgruppe

Semester hours per week 2
Teaching language German
Responsible

Prof. Dr. Michael Philippsen

Dr.-Ing. Norbert Oster

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Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Tue, 12:15 - 13:45 15.10.2024 - 04.02.2025 24.12.2024
31.12.2024
  • Prof. Dr. Michael Philippsen
  • Dr.-Ing. Norbert Oster

Software-Projektmanagement

Basic data

Title Software-Projektmanagement
Short text PSWT-SPM
Module frequency nur im Wintersemester
Semester hours per week 4

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Parallel groups / dates

1. Parallelgruppe

Semester hours per week 4
Teaching language German
Responsible

Prof. Dr. Bernd Hindel

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Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
nach Vereinbarung - -
  • Prof. Dr. Bernd Hindel

Hauptseminar

Machine Learning: Advances

Basic data

Title Machine Learning: Advances
Short text SemML-II
Module frequency nur im Wintersemester
Semester hours per week 2

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Anmeldung mit Themenanfrage per E-Mail vor Beginn des Seminars; Die Themen werden nach dem Prinzip "Wer zuerst kommt, mahlt zuerst" verteilt.

Parallel groups / dates

1. Parallelgruppe

Semester hours per week 2
Teaching language German or English
Responsible

Prof. Dr. Michael Philippsen

Tobias Feigl

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Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
nach Vereinbarung - -
  • Tobias Feigl
Einzeltermin Thu, 14:00 - 15:00 10.10.2024 - 10.10.2024
Blockveranstaltung+Sa Sat, 09:00 - 16:00 04.01.2025 - 29.03.2025 06.01.2025

Machine Learning: Introduction

Basic data

Title Machine Learning: Introduction
Short text SemML-I
Module frequency nur im Wintersemester
Semester hours per week 2

Link to Campo

Anmeldung mit Themenanfrage per E-Mail vor Beginn des Seminars; Die Themen werden nach dem Prinzip "Wer zuerst kommt, mahlt zuerst" verteilt.

Parallel groups / dates

1. Parallelgruppe

Semester hours per week 2
Teaching language German or English
Responsible

Prof. Dr. Michael Philippsen

Tobias Feigl

Link to Campo

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
nach Vereinbarung - -
  • Tobias Feigl
Einzeltermin Thu, 14:00 - 15:00 10.10.2024 - 10.10.2024 11302.04.150
Blockveranstaltung+Sa Sat, 09:00 - 16:00 04.01.2025 - 29.03.2025 06.01.2025

Seminar

Begleitseminar zu Bachelor- und Masterarbeiten

Basic data

Title Begleitseminar zu Bachelor- und Masterarbeiten
Short text inf2-bs-bama
Module frequency in jedem Semester
Semester hours per week 3

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Parallel groups / dates

1. Parallelgruppe

Semester hours per week 3
Teaching language German
Responsible

Prof. Dr. Michael Philippsen

Link to Campo

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Mon, 12:15 - 13:45 14.10.2024 - 03.02.2025 23.12.2024
06.01.2025
30.12.2024
  • Prof. Dr. Michael Philippsen
 11302.04.150

Übung

Übungen zu Ausgewählte Kapitel aus dem Übersetzerbau

Basic data

Title Übungen zu Ausgewählte Kapitel aus dem Übersetzerbau
Short text inf2-ueb3-ex
Module frequency nur im Wintersemester
Semester hours per week 2

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Blockveranstaltung n.V. nach der Vorlesungszeit.

Parallel groups / dates

Die Übungen zu Übersetzerbau 3 stellen eine Ergänzung zur Vorlesung dar. In der Vorlesung wird unter anderem die Architektur und Funktionsweise einer virtuellen Maschine beleuchtet. In den Übungen soll dies praktisch umgesetzt werden. Hierzu sollen die Studenten in einer Blockveranstaltung eine kleine virtuelle Maschine selbst implementieren. Den Anfang bildet das Einlesen des Byte-Codes und am Ende soll ein funktionsfähiger optimierender Just-in-Time-Übersetzer entstehen.
Die Materialien zur Lehrveranstaltung werden über StudOn bereitgestellt.

1. Parallelgruppe

Semester hours per week 2
Teaching language German
Responsible

Prof. Dr. Michael Philippsen

Tobias Heineken

Florian Mayer

Julian Brandner

Link to Campo

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
nach Vereinbarung - -
  • Tobias Heineken
  • Florian Mayer
  • Julian Brandner

Übungen zu Grundlagen des Übersetzerbaus

Basic data

Title Übungen zu Grundlagen des Übersetzerbaus
Short text inf2-ueb-ex
Module frequency nur im Wintersemester
Semester hours per week 2

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Parallel groups / dates

Im Rahmen der Übungen werden die in der Vorlesung vorgestellten Konzepte und Techniken zur Implementierung eines Übersetzers in die Praxis umgesetzt. Ziel der Übungen ist es, bis zum Ende des Semesters einen funktionsfähigen Übersetzer für die Beispiel-Programmiersprache e2 zu implementieren. Die hierfür nötigen zusätzlichen Kenntnisse (z.B. Grundlagen des Assemblers für x86-64) werden in den Tafelübungen vermittelt. Die im Laufe des Semesters zu erreichenden Meilensteine sind im StudOn-Eintrag der Vorlesung aufgelistet. Die Materialien zur Lehrveranstaltung werden über StudOn bereitgestellt.

1. Parallelgruppe

Semester hours per week 2
Teaching language German
Responsible

Tobias Heineken

Prof. Dr. Michael Philippsen

Florian Mayer

Link to Campo

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Mon, 14:15 - 15:45 14.10.2024 - 03.02.2025 06.01.2025
23.12.2024
30.12.2024

Im Rahmen der Übungen werden die in der Vorlesung vorgestellten Konzepte und Techniken zur Implementierung eines Übersetzers in die Praxis umgesetzt. Ziel der Übungen ist es, bis zum Ende des Semesters einen funktionsfähigen Übersetzer für die Beispiel-Programmiersprache e2 zu implementieren. Die hierfür nötigen zusätzlichen Kenntnisse (z.B. Grundlagen des Assemblers für x86-64) werden in den Tafelübungen vermittelt. Die im Laufe des Semesters zu erreichenden Meilensteine sind im StudOn-Eintrag der Vorlesung aufgelistet. Die Materialien zur Lehrveranstaltung werden über StudOn bereitgestellt.

2. Parallelgruppe

Semester hours per week 2
Teaching language German
Responsible

Prof. Dr. Michael Philippsen

Tobias Heineken

Florian Mayer

Link to Campo

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Fri, 08:15 - 09:45 18.10.2024 - 07.02.2025 01.11.2024
27.12.2024
03.01.2025

Im Rahmen der Übungen werden die in der Vorlesung vorgestellten Konzepte und Techniken zur Implementierung eines Übersetzers in die Praxis umgesetzt. Ziel der Übungen ist es, bis zum Ende des Semesters einen funktionsfähigen Übersetzer für die Beispiel-Programmiersprache e2 zu implementieren. Die hierfür nötigen zusätzlichen Kenntnisse (z.B. Grundlagen des Assemblers für x86-64) werden in den Tafelübungen vermittelt. Die im Laufe des Semesters zu erreichenden Meilensteine sind im StudOn-Eintrag der Vorlesung aufgelistet. Die Materialien zur Lehrveranstaltung werden über StudOn bereitgestellt.

3. Parallelgruppe

Semester hours per week 2
Teaching language German
Responsible

Tobias Heineken

Prof. Dr. Michael Philippsen

Florian Mayer

Link to Campo

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Fri, 10:15 - 11:45 18.10.2024 - 07.02.2025 27.12.2024
03.01.2025
01.11.2024
  • Tobias Heineken

Übungen zu Parallele und Funktionale Programmierung

Basic data

Title Übungen zu Parallele und Funktionale Programmierung
Short text UePFP
Module frequency nur im Wintersemester
Semester hours per week 2

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Parallel groups / dates

10. Parallelgruppe

Semester hours per week 2
Teaching language German
Responsible

Julian Brandner

Prof. Dr. Michael Philippsen

Maximum number of participants: 25

Link to Campo

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Tue, 14:00 - 16:00 15.10.2024 - 04.02.2025 24.12.2024
31.12.2024

4. Parallelgruppe

Semester hours per week 2
Teaching language German
Responsible

Julian Brandner

Prof. Dr. Michael Philippsen

Maximum number of participants: 25

Link to Campo

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Wed, 14:15 - 15:45 16.10.2024 - 05.02.2025 25.12.2024
01.01.2025

11. Parallelgruppe

Semester hours per week 2
Teaching language German
Responsible

Julian Brandner

Prof. Dr. Michael Philippsen

Maximum number of participants: 25

Link to Campo

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Tue, 16:00 - 18:00 15.10.2024 - 04.02.2025 24.12.2024
31.12.2024

3. Parallelgruppe

Semester hours per week 2
Teaching language German
Responsible

Prof. Dr. Michael Philippsen

Julian Brandner

Maximum number of participants: 25

Link to Campo

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Tue, 14:15 - 15:45 15.10.2024 - 04.02.2025 31.12.2024
24.12.2024

14. Parallelgruppe

Semester hours per week 2
Teaching language German
Responsible

Julian Brandner

Prof. Dr. Michael Philippsen

Maximum number of participants: 25

Link to Campo

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Fri, 12:00 - 14:00 18.10.2024 - 07.02.2025 27.12.2024
03.01.2025
01.11.2024

9. Parallelgruppe

Semester hours per week 2
Teaching language German
Responsible

Prof. Dr. Michael Philippsen

Julian Brandner

Maximum number of participants: 25

Link to Campo

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Mon, 16:00 - 18:00 14.10.2024 - 03.02.2025 06.01.2025
30.12.2024
23.12.2024

5. Parallelgruppe

Semester hours per week 2
Teaching language German
Responsible

Prof. Dr. Michael Philippsen

Julian Brandner

Maximum number of participants: 25

Link to Campo

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Wed, 16:15 - 17:45 16.10.2024 - 05.02.2025 01.01.2025
25.12.2024

8. Parallelgruppe

Semester hours per week 2
Teaching language German
Responsible

Prof. Dr. Michael Philippsen

Julian Brandner

Maximum number of participants: 25

Link to Campo

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Mon, 14:00 - 16:00 14.10.2024 - 03.02.2025 30.12.2024
23.12.2024
06.01.2025

6. Parallelgruppe

Semester hours per week 2
Teaching language German
Responsible

Prof. Dr. Michael Philippsen

Julian Brandner

Maximum number of participants: 25

Link to Campo

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Fri, 08:15 - 09:45 18.10.2024 - 07.02.2025 03.01.2025
01.11.2024
27.12.2024

1. Parallelgruppe

Semester hours per week 2
Teaching language German
Responsible

Julian Brandner

Prof. Dr. Michael Philippsen

Maximum number of participants: 25

Link to Campo

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Mon, 10:15 - 11:45 14.10.2024 - 03.02.2025 06.01.2025
23.12.2024
30.12.2024

2. Parallelgruppe

Semester hours per week 2
Teaching language German
Responsible

Prof. Dr. Michael Philippsen

Julian Brandner

Maximum number of participants: 25

Link to Campo

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Mon, 12:15 - 13:45 14.10.2024 - 03.02.2025 06.01.2025
23.12.2024
30.12.2024

12. Parallelgruppe

Semester hours per week 2
Teaching language German
Responsible

Julian Brandner

Prof. Dr. Michael Philippsen

Maximum number of participants: 25

Link to Campo

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Wed, 14:00 - 16:00 16.10.2024 - 05.02.2025 01.01.2025
25.12.2024

13. Parallelgruppe

Semester hours per week 2
Teaching language German
Responsible

Prof. Dr. Michael Philippsen

Julian Brandner

Maximum number of participants: 25

Link to Campo

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Thu, 16:00 - 18:00 17.10.2024 - 06.02.2025 26.12.2024
02.01.2025

7. Parallelgruppe

Semester hours per week 2
Teaching language German
Responsible

Julian Brandner

Prof. Dr. Michael Philippsen

Maximum number of participants: 25

Link to Campo

Date and Time Start date - End date Cancellation date Lecturer(s) Comment Room
wöchentlich Fri, 10:15 - 11:45 18.10.2024 - 07.02.2025 03.01.2025
27.12.2024
01.11.2024

General Course Portfolio

Summer term

Winter term
Algorithmen und Datenstrukturen (Übungen) (AuD) (AuD)
Parallele und Funktionale Programmierung (PFP)
Grundlagen des Übersetzerbaus (UE1)
Optimierungen in Übersetzern (UE2)
Ausgewählte Kapitel aus dem Übersetzerbau (UE3)
Analyse und Design objektorientierter Softwaresysteme mit der Unified Modeling Language (UML) (OOAD)
Testen von Softwaresystemen (TSWS)
Machine Learning: Introduction (ML-I)
Machine Learning: Advances (ML-II)
“Hallo Welt!” für Fortgeschrittene (HW)