Digital Technologies

Lehrinhalte: Logik; Mengen; Relationen und Funktionen; Kombinatorik; Algebraische Strukturen; Zahlentheorie und Modulare Arithmetik; Grundlagen der Graphentheorie

Lehrinhalte: Programmiersprache Python; Imperative Kontrollstrukturen, Funktionen, Datentypen; Modellierung von Problemstellungen; Allgemeine Lern- und Lösungsstrategien in der Informatik; Entwicklungswerkzeuge

Lehrinhalte: Grundbegriffe des Projektmanagements; Projektablauforganisation, -aufbau und -rollen; notwendige Rahmenbedingungen zur Projektinitiierung (Ressourcen, Budget. Termine, etc.); Projektdurchführung, Controlling und Berichtswesen während der Projektabwicklung und Projektabschluss; Kommunikation, Moderation und Präsentation im Projekt; spezielle Methoden und Verfahren in der Projektabwicklung, wie z.B. Schätzverfahren, Kanban, Retrospektiven, Reviews; Umgang mit Anforderungen und Änderungen; SCRUM
 

Lehrinhalte: Basics of climate change, environmental pollution, and dwindling non-renewable resources; Introduction to the circular economy, sustainability, and related concepts (biocapacity, etc.); Sustainability goals; Feedback loops and tipping points; Implications of closed systems with a finite supply of resources; Technology-focused and technology-critical approaches towards sustainability; Circular Societies

Lehrinhalte: Inhaltlich arbeiten die Studierenden selbstständig an aktuellen praxisrelevanten Fragestellungen der Digitalisierung. Der Lernstoff umfasst vor allem das erlernen und Anwenden der Kenntnisse aus dem 1. Semester, z. B. Programmierung in Python und Projektmanagement. Am Semesterende sollen alle Ergebnisse des Projektes semester- und rollenspezifisch in geeigneter Form präsentiert werden.

Lehrinhalte: Vektoren und Vektorräume; Matrizen; Lineare Abbildungen; Lineare Gleichungssysteme; Determinanten; Euklidische Vektorräume

Lehrinhalte: Einführung in die Programmierumgebung von Java; Grundlagen der Programmiersprache Java; Einführung in die objektorientierte Programmierung; Vererbung und Polymorphie; Organisation von Programmen in Pakete; Parametrisierbare Klassen und das Collection Framework; Schreiben/Auslesen von Dateien; Reflection; Programmierung nebenläufiger und verteilter Systeme (Threads / RMI); Programmierung grafischer Benutzeroberflächen mit Swing; Design Patterns; Visualisierung von Programmabläufen und Programmstrukturen mit UML 2.x

Lehrinhalte: Einführung in IoT und die Robotik als Beispiel für mechatronische Systeme; Sensoren und Aktuatoren für IoT und Roboter; Verstehen von (Sensor-) Signalen; Regelungstechnik für mechatronische (Roboter-) Systeme; Modellierung und Simulation von mechatronischen (Roboter-)Systemen mit Octave/Matlab/Scilab; Experimente zu IoT, AGV und UGV

Lehrinhalte (abhängig vom Anwendungsgebiet):
Autonome Systeme: Autonome Systeme
Circular Economy und Umwelttechnik: Verhaltens- und Umweltökonomik
Digitale Transformation: Digitales Innovationsmanagement
Energie: Thermodynamik
Industrie 4.0: Automatisierungstechnik 1
Mobilität: Straßenverkehrssysteme

Lehrinhalte: Grundbegriffe; Unified Modeling Language; Object Constrain Language; Objektorientierte Analyse; Objektorientiertes Design; Objektorientierte Programmierung

Lehrinhalte: Beschreibende Statistik; Charakteristika und Visualisierung ein- und zweidimensionaler Häufigkeitsverteilungen; Zeitreihen; Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitsrechnung; Ein- und zweidimensionale Zufallsvariable; Schließende Statistik; Punkt- und Intervallschätzungen; Hypothesentests (t-Test, chi²-Test)

Lehrinhalte: Spezifikationstechniken für die Analyse und Design: Strukturorientierte, operationale und deskriptive Techniken; Automatische Codegenerierung aus dem Design; Validierung und Verifikation von Softwaresystemen; Testen und Modelchecking

Lehrinhalte: Aufgaben, Einsatz und Architektur von Datenbanksystemen; Relationales Datenmodell und Einführung in SQL; Konzeptionelle Modellierung (Entity-Relationship-Modell); Relationale Entwurfstheorie (Normalformen u.a.); Datenintegrität; Anfragesprachen und Anfrageverarbeitung; Transaktionen und Mehrbenutzersynchronisation; Datenbanksicherheit (Autorisierung); Anbindung an Programmiersprachen; Überblick über nichtrelationale Datenmodelle (NoSQL, XML u.a.)

Lehrinhalte (abhängig vom Anwendungsgebiet):
Autonome Systeme: Grundlagen der Automatisierung
Circular Economy und Umwelttechnik: Abfallwirtschaft und Recycling
Digitale Transformation: Wirtschaftsinformatik 1: Grundlagen der Geschäftsprozesse und Informationssysteme
Energie: Grundlagen der Elektrotechnik 1
Industrie 4.0: Rechnerintegrierte Produktentwicklung
Mobilität: Nahmobilität und Radverkehr
 

Lehrinhalte: Inhaltlich arbeiten die Studierenden selbstständig an aktuellen praxisrelevanten Fragestellungen der Digitalisierung. Der Lernstoff umfasst vor allem das erlernen und Anwenden der Kenntnisse aus dem 2. Semester, z. B. Softwareentwicklung.
Am Semesterende sollen alle Ergebnisse des Projektes semester- und rollenspezifisch in geeigneter Form präsentiert werden.

Lehrinhalte: Netzwerkflussoptimierung: Optimalitätskriterien und grundlegende Algorithmen für Minimal Spannende Bäume, Kürzeste Wege, Maximalflüsse, Minimalkostenflüsse; Lineare Optimierung: Dualitätstheorie, Optimalitätskriterien, Simplexverfahren

Lehrinhalte: Erkenntnisse, Methoden und Vorgehensweisen zur Herstellung gebrauchstauglicher Systeme, in denen eine Interaktion von Systemen der Informationstechnik mit Benutzern stattfindet
Einführung: Mensch-Aufgabe-Software, Entwicklung der Software-Ergonomie im Kontext der historischen Entwicklung der Informationstechnologie, Gesetze und Normen
Grundlagen: Menschliche Informationsverarbeitung und Handlungsprozesse, Ein- und Ausgabegeräte, Interaktionstechniken,Tätigkeitsgestaltung
Benutzerzentrierter Entwicklungsprozess: Vorgehensmodelle, Bedarfs- und Anforderungsanalyse, Spezifikation und Prototyping, Evaluation
Anwendungen: ausgewählte aktuelle Anwendungsbeispiele mit Übungen aus Bereichen wie Webschnittstellen, industrieller Automatisierung oder autonomen Systemen

Lehrinhalte(abhängig vom Anwendungsgebiet):
Autonome Systeme: Mikrocontroller; Cyber-physische Systeme
Circular Economy und Umwelttechnik: Industrieller Umweltschutz und Abwassertechnik; Business Models for Circular Economy
Digitale Transformation: Wirtschaftsinformatik 2: Technologien und Anwendungen; IT-Management im Kontext digitaler Transformation
Energie: Lüftungs-/Klimatechnik; Steuerungs- und elektrische Gebäudetechnik
Industrie 4.0: Additive Fertigung; Rechnerintegrierte Fertigung
Mobilität: Schienenverkehrssysteme; Verkehrssteuerung
 

Lehrinhalte: Inhaltlich arbeiten die Studierenden selbstständig an aktuellen praxisrelevanten Fragestellungen der Digitalisierung. Der Lernstoff umfasst vor allem das erlernen und Anwenden der Kenntnisse aus dem 2. Semester, z. B. Softwareentwicklung. Am Semesterende sollen alle Ergebnisse des Projektes semester- und rollenspezifisch in geeigneter Form präsentiert werden.

Lehrinhalte: Risikomanagement in Projekten der Digitalisierung, dabei Fokus auf Risiken aus den Bereichen Safety, Security, Privacy und anderen ethischen Aspekten; Assessments und Prozessreferenzmodelle, kurze Übersicht zu rechtlichen Rahmenbedingungen; Diskussion gesellschaftlicher Auswirkungen anhand von Fallbeispielen.

Lehrinhalte: Grundbegriffe; Ablauf von Data Science Projekten; Erkunden und Kennenlernen von Daten; Assoziationsanalyse; Clusteralgorithmen (k-Means, EM, DBSCAN, Single Linkage); Klassifikation (Nearest Neighbor, Entscheidungsbäume, Random Forest, Logistic Regression, Naive Bayes, SVM, (Tiefe) Neuronale Netze); (Lineare) Regression; Zeitreihenanalyse mit ARIMA; Evaluationsmethoden für gelernte Modelle; Nutzung der genannten Verfahren mit Bibliotheken für die Programmiersprache Python

Lehrinhalte (abhängig vom Anwendungsgebiet):
Autonome Systeme: Robotik und Aktorik; Digitale Kommunikationstechnik
Circular Economy und Umwelttechnik: Umweltsysteme; Angewandte Modellierung und Simulation
Digitale Transformation: Digitale Geschäftsmodelle; Führung
Energie: Batteriesystemtechnik und Brennstoffzellen; Regelungstechnik
Industrie 4.0: Messtechnik und Sensorik, Digital Production
Mobilität: Digitalisierung im Verkehr; Verkehrsmanagement
 

Lehrinhalte: Inhaltlich arbeiten die Studierenden selbstständig an aktuellen praxisrelevanten Fragestellungen der Digitalisierung. Der Lernstoff umfasst vor allem das Erlernen und Anwenden der Kenntnisse aus dem 2. Semester, z. B. Softwareentwicklung. Am Semesterende sollen alle Ergebnisse des Projektes semester- und rollenspezifisch in geeigneter Form präsentiert werden.

Lehrinhalte: Eigenverantwortliches Bearbeiten und Dokumentieren eines komplexen, zeitlich längerem Projektanteils im Bereich der Digitalisierung; Erstellung eines Praxisberichts zum Nachweis der erworbenen Erkenntnisse und des bearbeiteten Projekts

Die Studierenden bearbeiten eigenverantwortlich ein wissenschaftlich fundiertes Projekt mit Bezug zur Digitalisierung. In der Dokumentation legen die Studierenden die wesentlichen Aspekte des Bereichs der Digitalisierung dar, diskutieren die Lösungsansätze und beschreiben die erarbeitete Lösung. Dabei vertiefen die Studierenden eigenverantwortlich das bestehende theoretische Wissen.