Internationale Studierende

• Grundbegriffe
• Zielsetzungen und Prinzipien des Software Engineerings
• Vorgehensmodelle (Wasserfall, V-Modell XT, agile Modelle)
• Darlegung der Ergebnistypen der Softwareentwicklungsphasen mit Methodenzuordnung
• Grundlagen der objektorientierten Funktions- und Datenmodellierung
• Objektorientierte Analyse auf der Basis von UML (Use Case Modellierung, Erstellung statischer Modelle, Erstellung dynamischer Modelle)

• Objektorientierte Analyse und Design auf der Basis von UML (Zusammenhang, Analyse-, Designmodelle; Aufgaben des objektorientierten Designs Komponentenbasierte Entwicklung, Schnittstellenspezifikation, UML-Design-Diagramme, Design-Patterns); Softwarearchitekturen,
• Testen (Grundbegriffe, Zielsetzungen, Test-Lifecycle, Testfallentwurfsmethoden, Besonderheiten des Tests objektorientierter Systeme, Reviewtechniken, Testorganisation)
• optional: Messen und Bewerten von Software (Messmodelle, GQM, beispielhafte Softwaremaße)
• Die Studierenden lernen die Grundlagen des objektorientierten Design sowie methodisches Testen kennen.
• Build Systeme, Konfigurationsmanagement, Docker
• Fertigkeit zur Analyse und Strukturierung technischer Problemstellungen: An geeigneten Beispielen lernen die Studierenden die Strukturierung und den Entwurf komplexer technischer Problemstellungen
• Auswahl und sichere Anwendung geeigneter Methoden: Die Studierenden lernen die Vor- und Nachteile geeigneter Methoden aus dem Design- und Testbereich kennen, um gezielt einen adäquaten Methodeneinsatz für eine vorgegebene Problemstellung vornehmen zu können.

Die Studierenden sollen in Gruppen eine eigene Anwendung umsetzen. Eine Anwendung könnte bspw. ein Spiel, eine Three-Tier-Webanwendung oder eine vergleichbare Anwendung sein. Mögliche Anwendungsteile wären dabei eine grafische Oberfläche (auch Weboberfläche), Datenbankanbindung inkl. Schemaentwurf, Netzwerkkommunikation, KI, etc.

Weiterhin erstellen die Studenten eine Dokumentation (Gesamtüberblick, verschiedene Anwendungsfälle, die wichtigsten Aktivitäts- und Sequenzdiagramme, etc.).

Architecture of distributed systems, differences between peer-to-peer and client-server.

Client-server architectures, protocols for remote procedure call, for example Remote Method Invocation, GraphQL and Google RPC.

Basics of the HTTP protocol and application in the form of Web APIs.

Comprehensive introduction to the REST architecture principle: resources, URLs, CRUD, hypermedia, caching, security.

• Basics Concepts in Information Security Management
• Information Security Policy
• The Human Factor in Information Security
• Information Security Management System
• Information Security Frameworks
• Organising for Information Security

Learning Outcomes

• The students gain a deep insight into the field of activity of an information security manager. The focus is on the role of the "human factor" for information security in companies.
• They are familiar with the most important methods and models of information security management and can select and apply them according to the situation.
• You will understand the sometimes conflicting requirements of the various information security stakeholders in practice and be able to act in this area of conflict.
• They are able to independently familiarize themselves with new areas of knowledge, inform themselves about current developments in the field of information security and correctly assess their practical significance.
• Using examples, students implement concrete security requirements in practice and test their effectiveness.

Die Studierenden sollen in Gruppen eine eigene Anwendung umsetzen. Eine Anwendung könnte bspw. ein Spiel, eine Three-Tier-Webanwendung oder eine vergleichbare Anwendung sein. Mögliche Anwendungsteile wären dabei eine grafische Oberfläche (auch Weboberfläche), Datenbankanbindung inkl. Schemaentwurf, Netzwerkkommunikation, KI, etc.

Weiterhin erstellen die Studenten eine Dokumentation (Gesamtüberblick, verschiedene Anwendungsfälle, die wichtigsten Aktivitäts- und Sequenzdiagramme, etc.).

Das Bachelorarbeitsmodul setzt sich zusammen aus der Bachelorarbeit (12 CP) sowie dem Bachelorseminar (3 CP).

Die Bachelorarbeit umfasst eigene Studien und Recherchen über den Stand der Technik und der Wissenschaft des jeweiligen Themengebiets. Die Arbeit muss von Randbedingungen abstrahieren, die ihrer Natur nach nicht technisch begründet sind, sondern aus den spezifischen Gegebenheiten des Unternehmens resultieren. Soweit softwaretechnische Lösungen als Teil der Aufgabe gefordert sind, heißt das in der Regel, dass Prototypen implementiert werden, nicht aber die Sicherstellung von Produkteigenschaften (inkl. begleitender Handbücher etc.) eingeschlossen ist. Im Bachelorseminar werden die Grundzüge des wissenschaftlichen Arbeitens vermittelt und geübt.

R ist eine quelloffene Statistiksoftware, die in den 1990er Jahren von Ross Ihaka und Robert Gentleman entwickelt wurde. Seitdem hat die Popularität von R von Jahr zu Jahr zugenommen, und mit ihr auch ihre Community.

Dieser Kurs hat zwei Hauptziele. Zum einen erhalten Sie eine Einführung in die Programmiersprache R, d. h. Sie lernen die wesentlichen Konzepte wie Vektoren, Kontrollstrukturen, Funktionen usw. durch praktische Computerübungen kennen.

Das zweite Ziel ist die Anwendung von R-implementierten Methoden im Bereich der Data Science. Dies reicht von der einfachen Datenerfassung über Methoden zur Betrugserkennung bis hin zu modernen Algorithmen zur Gesichtserkennung. In den praktischen Computerübungen werden Sie einige dieser Methoden selbst implementieren und an Beispieldatensätzen testen. 

Am Ende der Vorlesung werden Sie in der Lage sein, Daten in R einzulesen, grafisch ansprechend aufzubereiten und mit modernen statistischen Algorithmen zu analysieren. Sie können die Ergebnisse zusammenfassen, interpretieren und grafisch darstellen.

Die Vorlesung wechselt zwischen zweistündigen Präsenzveranstaltungen und zweistündigen praktischen Übungen.

Studierende lernen technische Mechanismen und operative Vorgehensweisen zur Analyse und zur Vermeidung von digitalen Angriffen und Risiken kennen (z.B. Analyse von Schadsoftware) und setzen diese ein.

Der Fokus liegt auf dem Identifizieren und Verstehen von Angriffsszenarien, den verwendeten (Open-Source-) Werkzeugen zur Verteidigung und dem technischen Implementieren von entsprechenden Gegenmaßnahmen (z.B. Firewalls oder Intrusion-Detection-Systeme).

Auch das Thema sichere Softwareentwicklung, Informationsbeschaffung und entsprechende Einordnung von Angriffen sowie konzeptionelle Security-Analysen werden miteinbezogen.

Die Ziele dieses Moduls sind

- einen Überblick über klassische und moderne Techniken zu vermitteln, die in Computer-Vision-Systemen zur Automatisierung, sowie in der Robotik, der medizinischen Bildgebung und der Photogrammmetrie eingesetzt werden.

- in die Grundlagen neuronaler Netze einzuführen, die benötigt werden, um intelligente Agenten mit Fähigkeiten zur visuellen Wahrnehmung auszustatten.

Das Modul spannt einen Bogen vom Auswählen geeigneter Ausrüstung für visuelle Inspektionsaufgaben bis hin zur Bildklassifikation mit Convolutional Neural Networks und der Bildsuche mit Bag-of-Visual-Words-Modellen. Es werden Techniken aus der digitalen Bildverarbeitung, der Kamerageometrie und des maschinellen Lernens vorgestellt, gemeinsam mit Anwendungen und Fallstudien.

Die wichtigsten behandelten Themen sind:

1. Bildaufnahme, -digitalisierung und -verbesserung
2. Merkmalsextraktion, Segmentierung und Morphologie
3. Kameramodellierung und -kalibrierung, Stereosehen
4. Klassifizierung, Grundlagen neuronaler Netze und Convolutional Neural Networks

Die Programmiersprache Rust gewinnt stets an Popularität und wird in führenden Open-Source-Projekten wie dem Linux-Kernel oder dem Firefox-Browser eingesetzt. Rust ist vor allem deshalb so attraktiv, weil die Sprache sowohl systemnahe als auch anwendungsorientierte Programmierung ermöglicht und dabei das Ziel verfolgt, Programme möglichst sicher zu machen. Eine zentrale Rolle spielt dabei die Speicherverwaltung, die ohne Garbage Collector auskommt.

Im ersten Teil der Veranstaltung werden, nach einer Einführung in die Grundlagen der Programmiersprache Rust (Syntax, Konzepte), Vergleiche zu anderen Programmiersprachen (z.B. Java oder C/C++), insbesondere bzgl. sicherheitsrelevanten Themen, gezogen und erläutert. Im zweiten Teil der Veranstaltung vertiefen Studierende die Theorie durch praktische Arbeit an einem Entwicklungsprojekt. Hierbei können sie zwischen der Webentwicklung mittels WebAssembly und der Entwicklung nativer Mobile-Linux-Anwendungen wählen oder gerne auch eigene Vorschläge aus anderen Bereichen der Rust-Programmierung einbringen.

Die Lehrveranstaltung verfolgt das Konzept des 'forschenden Lernens' und setzt daher ein entsprechendes Maß an Eigeninitiative und Lernbereitschaft voraus. Insbesondere wird von den Studierenden erwartet, dass sie sich einen Teil des Wissens mittels ausgewiesener Tutorials eigenständig erarbeiten (im Gegensatz zu den Programmierkursen in den unteren Semestern).

Web Development tools

• Visual Studio.net

Server Side Programming

• ASP.net, VB.NET
• MVC based web application development

Data access over the Web

• SQL Server and XML
• Web Services

The Microsoft.net Framework

• Understanding Microsoft's .net vision
• Develop web applications using MVC
• Reviewing components of the .net framework which relate to Web application development
• Corporate implications of .net
• .net Implementation issues and performance considerations

Future perspectives

• Anticipating future market developments/business trends in Web technology
• Evaluating potential success or failure of specific technological approaches
• The pros and cons of utilising cutting edge technology

The module will present the students a holistic approach to constructing a successful online business. The course will include practical examples and hands-on experiences. Emphasis will be on business, and no previous experience on the topics or coding are required. Basic understanding of web technologies will help, however. The topics cover the following areas:

• Basic online business principles: business and revenue models, value creation, KPIs
• Usability and findability: UX design principles and heuristics, search engine optimization, online advertising
• Online measurement and analytics: Google Analytics: implementation and configuration, debugging, conversion, audiences, Google Tag Manager fundamentals: tagging, triggering, integration to the website and GA4
• Reporting and controlling: Google Looker Studio: data retrieval, dashboard configuration, connection to KPIs

This module introduces the core ideas and the basis techniques of machine learning. It covers theory, algorithms and applications, focusing on real understanding of the principles of inductive learning theory and of several machine learning techniques.

• Concept Learning
• Decision Tree Learning
• Bayesian Learning
• Artificial Neural Networks
• Support Vector Machines

Phyton is the programming language used in this module but prior knowledge of Python programming is not required. Students will gain all required knowledge in a step-by-step fashion, through examples.

Marketing Management, Internet Marketing
International Marketing
Social Media
Digital Marketing Metrics

This course will cover the basic principles for endowing aerial autonomous drones with perception, planning, and decision-making capabilities. You will learn algorithmic approaches for robot perception, localisation, and simultaneous localisation and mapping, as well as the control of non-linear systems, learning-based control, and aerial drone motion planning. The course will introduce methodologies for reasoning under uncertainty. It will include use of the Robot Operating System (ROS) for demonstrations and hands-on activities.

- Explain the principles of motion control.
- Explain basic concepts of perception, from classic to deep learning approaches.
- Explain principles of localisation and SLAM.
- Explain navigation algorithms, planning, decision making.