Informatik

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Beschreiben Sie kurz und prägnant, worum es in diesem Kurs geht.

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Die Vorlesung gibt eine Einführung in das Gebiet des Information Retrievals. Unter Information Retrieval versteht man das Finden von Informationen, wobei man dies häufig auf das Finden von Dokumenten, die die relevanten Informationen beinhalten, beschränkt. In der Vorlesung werden neben den inhaltlichen Konzepten, die hinter bekannten Suchmaschinen wie z.B. Google stehen, auch Ideen der effizienten Implementierung solcher Systeme eingeführt. Weitere Informationen finden Sie auf der Webseite des Lehrstuhls: http://www.dmir.uni-wuerzburg.de/teaching/2020ss/ir/

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Due to the Covid pandemic, we decided to offer this lecture as a self-study course. If you are interested in attending this lecture, we will provide the required material and also an exam. Depending on the number of interested students, we will decide later on if the exam will be an oral or written exam. Contact: Dr. Herbst nikolas.herbst@uni-wuerzburg.de, Dr. Krupitzer christian.krupitzer@uni-wuerzburg.de Modern computer-based systems are subject to high and increasing but varying demands in terms of performance and scalability. Recent developments in information and communication technology highlight that especially mobility of such systems is increasing, e.g., visible in the context of the Internet of Things. Self-aware computing systems address these developments. More specifically, self-aware computing systems are understood as having two main properties. They (i) learn models, capturing knowledge about themselves and their environment (such as their structure, design, state, possible actions, and runtime behavior) on an ongoing basis; and (ii) reason using the models (to predict, analyze, consider, or plan), which enables them to act based on their knowledge and reasoning (for example, to explore, explain, report, suggest, self-adapt, or impact their environment). Table of Contents: Introduction to self-aware computing Monitoring and modeling approaches Techniques for learn, reasons, and act for self-aware behavior Metrics and evaluation procedures Case studies Goals and Prerequisites: The aim of this lecture is to provide an introduction to the most important methods and techniques for self-aware computing systems. Firstly, we discuss concepts and algorithms for self-aware computing systems as well as related concepts, such as Autonomic Computing, self-organized systems, or self-adaptive systems. Such systems adapt themselves, e.g. their behavior or structure to the current state of their execution environment. We discuss current application areas within the internet of things / cyber-physical systems, such as autonomic vehicles, or cloud computing, e.g., serverless computing. Then, we focus on the underlying capabilities of these systems, namely monitoring their environment and themselves, reasoning on the information for adaptation, how to improve the reasoning process through the integration of machine learning, as well as how to enact these execution, also in settings with decentralized autonomous subsystems. One important aspect is the modeling of the relevant information as well as the evaluation of the adaptation performance. Finally, we highlight the recent developments in the area in different case studies related to the internet of things / cyber-physical systems and cloud computing domains.

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Lecture on software architecture for computer science master students.

During the summer semester 2020, this course will still take place. In accordance with university guidelines, both the lectures and the exercises will be not be in person. Instead, there will be weekly Zoom meetings at the usual timeslots.

Lectures: Thursday 12-14;
Exercises: Monday 12-14;

First lecture: Thursday, 23.04. 12:15; 

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This semester, the lecture is held virtually with Zoom. Self-enrolment has ended. If you want access to the course, contact Filipp Roos at filipp.roos@uni-wuerzburg,de.

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Seminar zu fortgeschrittenen Themen der funktionalen Programmierung. Die Kenntnis der in der Vorlesung "Einführung in die Funktionale Programmierung" behandelten Themen wird vorausgesetzt. Da die Teilnehmerzahl begrenzt ist, melden Sie sich bitte durch eine Mail an sem-fp@ki.informatik.uni-wuerzburg.de an. Sie erhalten dann den Einschreibeschlüssel.

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Die Lehrveranstaltung hat zum Ziel, den Teilnehmern die Grundlagen des modernen professionellen Projektmanagements (agile, traditionelle und hybride Methoden) zu vermitteln, sodass sie erfolgreich in Projekten mitarbeiten und kleinere Projekte eigenständig umsetzen können. Das didaktische Konzept beinhaltet einen Mix aus Methoden, Techniken und Tools mit Fallbeispielen und einer Case-Study aus der Praxis, ergänzt durch Workshopteile, Gastvorträge und studentische Vorträge. Darüber hinaus sollen sie Unternehmensgründungsluft schnuppern. Die Veranstaltung setzt sich aus zwei Modulen zusammen: 1. Vorlesung mit Klausur "Modernes Projektmanagement: agile, klassische und hybride Vorgehensmodelle" 2. Digitales Unternehmensgründungsprojekt zum Transfer der Vorlesungsinhalte auf ein innovatives Projekt/Programm. In diesem Semester haben wir als Oberthema „Smart City“. Ein „Design Thinking“-Workshop ist der Vorlesung vorgeschaltet; er findet am 15.04.2020 virtuell statt. Potentielle Gründungsideen sollen hier für die Vorlesung generiert werden. Die Teilnahme am Workshop ist limitiert, und eine separate Anmeldung ist bis zum 08.04.2020 erforderlich. Bitte Mail an: ferdinand.leidinger@stud-mail.uni-wuerzburg.de. Alle Projekte werden wieder in interdisziplinären Teams (max. 6 Teilnehmer, davon mindestens 2 Informatiker und 2 Nicht-Informatiker) durchgeführt.

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Die Einschreibung in diesen WueCamus-Kursraum erfolg durch die Seminarbetreuer*innen. Weitere Informationen zum Seminar sowie den offenen Themen finden Sie auf unserer Webseite.

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__Aktueller Hinweis__ : *„Simulationstechnik zur Systemanalyse“ wird dieses Semester zunächst als __Online-Kurs__ beginnen müssen. Hierzu schreiben Sie sich bitte in diesen Kurs ein. Es git keinen Einschreibeschlüssel. Im Kurs selbst finden Sie weitere Informationen.* __Inhalte__ : Das Ziel der Vorlesung „Simulationstechnik zur Systemanalyse“ ist ein Grundverständnis von unterschiedlichen Simulationstechniken wie ereignisorientierter Simulation oder Monte-Carlo-Simulation zu vermitteln. Die Implementierung einer eigenen Simulation steht hierbei im Fokus, welche die Erfassung von Statistiken sowie die Erzeugung von Zufallszahlen beinhaltet. Insbesondere soll auch ein Verständnis bei der statistischen Auswertung von Simulationsstudien und Interpretation der Simulationsergebnisse vermittelt werden. Das Design von Simulationsstudien gehört ebenfalls zu den Grundlagen der Simulationstechnik. Die Erzeugung und Simulation von speziellen Zufallsprozessen, wie räumliche Punktprozesse zur Simulation von Mobilfunkteilnehmern oder Strukturen in Sozialen Netzen, werden ebenfalls vorgestellt. Das Ziel der Übungen ist die praktische Umsetzung der in der Vorlesung erarbeiteten Konzepte. Insbesondere werden unterschiedliche Aspekte für Computer-gestützte Simulation implementiert werden. __Qualifikationsziele / Kompetenzen__ : Die Studierenden verfügen über das methodische Wissen und die praktischen Fähigkeiten zur stochastischen Simulation (technischer) Systeme, zur Auswertung der Ergebnisse und zur richtigen Einschätzung der Möglichkeiten und Grenzen der Simulationsmethodik. __Niveau__ : weiterführend

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Die Studierenden verfügen danach über das methodische Wissen und die praktischen Fähigkeiten zur Modellierung technischer Systeme mit Mitteln der Warteschlangentheorie, Wahrscheinlichkeitstheorie und der mathematischen Statistik.

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Wir behandeln Konzepte der funktionalen Programmierung mit der Programmiersprache Scala.

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