Modul: | Prüfungsanforderungen: |
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Inf-ADS: Algorithmen und Datenstrukturen |
Die Klausurzulassung wird Ihnen nur erteilt, falls Sie uns überzeugt haben, dass Sie die Klausur auch bestehen können. Deshalb knüpfen wir die Zulassung zur Modulprüfung an folgende Bedingungen:
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Inf-AS-PS: Masterabschlusseminar Programmiersprachen |
Vortrag |
Inf-AlgSeq: Algorithms on Sequences |
oral or written exam at the end of the course |
Inf-BSKS: Betriebs- und Kommunikationssysteme |
Prüfung: Schriftliche Klausur von 120 Min, die Klausurnote entspricht dann der Modulnote. Die Prüfung wird jeweils in den beiden auf die Vorlesung folgenden Prüfungszeiträumen durchgeführt. Übungsleistungen gehen nicht in die Bewertung der Prüfungsklausur ein. Für jeden der beiden Teilbereiche der Vorlesung werden eigene Prüfungsaufgaben gestellt. Klausurzulassung: Zur Klausurzulassung dürfen nicht mehr als zwei Serien der Hausübungen und nicht mehr als zwei Serien der Quizze unentschuldigt als nicht bestanden gewertet werden. Eine Serie gilt als bestanden, wenn man mindestens 50% der Punkte erreicht. Bei Studierenden, die diese Voraussetzungen nicht erfüllen, kann der Dozent kurz nach dem Ende des Anmeldezeitraums für die Klausur im Einzelfall über die Klausurzulassung entscheiden. Die Klausurzulassung ist in Folgesemestern übertragbar, aber einzelne Übungs- und Quizserien sind nicht übertragbar. Übergangsregelung: Falls aufgrund von Übergangsregelungen einzelne Studierende nur einen Teilbereich ablegen müssen (mit 4 ECTS), dann können sie die jeweilige Teilprüfung in 60 Min. ablegen. Dazu müssen sich die Studierenden vor Veranstaltungsbeginn beim Prüfenden melden. |
Inf-CV: Image-based 3D Scene Reconstruction |
Oral exam |
Inf-DGI5: Didaktische Grundlagen für Informatik |
Erstellung eines Portfolios |
Inf-EinfBV: Einführung in die Bildverarbeitung |
Prüfung: Schriftliche Klausur von 120 Minuten. Die Prüfung wird jeweils in den beiden auf die Vorlesung folgenden Prüfungszeiträumen durchgeführt. Die eerbrachten Übungsleistungen (Hasuaufgaben) gehen als Bonuspunkte gemäß Fachprüfungsordnung in die Bewertung der Klausur ein. |
Inf-FD-LeLeG: Lehren und Lernen im Fach Informatik - Grundlagen |
Portfolio |
Inf-FD-LeLeV: Fachdidaktik: Lehren und Lernen im Fach Informatik - Vertiefung |
Portfolio |
Inf-GraphDraw8: Automatic Graph Drawing |
You need at least 50% of homework assignment points to take the final exam. The final exam will be a layout project with presentation and documentation as specified in the homework assignments. The final grade for the module is given by either 1) the exam/presentation grade, or 2) 85% of the exam/presentation grade + 15% of the homework grade, whichever is better of the two. |
Inf-ITSec5: IT-Sicherheit |
Testate zu den Versuchen und entweder ein Praktikumsbericht (nicht für Bsc. Wirtschaftsinformatik) oder eine Klausur zur Vorlesung Datenschutz. Zum Thema Industriepraktikum wenden Sie sich bitte frühzeitig vor dem geplanten Beginn an das Prüfungsamt. |
Inf-InfRecht: Informatikrecht |
Klausur |
Inf-MKli: Computer Science in Ocean and Climate Research |
Oral exam |
Inf-MP-AOS: Master project - Algorithmic Optimal Control / Climate Simulation |
Mündliche Modulprüfung in Form einer Ergebnispräsentation in einem Vortrag, ggfs. Projektausarbeitung oder Softwaredokumentation. |
Inf-MP-AlgEng: Masterprojekt - Algorithm Engineering |
Individuelle Abnahme der Projektergebnisse, Prüfungsgespräch |
Inf-MP-ES: Masterprojekt - Echtzeitsysteme / Eingebettete Systeme |
Präsentation der Praktikumsergebnisse |
Inf-MPAlgKombSeq: Masterprojekt - Algorithmik und Kombinatorik von sequenziellen Strukturen |
Präsentation der Projektergebnisse |
Inf-MS-EES: Masterseminar - Echtzeitsysteme / Eingebettete Systeme |
Seminarausarbeitung und Präsentation. |
Inf-MS-KAL: Seminar - Kryptographie, Automatentheorie, Logik |
Submission of a portfolio. |
Inf-MS-NumOpt: Seminar - Numerical Mathematics and Optimization |
Vortrag und Seminarausarbeitung. |
Inf-MS-TIAktF: Seminar - Theoretische Informatik (Aktuelle Forschungsfragen) |
Die Note setzt sich aus 3 Teilnoten zusammen.
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Inf-MSc-Proj-OR: Projekt Wirtschaftsinformatik (Operations Research) |
Präsentation der Projektergebnisse |
Inf-MSc-SemOR: Interdisziplinäres Seminar (Operations Research/Effiziente Algorithmen) |
Die Note setzt sich aus folgenden Teilnoten zusammen.
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Inf-NNDL: Neural networks and deep learning |
Written exam. Prerequisite for admission to the exam is to have passed 4 out of the first 5 lab exercise sheets. |
Inf-NumProg: Numerische Programmierung |
erfolgreiches Bearbeiten der Übungsaufgaben, mündliche Modulprüfung |
Inf-ProgTech: Programmiertechniken (NF) |
Klausur am Ende des Moduls. |
Inf-SP: Softwareprojekt |
Regelmäßige Abnahme der Softwareentwicklungsaufgaben sowie die Pro-Seminar-Präsentation und eine Abschlusspräsentation des erstellten Softwaresystems. Während des Softwareprojekts stellen alle Studierenden jeweils eine Pro-Seminar-Präsentation über ein projektbezogenes Thema aus dem Bereich Software Engineering vor. Diese Präsentation stellt eine Prüfungsvorleistung dar und führt bei Nichtbestehen dazu, dass das Modul nicht abgeschlossenw erden kann. Da das Modul als Blockveranstaltung durchgeführt wird, ist es nicht möglich einzelne Teilprüfungen unabhängig von einander nachzuholen: es muss bei Nichtbestehen die gesamte Blockveranstaltung und damit die gesamte Prüfungsleistung erneut erbracht werden, da das Softwareprojekt nur als Gesamtleistung eine sinnvolle didaktische Einheit darstellt. Es wird die Durchführung eines Softwareprojektes, so wie es auch in der späteren Berufspraxis erwartet wird, simuliert. Die Einzelleistung (Pro-Seminar-Präsentation) zählt dann mit 20% und die Gruppenleistung (Softwareentwicklung und Abschlusspräsentation) mit 80% für die Modulnote. Im Softwareprojekt soll insbesondere die Arbeit im Team erlernt werden, daher der hohe Anteil für die Gruppenleistung. Gleichzeitig ist die Einzelleistung erforderlich zum Bestehen des Moduls, siehe oben. Da das Erlernen und Üben von Teamarbeit im Vordergrund steht, ist die Anwesenheit während der Blockveranstaltung erforderlich. |
Inf-ST: Softwaretechnik |
Am Ende der Vorlesung findet eine schriftliche Klausur statt. Die Zulassung zur Klausur setzt die erfolgreiche Bearbeitung der Hasuaufgaben voraus, d.h. mindestens 50% aller Übungspunkte müssen erreicht werden, sowie die mindestens einmalige Präsentation einer Übungsaufgabe in der Präsenzübung. |
Inf-Sem-AlgKom: Bachelorseminar: Algorithmen und Komplexität |
Die Note setzt sich aus 3 Teilnoten zusammen.
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Inf-Sem-Echtz: Bachelorseminar Echtzeitsysteme / Eingebettete Systeme |
Portfolio und ein Referat oder mehrere Kurzreferate |
Inf-TGI: Theoretische Grundlagen der Informatik |
Die Prüfung zum Modul TGI erfolgt in Form einer Abschlussklausur. Die Abschlussklausur wird aus zwei gleichen Teilen bestehen, von denen der erste den Stoff der ersten Veranstaltungshälfte und der zweite den Stoff der restlichen Veranstaltungen umfasst. |
Inf-TGIE: Theoretische Grundlagen der Informatik - Einführung |
Die Prüfung zum Modul TGIE erfolgt in Form einer Abschlussklausur. |
Inf-WissArb: Wissenschaftliches Arbeiten |
Diese Veranstaltung hat keine eigene Prüfungsleistung. Die Prüfungsleistung des Moduls besteht aus der Ausarbeitung und der Präsentation im folgenden Seminar. Als Prüfungsvorleitung zur Teilnahme am Seminar muss eine kurze Hasuarbeit (2 Seiten) erstellt, sowie ein Kurzvortrag gehalten werden. |
MS0201: Approximative Algorithmen |
Prüfungsvorleistung ist die erfolgreiche Bearbeitung der Hausaufgaben (Übungsaufgaben). Die Übungsaufgaben gelten als bestanden, wenn
Als Prüfungsleistung werden den Studierenden individuelle Forschungsaufgaben gestellt, welche die Studierenden bearbeiten müssen. Die Bewertung der Forschungsaufgabe ergibt sich aus 2 Teilen, die im Verhältnis 2:1 gewichtet werden:
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MS0304: Functional Programming |
oral exam |
WInf-BSemOR: Seminar Operations Research |
Die Note setzt sich aus folgenden Teilen zusammen.
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WInf-BetrStan: Betriebliche Standardsoftware |
In der Vorlesung findet eine schriftliche Klausur in Form einer Portfolio-Prüfung mit einer Abschlusspräsentation statt. Prüfungsvorleistung zur Teilnahme an der Prüfung ist die Erbringung von Leistungen im Rahmen der Übungsveranstaltung (Zwischenabgabe des Portfolios). Diese erforderlichen Prüfungsvorleistungen werden zu Beginn der Lehrveranstaltung detailiert. |
WInf-MSc-Sem2: Interdisziplinäres Seminar (Betriebliche Anwendungssysteme) |
Die Bewertung erfolgt anhand der Präsentation sowie der Ausarbeitung. |
WInf-Msc-Pro-ZBW: Projekt Wirtschaftsinformatik (Medieninformatik) |
In die Benotung fließen alle erbrachten Teilleistungen mit ein. Abgeschlossen wird das Projekt durch eine schriftliche Arbeit (Projektbericht), sowie einer Abschlusspräsentation der erarbeiteten Ergebnisse. |
WInf-Projma: Projektmanagement |
Am Ende der Vorlesung findet eine mündliche Prüfung statt |
WInf-SMWS: Social Media und Web Science |
Am Ende der Vorlesung findet eine mündliche Prüfung statt. Die Terminierung findet in Absprache mit den Studierenden statt. |
WInf-SemWebSci: Seminar Web Science |
Benoteter Seminarvortrag und benotete schriftliche Ausarbeitung (Abgabe zum Ende des Semesters). |
WInf-WissArbSem: Wissenschaftliches Arbeiten für Seminar und Abschlussarbeiten |
Aktive Teilnahme an den Übungen. Die eigentliche Prüfungsleistung besteht dann aus der Teilnahme am Seminar. |
WInf-eC: E-Commerce |
Am Ende der Vorlesung findet eine mündliche Prüfung statt. Die Terminierung findet in Absprache mit den Studierenden statt. Voraussetzung zur Teilnahme an der Prüfung ist die Erbringung einer Prüfungsvorleistung im Rahmen der Hasuaufgaben (Übungsveranstaltung). |
inf3DCV-01a: 3D-Szenenrekonstruktion (Computer Vision) |
Mündliche Prüfung in den zwei auf die Vorlesung folgenden Prüfungszeiträumen |
infADMMLM-01a: Advanced Data Mining and Machine Learning Methods |
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infADS2F-01a: Algorithmen und Datenstrukturen (2F) |
Die Klausurzulassung wird Ihnen nur erteilt, falls Sie uns überzeugt haben, dass Sie die Klausur auch bestehen können. Deshalb knüpfen wir die Zulassung zur Modulprüfung an folgende Bedingungen:
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infAPM-01a: Advanced Process Mining |
Written exam at the end of the course. To participate in the exam, students are required to fulfil an assignment during the semester. Details will be announced in the course and in OLAT. |
infAProjProAn-01a: Abschlussprojekt Wirtschaftsinformatik (Process Analytics) |
Schriftliche Arbeit, die vom Studierenden eingereicht und vom Betreuer bewertet wird. |
infAlgMetP-01a: Algorithmische Methoden in der Praxis |
Die Zulassung zur Prüfung ist abhängig vom Lösen von Aufgabenserien in Kleingruppen. Maximal zwei Aufgabenserien dürfen nicht bestanden werden. Zusätzlich soll im Rahmen der Übungen pro Kleingruppe mindestens eine Lösung zu einer Aufgabe vorgestellt werden. Die Prüfungsleistung besteht in der theoretischen und praktischen Lösung einer Programmieraufgabe sowie der Erläuterung der Lösung und weiterer Vorlesungsinhalte. Die Prüfungsleistung kann durch Leistungen aus den Übungen aufgewertet werden. Sie kann darüber hinaus durch Teilnahme am German Collegiate Programming Contest (GCPC) abhängig von der Anzahl dort gelöster Aufgaben aufgewertet werden. Die Teilnahme am GCPC ist allerdings weder eine Voraussetzung für die Teilnahme an der Prüfung, noch für das Erreichen der Bestnote. |
infAuLearn-01a: Autonomous Learning |
Oral exam (duration: 25 minutes) or written exam (90 minutes) - depending on COVID19 developments and number of participants. Successful completion of all practical tasks (i.e., second part / practical part of the exercises) plus quizzes is mandatory for participation in the exam. Practical tasks and quizzes are not graded, only passed/not passed. |
infBPPA-01a: Projekt Process Analytics |
Projektdokumentation und Abschlusspräsentation der Arbeitsergebnisse |
infBSemIMG-01a: Informatik - Mensch - Gesellschaft |
Lernportfolio und ein Referat oder mehrere Kurzreferate. Die Gesamtdauer der Referate soll 90 Minuten (30 Minuten Präsentation + 60 Minuten Diskussion) nicht überschreiten. Eine Ausarbeitung zu dem eigenen Referat oder den eigenen Kurzreferaten und eine Präsentation oder mehrere Kurzpräsentationen sind verpflichtende Bestandteile des Lernportfolios. |
infBSemIS-01a: Bachelorseminar: Selbst-organisierte Systeme |
Die Note setzt sich aus den folgenden Aspekten zusammen:
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infEAeS-01a: Methoden der Effizienten Ähnlichkeitssuche in großen Datenbeständen |
Schriftliche Prüfung am Ende des Semesters |
infEERP-01a: Einführung von ERP Systemen |
Am Ende der Vorlesung erfolgt eine schriftliche Klausur. |
infEdP-02a: Entwicklung digitaler Plattformen |
Klausur |
infGIS-01a: Geo-Informationssysteme |
Schriftliche Prüfung am Ende des Semesters |
infIoT-01a: Internet of Things and Wireless Networks |
The grade is determined by a final written exam. Prerequisite for admission to the exam: received at least 50% of homework assignment points and 50% of the project points. Also, the exercises might include a Prelab that has to be passed before the actual homework exercises can be conducted. Exceptions, for example, due to sickness, have to requested in due time before the exams. Exam admissions stay valid also for future terms. Individual, passed homework series apply only for the current term and are not transferable to future terms. The final grade for the module is given by either 1) the exam grade or 2) 80% of the exam grade + 20% of the homework and project grade, whichever is the better of the two. |
infMLSU-01a: Maschinelles Lernen in Schule und Unterricht |
Vortrag mit anschließendem Prüfungsgespräch, benotet (Prüfungsvorleistung: Ausarbeitung) |
infMPCLL-01a: Masterprojekt - Computergestütztes Lehren und Lernen |
Vortrag und Ausarbeitung |
infMPInS-01a: Master project - Intelligent Systems |
Presentations, report and the realised software system (incl. documentation). |
infODS-01a: Optimization and Data Science |
Oral exam |
infSA-01a: Softwarearchitektur |
Mündliche Abschlussprüfung mit anteiliger Wertung der Ergebnisse aus dem vorlesungsbegleitenden Übungsbetrieb |
infSPA-01a: Seminar Process Analytics |
Die Note setzt sich zusammen aus:
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infSemAPA: Seminar Advanced Process Analytics |
Die Note setzt sich zusammen aus:
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infSemDaSci-01a: Seminar Data Science |
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