| Modul: | Prüfungsanforderungen: |
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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-CB: Übersetzerbau |
Mündliche Abschlussprüfung am Vorlesungsende |
| Inf-CombWords: Combinatorics on Words |
Oral exam over 30 minutes |
| Inf-DigSig: Multimediale Signal- und Bildverarbeitung |
Schriftliche Klausur von 120 Minuten. Die Prüfung wird jeweils in den beiden auf die Vorlesung folgenden Prüfungszeiträumen durchgeführt. Die Übungsleistungen (Hausaufgaben, aktive Beteiligung in den Übungen) gehen als Bonuspunkte in die Bewertung der Klausur ein. |
| Inf-FD-IUG: Fachdidaktik: Informatikunterricht gestalten |
Portfolio oder mündliche Prüfung (Wahl im Rahmen des Praxissemesters über das ZfL) |
| 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-MP-AlgEng: Masterprojekt - Algorithm Engineering |
Individuelle Abnahme der Projektergebnisse, Prüfungsgespräch |
| Inf-MP-ES: Masterprojekt - Echtzeitsysteme / Eingebettete Systeme |
Presentation of the internship results. |
| Inf-MPFSV: Master project - Formal Software Verification |
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| Inf-MPPS: Masterprojekt - Programmiersprachen und Programmiersysteme |
Präsentation der Praktikumsergebnisse |
| Inf-MPSE: Master project - Software Engineering |
Presentations, report and the realized software system. |
| Inf-MS-EES: Master Seminar - Real-Time/Embedded Systems |
Seminar paper and presentation. |
| Inf-MS-PS: Masterseminar - Programmiersprachen und Programmiersysteme |
Seminarausarbeitung und Vortrag |
| Inf-MS-TIAktF: Masterseminar - Theoretische Informatik (Aktuelle Forschungsfragen) |
Die Note setzt sich aus 3 Teilnoten zusammen.
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| Inf-MSc-Proj-OR: Masterprojekt - Operations Research |
Präsentation der Projektergebnisse |
| Inf-MSc-SemOR: Masterseminar - Operations Research/Effiziente Algorithmen |
Die Note setzt sich aus folgenden Teilnoten zusammen.
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| Inf-Math-B: Mathematik für die Informatik B |
Schriftliche Klausur am Ende der Vorlesung. Die Zulassung setzt die regelmäßige und erfolgreiche Bearbeitung der Hausaufgaben voraus, beispielsweise müssen mindestens 50% aller Übungspunkte erreicht werden. Näheres wird in der Vorlesung geregelt. |
| 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-SP: Softwareprojekt |
Die Modulnote wird aus einem Vortrag über die individuelle Mitarbeit am Projekt, dem Gruppenergebnis und der Abschlusspräsentation gebildet. Ein erfolgreicher Vortrag über die individuelle Mitarbeit ist zum Bestehen des Moduls notwendig. In dem Modul soll insbesondere die Arbeit im Team erlernt werden, weshalb die Gruppenleistung und individuelle Teamarbeit den Hauptteil der Bewertung ausmacht. Zum Erfassen des Fortschritts des Projekts finden regelmäßige Feedbackgespräche statt. Da das Modul als Blockveranstaltung durchgeführt wird, ist es nicht möglich einzelne Teile unabhängig voneinander nachzuholen: Es muss bei Nichtbestehen die gesamte Blockveranstaltung und damit die gesamte Prüfungsleistung erneut erbracht werden. Das Softwareprojekt stellt nur als Gesamtleistung eine sinnvolle didaktische Einheit dar. Es wird die Durchführung eines Softwareprojektes, so wie es auch in der späteren Berufspraxis erwartet wird, simuliert. 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: Bachelor Seminar - Real-Time / Embedded Systems |
Portfolio and one presentation. |
| Inf-Sem-FSV: Bachelorseminar - Formale Softwareverifikation |
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| Inf-WissArb: Wissenschaftliches Arbeiten |
Diese Veranstaltung hat keine eigene Prüfungsleistung. Die Prüfungsleistung des Moduls besteht aus der Ausarbeitung und der Präsentation im folgenden Seminar. Die Veranstaltung muss als Prüfungsvorleistung zur Teilnahme am Seminar 'bestanden' werden. Als Prüfungsvorleistung zur Teilnahme am Seminar muss eine kurze Hausarbeit (1 Seite) erstellt, eine Klausur geschrieben sowie ein Kurzgutachten erstellt werden. |
| MS0202: Effiziente Algorithmen |
Die Note für das Modul ergibt sich vollständig über das Forschungsprojekt und dem zugehörigen Vortrag sowie der zugehörigen Ausarbeitung. Eine Voraussetzung für das Bestehen ist weiter, dass mindestens 40% der Punkte in den Hausaufgaben erreicht werden. Als Prüfungsleistung werden den Studierenden individuelle Forschungsaufgaben gestellt, welche die Studierenden bearbeiten müssen. Die Bewertung der Forschungsaufgabe ergibt sich aus 2 Teilen:
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| WInf-BSemOR: Bachelorseminar - Operations Research |
Die Note setzt sich aus folgenden Teilen zusammen.
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| WInf-GenProg: Generative Programmierung |
Es erfolgt eine Prüfung am Ende der Vorlesung als mündliche Prüfung. Voraussetzung zur Teilnahme an der Prüfung ist die Erbringung von Leistungen im Rahmen der Übungsveranstaltung sein. Die erforderlichen Vorleistungen werden zu Beginn der Lehrveranstaltung / Übungsveranstaltung bekannt gegeben. |
| WInf-MSc-Pro-WS: Masterprojekt - Web Science |
Präsentation der Arbeitsergebnisse und Dokumentation im Rahmen eines schriftlichen Projektberichts. |
| WInf-Msc-Pro-ZBW: Masterprojekt - 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-ProjWInf: Bachelorprojekt - Wirtschaftsinformatik |
Regelmäßige Projektabnahmen sowie Abschlusspräsentation der Arbeitsergebnisse |
| WInf-WissArbSem: Wissenschaftliches Arbeiten für Seminar und Abschlussarbeiten |
Diese Veranstaltung hat keine eigene Prüfungsleistung. Die Prüfungsleistung des Moduls besteht aus der Ausarbeitung und der Präsentation im folgenden Seminar. Die Veranstaltung muss als Prüfungsvorleistung zur Teilnahme am Seminar 'bestanden' werden. Als Prüfungsvorleistung zur Teilnahme am Seminar muss eine kurze Hausarbeit (1 Seite) erstellt, eine Klausur geschrieben sowie ein Kurzgutachten erstellt werden. |
| WInf-eBeM: E-Business und E-Marketing |
Schriftliche Prüfung mit Ausarbeitung zu Thema aus der Veranstaltung. |
| inf-DSProj-01a: Data Science Projekt |
Regelmäßige Abnahme der Milestones und eine Abschlusspräsentation des erstellten Data Science Systems. Das Modul wird als Blockveranstaltung durchgeführt. Daher 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 Data Science Projekt nur als Gesamtleistung eine sinnvolle didaktische Einheit darstellt. |
| inf-wissASem: Wissenschaftliches Arbeiten |
Diese Veranstaltung hat keine eigene Prüfungsleistung. Die Prüfungsleistung des Moduls besteht aus der Ausarbeitung und der Präsentation im folgenden Seminar. Die Veranstaltung muss als Prüfungsvorleistung zur Teilnahme am Seminar 'bestanden' werden. Als Prüfungsvorleistung zur Teilnahme am Seminar muss eine kurze Hausarbeit (1 Seite) erstellt, eine Klausur geschrieben sowie ein Kurzgutachten erstellt werden. |
| infAAK-01a: Analyse von Algorithmen und Komplexität |
Am Ende des Semester wird eine schriftliche Klausur geschrieben. Zum Bestehen der Veranstaltung muss die Klausur bestanden werden. Die Endnote des Moduls ist die Klausurnote. 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: Sie dürfen in den Hausaufgaben in höchstens drei Aufgabenserien weniger als 40 Prozent der Punkte erreichen, die Sie durch die Aufgaben erreichen können. |
| infAAK_A-01a: Analyse von Algorithmen und Komplexität - Analyseteil |
Am Ende des Semester wird eine schriftliche Klausur geschrieben. Zum Bestehen der Veranstaltung muss die Klausur bestanden werden. Die Endnote des Moduls ist die Klausurnote. 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: Sie dürfen in den Hausaufgaben in höchstens drei Aufgabenserien weniger als 40 Prozent der Punkte erreichen, die Sie durch die Aufgaben erreichen können. |
| infAAK_K-01a: Analyse von Algorithmen und Komplexität - Komplexitätsteil |
Am Ende des Semester wird eine schriftliche Klausur geschrieben. Zum Bestehen der Veranstaltung muss die Klausur bestanden werden. Die Endnote des Moduls ist die Klausurnote. 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: Sie dürfen in den Hausaufgaben in höchstens drei Aufgabenserien weniger als 40 Prozent der Punkte erreichen, die Sie durch die Aufgaben erreichen können. |
| infADMMLM-01a: Advanced Data Mining and Machine Learning Methods |
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| infALG-01a: Automata, Logic, and Games |
Depending on the number of students:
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| infAlgMetP-01a: Algorithmische Methoden in der Praxis |
Die Zulassung zur Prüfung ist abhängig vom Lösen von Aufgabenserien in Kleingruppen. Dazu muss im Laufe des Semesters eine bestimmte Anzahl von Aufgaben erfolgreich gelöst werden. Zusätzlich muss 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. Durch die freiwillige Teilnahme am German Collegiate Programming Contest (GCPC) während des Semesters können Bonuspunkte für das Erreichen der Klausurzulassung erworben werden. |
| infAuLearn-01a: Autonomous Learning |
The examination consists of several parts:
The overall grade is made up of the parts as follows: 20 % quizzes, 30 % assignments, 10 % presentation, 40 % elaboration. |
| infAutLog-01a: Automata and Logics |
Depending on the number of students:
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| infBSemIMG-02a: Bachelorseminar - 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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| infBSemSE-01a: Bachelorseminar - Software Engineering |
Die Studierenden erstellen eine Ausarbeitung zu ihrem Seminarthema. Außerdem präsentieren sie das Thema im Rahmen eines ca. 30-45 minütigen Vortrags. |
| infBSemSafeML-02a: Bachelorseminar - Sicherheit und Maschinelles Lernen |
Seminararbeit und Abschlusspräsentation. |
| infCI-01a: Computational Intelligence |
Schriftliche Prüfung (90 Minuten) oder mündliche Prüfung (25 Minuten), wird am Vorlesungsbeginn bekanntgegeben. Der erfolgreiche Abschluss aller semesterbasierten Aufgaben ist für die Teilnahme an der Prüfung obligatorisch. Zu diesen Aufgaben gehören: drei Quizzes (die über Moodle innerhalb einer vorgegebenen Frist zu absolvieren sind) und drei praktische Aufgaben (Entwicklung einer emergenten Verhalten als komplexes Muster auf Makro-Ebene sowie Quantifizierung des Effektes gemäß Lehrinhalt). Bitte beachten Sie, dass die Aufgaben nicht benotet, sondern nur bestanden/nicht bestanden werden - sie sind eine Voraussetzung für die Prüfung. |
| infCN-01a: Computer Networks |
Exam: Written exam of 120 minutes, the exam grade is the overall grade of the module. We will offer the exam in both the exam-periods after the lecture. Exam Questions will be in English and can be answered in English or German. Exercise results are not part of the final grade. Admission to the exam: To be admitted to the exam, students are allowed to fail at most two of the homework series and at most two of the tests (quiz) series. We consider a homework series or quiz series passed when the student achieves 50 or more percent of the points available. The teachers can lower the thresholds for admission upon individual requests. Exam admissions stay valid also for future terms. Individual, passed homework sets or quizzes apply only for the current term and are not transferable to future terms. |
| infCV3D-01a: 3D Computer Vision |
Oral exam |
| infDB-01a: Database Systems |
written exam |
| infEAeS-01a: Methoden der Effizienten Ähnlichkeitssuche in großen Datenbeständen |
Schriftliche Prüfung am Ende des Semesters |
| infEAlg-01a: Einführung in die Algorithmik |
Klausur Als Prüfungsvorleistung müssen 50% der Punkte in den Hausaufgaben erreicht werden. |
| infEERP-01a: Einführung von ERP Systemen |
Am Ende der Vorlesung erfolgt eine schriftliche Klausur. |
| infEnlOpt-01a: Einführung in nichtlineare Optimierung |
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| infEthik-01a: Ethik in der Informatik |
Die Prüfungsvorleistung besteht in einer schriftlichen Ausarbeitung von zwei bis drei Seiten, sowie einem mündlichen Testat. Die Prüfungsleistung besteht in einer Hausarbeit von drei bis fünf Seiten. Die Hausarbeit erfolgt im Rahmen des Softwareprojekts oder Data-Science-Projekts, abhänging vom jeweiligen Studiengang:
Die Regelung für die 1F-WI-Studierenden gilt erst ab dem Wintersemester 2023/24. |
| infGPS-01a: Grundlagen des Process Science |
Am Ende der Vorlesung findet eine schriftliche Klausur statt. Voraussetzung zur Teilnahme an der Prüfung ist die Erbringung von Leistungen im Rahmen der Übungsveranstaltung. |
| infIM-01a: Informationsmanagement |
Klausur |
| 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 (as long as the exam is passed). |
| infMLSU-01a: Maschinelles Lernen in Schule und Unterricht |
Prüfungsgespräch zu den fachlichen Inhalten, Ausarbeitung zu den fachdidaktischen Inhalten, benotet (Prüfungsvorleistung: gegebenenfalls Hausaufgaben) |
| infMPAIDS-01a: Master Project - Data Science and Data Mining |
Presentations including demonstration, report and the completed software system (incl. documentation). |
| infMPAPM-01a: Master Project - Applied Process Mining |
Präsentation der Arbeitsergebnisse und Dokumentation im Rahmen eines Projektberichts. |
| infMPInS-01a: Master project - Intelligent Systems |
Presentations, report, scientific paper, and the realised software system (incl. documentation). |
| infMPVVS-01a: Master project - Networked and Distributed Systems |
Presentations including demonstration, report and the completed software system (incl. documentation). |
| infMSemCAL-01a: Master Seminar - Cryptography, Automata Theory, Logic |
Submission of a portfolio. |
| infMSemSafeML-01a: Masterseminar - Sicherheit und Maschinelles Lernen |
Seminausararbeitung und Präsentation. |
| infProgOO-01a: Objektorientierte Programmierung |
Klausur Prüfungsvorleistung: Bearbeiten der Programmieraufgaben. |
| infSBAI-01a: Masterseminar - Business Analytics and Intelligence: Ein Überblick |
Benoteter Seminarvortrag und benotete schriftliche Ausarbeitung (Abgabe zum Ende des Semesters). |
| infSDBI-01a: Bachelorseminar - Digital Business Innovation: Ein Überblick |
Benoteter Seminarvortrag und benotete schriftliche Ausarbeitung (Abgabe zum Ende des Semesters). |
| infSemDL: Master Seminar - Digital Libraries |
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| infSemDaSci-01a: Master Seminar - Data Science |
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| infSemMaLea-01a: Masterseminar - Machine Learning |
The final grade includes the evaluation of:
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| infTM-01a: Text Mining |
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