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Technische Informatik

Technische Informatik
Typ: Vorlesung (V)
Semester: SS 2020
Zeit: 23.04.2020
08:00 - 09:30 wöchentlich
10.11 Hertz-Hörsaal
10.11 Verwaltungsgebäude, Hauptbau


30.04.2020
08:00 - 09:30 wöchentlich
10.11 Hertz-Hörsaal
10.11 Verwaltungsgebäude, Hauptbau

07.05.2020
08:00 - 09:30 wöchentlich
10.11 Hertz-Hörsaal
10.11 Verwaltungsgebäude, Hauptbau

14.05.2020
08:00 - 09:30 wöchentlich
10.11 Hertz-Hörsaal
10.11 Verwaltungsgebäude, Hauptbau

28.05.2020
08:00 - 09:30 wöchentlich
10.11 Hertz-Hörsaal
10.11 Verwaltungsgebäude, Hauptbau

04.06.2020
08:00 - 09:30 wöchentlich
10.11 Hertz-Hörsaal
10.11 Verwaltungsgebäude, Hauptbau

18.06.2020
08:00 - 09:30 wöchentlich
10.11 Hertz-Hörsaal
10.11 Verwaltungsgebäude, Hauptbau

25.06.2020
08:00 - 09:30 wöchentlich
10.11 Hertz-Hörsaal
10.11 Verwaltungsgebäude, Hauptbau

02.07.2020
08:00 - 09:30 wöchentlich
10.11 Hertz-Hörsaal
10.11 Verwaltungsgebäude, Hauptbau

09.07.2020
08:00 - 09:30 wöchentlich
10.11 Hertz-Hörsaal
10.11 Verwaltungsgebäude, Hauptbau

16.07.2020
08:00 - 09:30 wöchentlich
10.11 Hertz-Hörsaal
10.11 Verwaltungsgebäude, Hauptbau

23.07.2020
08:00 - 09:30 wöchentlich
10.11 Hertz-Hörsaal
10.11 Verwaltungsgebäude, Hauptbau


Dozent: Dr. Hubert Keller
SWS: 2
LVNr.: 2106002
Bemerkungen

Lerninhalt:

Einführung: Beriffe, Grundkonzept, Einführungsbeispiele

Informationsdarstellung auf endlichen Automaten: Zahlen, Zeichen, Befehle, Beispiele

Entwurf von Algorithmen: Begriffe, Komplexität von Algorithmen, P- und NP-Probleme, Beispiele

Sortierverfahren: Bedeutung, Algorithmen, Vereinfachungen, Beispiele

Software-Qualitätssicherung: Begriffe und Masse, Fehler, Phasen der Qualitätssicherung, Konstruktibve Massnahmen, Analytische Massnahmen, Zertifizierung

Übungen zur Technischen Informatik bieten Beispiele zur Ergänzung des Vorlesungsstoffes.

Lernziele:

Die Studierenden verfügen über grundlegende Kenntnisse der Informationsverarbeitung in Digitalrechnern. Basierend auf der Informationsdarstellung und Berechnungen der Komplexität können Algorithmen effizient entworfen werden. Die Studierenden können die Kenntnisse zur effizienten Gestaltung von Algorithmen bei wichtigen numerische Verfahren im Maschinenbau nutzbringend anweden. Die Studierenden verfügen über grundlegende Kenntnisse der Problemstellung und der Entwicklung von Echtzeitsystemen.
Die Studierenden können die Kenntnisse zur Entwicklung von Echtzeitsystemen zur zuverlässigen Automatisierung von technischen Systemen im Maschinenbau nutzbringend anwenden.

Voraussetzungen

Keine.

Empfehlungen:

Keine.

Literaturhinweise

Vorlesungsskript (Ilias)

Becker, B., Molitor, P.: Technische Informatik : eine einführende Darstellung. München, Wien : Oldenbourg, 2008.

Hoffmann, D. W.: Grundlagen der Technischen Informatik. München: Hanser, 2007.

Balzert, H.: Lehrbuch Grundlagen der Informatik : Konzepte und Notationen in UML, Java und C++, Algorithmik und Software-Technik, Anwendungen. Heidelberg, Berlin : Spektrum, Akad. Verl., 1999.

Trauboth, H.: Software-Qualitätssicherung : konstruktive und analytische Maßnahmen. München, Wien : Oldenbourg, 1993.

Ada Reference Manual, ISO/IEC 8652:2012(E), Language and Standard Libraries. Springer Heidelberg

Benra, J.; Keller, H.B.; Schiedermeier, G.; Tempelmeier, T.: Synchronisation und Konsistenz in Echtzeitsystemen. Benra, J.T. [Hrsg.] Software-Entwicklung für Echtzeitsysteme Berlin [u.a.] : Springer, 2009, S.49-65

Färber, G.:Prozeßrechentechnik. Springer-Lehrbuch. Springer; Auflage: 3., überarb. Aufl. (7. September 1994)

Leitfaden Informationssicherheit, IT-Grundschutz kompakt. Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik – BSI53133 Bonn, 2012, BSI-Bro12/311

Cooling, J.: Software Engineering for Real Time Systems. Addison-Wesley, Pearson, Harlow, 2002.

Stallings, W.: Betriebssysteme. 4. Auflage. Pearson Studium, München, 2003.

Summerville, I.: Software Engineering. Pearson Studium, München, 2007.

Lehrinhalt

Einführung: Beriffe, Grundkonzept, Einführungsbeispiele

Informationsdarstellung auf endlichen Automaten: Zahlen, Zeichen, Befehle, Beispiele

Entwurf von Algorithmen: Begriffe, Komplexität von Algorithmen, P- und NP-Probleme, Beispiele

Sortierverfahren: Bedeutung, Algorithmen, Vereinfachungen, Beispiele

Software-Qualitätssicherung: Begriffe und Masse, Fehler, Phasen der Qualitätssicherung, Konstruktibve Massnahmen, Analytische Massnahmen, Zertifizierung

Übungen zur Technischen Informatik bieten Beispiele zur Ergänzung des Vorlesungsstoffes.

Arbeitsbelastung

Präsenzzeit: 31,5 Stunden
Selbststudium: 73,5 Stunden

Ziel

Die Studierenden verfügen über grundlegende Kenntnisse der Informationsverarbeitung in Digitalrechnern. Basierend auf der Informationsdarstellung und Berechnungen der Komplexität können Algorithmen effizient entworfen werden. Die Studierenden können die Kenntnisse zur effizienten Gestaltung von Algorithmen bei wichtigen numerische Verfahren im Maschinenbau nutzbringend anweden. Die Studierenden verfügen über grundlegende Kenntnisse der Problemstellung und der Entwicklung von Echtzeitsystemen.
Die Studierenden können die Kenntnisse zur Entwicklung von Echtzeitsystemen zur zuverlässigen Automatisierung von technischen Systemen im Maschinenbau nutzbringend anwenden.

Prüfung

schriftlich

Dauer: 2 Stunden (Pflichtfach)

Hilfsmittel: keine