Software & Media Engineering

Coding Essentials

Lehrinhalte: 

Die Lehrveranstaltung behandelt Grundlagen der prozeduralen Programmierung in Python und führt in den Entwicklungszyklus ein. Behandelt werden zentrale Programmierkonzepte wie Kontrollstrukturen, Funktionen und einfache Datenstrukturen sowie Ein- und Ausgabe. Ergänzend werden systematisches Debugging, grundlegende Versionsverwaltung sowie der praktische Umgang mit einer Kommandozeilenumgebung für die Programmausführung und Werkzeugnutzung eingeführt.

• Programmierung in Python (prozedural): Variablen, Ausdrücke, Ein- und Ausgabe, Kontrollstrukturen (Verzweigungen, Schleifen), Funktionen (Parameter, Rückgabewerte), Modularisierung, einfache Datenstrukturen (z. B. Listen, Dictionaries).
• Entwicklungsprozess und Debugging: Entwicklungsumgebungen (z. B. PyCharm), Problemanalyse, Entwurf (z. B. Pseudocode/Programmablaufplan), Codierung, Ausführen von Programmen, einfache Tests, grundlegende Dokumentation, Debugging (typische Fehlerarten, systematisches Vorgehen, Einsatz eines Debuggers).
• Kommandozeile und Ausführungsumgebung: Ausführungskontext aus Programmierendensicht (Programm, Betriebssystem, Hardware auf konzeptioneller Ebene), Shell-Grundlagen (Navigation, Dateien/Verzeichnisse, Arbeiten mit Textausgaben), einfache Such-/Filterwerkzeuge, Umgebungsvariablen und Programmstart (z. B. PATH, Ausführungsrechte als Grundidee).
• Versionsverwaltung (z. B. Git): Motivation und Grundbegriffe (Repository, Checkout, Commit, Branch, Merge), Basis-Workflow (init/clone, add/commit, status/log, diff), Arbeiten mit Remotes (push/pull, Konflikte erkennen und einfache Konflikte auflösen), gute Praxis (sinnvolle Commit-Messages, kleine nachvollziehbare Änderungen).

Lernergebnisse:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Studierenden …

• kleinere Programmroutinen selbstständig entwickeln, strukturiert aufbauen, dokumentieren, testen und ausführen und dabei geeignete Werkzeugebenutzen und Rahmenbedingungen berücksichtigen.
• einfache Problemstellungenanalysieren und mithilfe algorithmischen Denkens in nachvollziehbare Lösungsschritte überführen sowie Programmabläufe mithilfe von Pseudocode oder Programmablaufplänen darstellen und nachvollziehen.
• zentrale Programmierkonzepte (Ein- und Ausgabe, Variablen, Kontrollstrukturen, Funktionen, einfache Datenstrukturen) erklären und in Python anwenden.
• die grundlegenden Beziehungen zwischen Hardware, Betriebssystem und Anwendungen aus Programmierendensicht erläutern und einfache Auswirkungen auf die Programmausführung benennen.
• typische Programmierfehler (Syntax-, Laufzeit- und einfache logische Fehler) erkennen und mit geeigneten Werkzeugen (Debugger) systematisch beheben.
• bestehende Programmelesen, verstehen und die Ergebnisbandbreite treffsicher einschätzen.
• eine Kommandozeilenumgebung für die Programmausführung nutzen (Navigation, Dateiverwaltung sowie einfache Such-/Filterbefehle) und grundlegende Git-Workflows zur Versionsverwaltunganwenden (Repository, Commits, einfache Branches, Push/Pull und einfache Konfliktlösung).

Informationstechnik

Lehrinhalte: 

Die Lehrveranstaltung vermittelt zentrale Grundlagen der Informationstechnik. Behandelt werden die technische Darstellung von Information, Konzepte der Informationsübertragung sowie der digitalen Logik. Der Fokus liegt auf der Repräsentation, Übertragung und logischen Verarbeitung von Information in digitalen Systemen.

• Darstellung und Strukturierung von Information: Strukturierung, eindeutige Interpretierbarkeit, Entropie, Zahlendarstellung und Zahlensysteme, numerische Formate (Zweierkomplement, Ganzzahlen, Festkommazahlen, Gleitkommazahlen).
• Informationsübertragung: Symbolisierung, grundlegende Signal- und Übertragungsprinzipien (analog/digital), Modulation, (Kanal-)Kodierung, Fehlererkennung, Fehlertoleranz, Informationskompression.
• Digitale Logik: Logische Gatter, Grund- und zusammengesetzte Verknüpfungen, Schaltnetze, boolesche Algebra, Rechenregeln, algebraische Schaltungsvereinfachung, arithmetische Grundschaltungen, Speicher, Register.

Lernergebnisse:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Studierenden …

• zentrale Begriffe und Prinzipien der Darstellung von Information (Strukturierung, Symbolisierung, eindeutige Interpretierbarkeit, Code/Redundanz) erläutern und an Beispielen zuordnen.
• Ganzzahlen in gängigen Zahlensystemen (insb. binär/hexadezimal) und numerische Formate (Ganzzahlen, Festkommazahlen, Gleitkommazahlen) darstellen, umrechnen und einfache Darstellungsformen bzw. Operationen im Kontext digitaler Systeme anwenden
• grundlegende Konzepte der Informationsübertragung (Signalbegriffe, analog/digital, Zweck von Modulation) beschreiben und einfache Übertragungsszenarien skizzieren.
• Prinzipien der (Kanal-)Kodierung sowie der Fehlererkennung und Fehlertoleranzerläutern und auf einfache Beispiele anwenden.
• den Grundgedanken der Informationskompressionerklären und an einfachen Beispielen den Effekt auf Datenumfang nachvollziehen.
• Boolesche Ausdrücke und Wahrheitstabellen wechselseitig überführen, grundlegende Regeln der Booleschen Algebra anwenden und einfache Ausdrücke/Schaltungen vereinfachen.
• kombinatorische Schaltnetze anhand von Gattern und arithmetischen Grundschaltungen (z. B. Halb-/Volladdierer) analysieren und nach Vorgabe realisieren; Speicher und Register als Abgrenzung zu sequenziellen Schaltungen einordnen.

Netzwerktechnik

Lehrinhalte: 

Die Lehrveranstaltung behandelt Grundlagen der Netzwerktechnik und typische Kommunikationsabläufe in Rechnernetzen. Im Mittelpunkt stehen Referenzmodelle, zentrale Protokolle und Dienste sowie Adressierung. Ergänzend werden Ethernet und WLAN behandelt. In Übungen und Laboren werden einfache Netze aufgebaut, konfiguriert und mittels Paketmitschnitt analysiert.

• Grundlagen, Modelle und Komponenten: Grundbegriffe der Netzwerktechnik, Referenzmodelle (TCP/IP-Modell, OSI-Modell), Funktionsweise wichtiger Komponenten (Hub, Switch, Router).
• Protokolle und Dienste: einfache Protokollabläufe und Funktionen (ARP, IP, UDP/TCP, ICMP), Basisdienste (DHCP, DNS), einfache VoIP-Szenarien.
• Adressierung und Netzstruktur: IPv4- und IPv6-Adressierung, Interpretation von Adressen und Netzen, Grundlagen der parallelen Existenz von IPv4 und IPv6.
• Ethernet und WLAN: Ethernet-Standard, WLAN-Standard (IEEE 802.11), typische Eigenschaften der Funkschnittstelle, grundlegende Verfahren der Bitübertragung und Sicherung (Leitungscodes, Kanalcodierung, analoge und digitale Modulation), Grundlagen des Mobilfunks.
• Praktische Umsetzung und Analyse: Aufbau einfacher lokaler Netze über Ethernet, Konfiguration relevanter Komponenten, Grundlagen Cisco (Router/Switch, VLAN-Konfiguration, Integration von IPv6, Sniffing und Analyse von Datenverkehr, einfache IPv4/IPv6-Konfigurationen)

Lernergebnissee:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Studierenden …

• grundlegende Strukturen und Kommunikationsabläufein Rechnernetzenerklären und die Bedeutung von Referenzmodellen, insbesondere des TCP/IP-Modells, darstellen.
• zentrale Protokolle und Netzwerkkomponenten den jeweiligen OSI- bzw. TCP/IP-Schichtenzuordnen und die Grundfunktionen von IP, TCP, UDP, ARP und ICMPbeschreiben.
• IPv4- und IPv6-Adressinformationen eines gegebenen Netzes interpretieren (z. B. Netzanteil, Broadcast in IPv4, Netzgrößen).
• grundlegende Eigenschaften und Einsatzgrenzen von Hub, Switch und Routererläutern und die Basisfunktionen von Switching und Routingbeschreiben.
• die wichtigsten Grundlagen von Ethernet und WLAN (IEEE 802.11)erklären und typische Unterschiede (kabelgebunden/Funk) benennen.
• ein kleines Netzwerk aufbauen und grundlegende Interface-Konfigurationen in IPv4 und IPv6 durchführen.
• Datenverkehr mittels Paketmitschnitt (Sniffing) aufzeichnen und einfache Protokollabläufeauswerten.

Elektronik & Elektrotechnik

Lehrinhalte: 

Die Lehrveranstaltung behandelt Grundlagen der Elektronik und Elektrotechnik mit Fokus auf Gleichstromschaltungen und den zugehörigen Grundgrößen Ladung, Spannung, Strom und Widerstand. Aufbauend darauf werden elektrische und magnetische Felder sowie das Verhalten von Kondensator und Spule einschließlich einfacher Schaltvorgänge in RC- und RL-Grundschaltungen behandelt. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Wechselstromrechnung sowie auf grundlegenden Halbleiterbauelementen und der Messung elektrischer Größen.

• Gleichstrom (DC): Ladung, Spannung, Strom, Widerstand, Ohmsches Gesetz, einfache Schaltungen, Knoten- und Maschenregel (Kirchhoff).
• Felder und Bauelemente: elektrisches und magnetisches Feld, Kondensator und Spule: prinzipieller Aufbau, Bauteilgleichungen, qualitative Schaltvorgänge (RC/RL).
• Wechselstrom (AC): Effektivwert/Spitzenwert, Phasenverschiebung, Impedanz und Zeigerdarstellung, Leistung: Wirkleistung, Blindleistung, Scheinleistung.
• Halbleiter: Kennlinien und Grundverhalten von Diode und Transistor.
• Messtechnik: Messung elektrischer Größen (U, I, R), grundlegende Eigenschaften von Messgeräten, insbesondere Innenwiderstand/Belastung und Einfluss auf Messergebnisse

Lernergebnisse:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Studierenden …

• die Grundgrößen Ladung, Spannung, Strom, Widerstand sowie das Ohmsche Gesetzerläutern und in einfachen Aufgabenstellungen anwenden.
• einfache Gleichstromschaltungen mit Knoten- und Maschenregel berechnen und Ergebnisse plausibilisieren.
• das Verhalten von Kondensator und Spulebeschreiben und einfache Schaltvorgänge in RC-/ RL-Grundschaltungen qualitativ interpretieren.
• grundlegende Begriffe der Wechselstromrechnung (Effektivwert, Phasenverschiebung, Impedanz) erklären und zur Analyse einfacher Wechselstromschaltungenanwenden (inkl. Zeigerdarstellung).
• Wirk-, Blind- und Scheinleistungunterscheiden und in einfachen Wechselstromaufgaben berechnen.
• das Grundverhalten und typische Kennlinien einfacher Halbleiterbauelemente (Diode, Transistor als Grundbauelement, z. B. Schaltprinzip) beschreiben und in Schaltungen einordnen.
• grundlegende Eigenschaften von Messgerätenerklären, deren Einfluss auf das Messergebnis, insbesondere durch Innenwiderstand/Belastung, qualitativ analysieren und einfache Messaufgaben durchführen.

Analytical Foundations

Lehrinhalte: 

Die Lehrveranstaltung vermittelt grundlegende mathematische Konzepte für informationstechnische Anwendungen und führt in formales Denken sowie datenbezogene Grundbegriffe ein. Behandelt werden Aussagenlogik, Mengenlehre, Zahlbereiche einschließlich Rechnen mit komplexen Zahlen in kartesischer und polarer Form (Zeigerdarstellung) sowie Grundbegriffe zu Relationen und Funktionen. Es werden Datenskalen sowie deskriptive Kennzahlen eingeführt und im Rahmen erster explorativer Analysen und Visualisierungen in Python angewendet und interpretiert.

• Sprache der Mathematik: Aussagenlogik (Aussagen, Operatoren, Wahrheitstabellen), Mengenlehre (Elemente, Teilmengen, Potenzmengen).
• Zahlenbereiche und Operationen: grundlegende Zahlenbereiche (ℕ, ℤ, ℚ, ℝ, ℂ), kartesische und polare Form von komplexen Zahlen, Zeigerdarstellung, Rechenregeln und Umrechnung von komplexen Zahlen.
• Relationen und Funktionen: Funktionen (Definition, Wertebereich, typische Funktionsklassen), Relationen (Grundbegriffe, Eigenschaften, Äquivalenzklassen), Interpretation und Erstellung von Funktionsplots/Graphen.
• Formale Argumentation: direkter Beweis, Widerspruch, vollständige Induktion und Zusammenhang mit Wissenschaftstheorie
• Daten und deskriptive Statistik: Datenskalen (nominal, ordinal, metrisch), Lage- und Streuungsparameter (Mittelwert, Median, Modus, Varianz, Standardabweichung), Umgang mit Ausreißern und Verzerrungen.
• Explorative Datenanalyse und Visualisierung in Python: einfache rechnergestützte explorative Analysen, Plots erstellen und interpretieren, Visualisierungen, grundlegende Qualitätskriterien.

Lernergebnisse:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Studierenden …

• grundlegende Begriffe der Aussagenlogik und Mengenlehreerläutern und einfache Aufgaben (z. B. Wahrheitstabellen, Mengenoperationen) korrekt lösen.
• die Zahlbereiche ℕ, ℤ, ℚ, ℝ, ℂ unterscheiden und mit komplexen Zahlen rechnen, einschließlich Umrechnungen zwischen kartesischer und polarer Form sowie Multiplikation/Division in Polarform im Grundprinzip.
• Relationen und Funktionen in Grundbegriffen einordnen, einfache Eigenschaftenbestimmen und Funktionsplots/Graphen interpretieren bzw. erstellen.
• Datenskalenidentifizieren und für einfache Fragestellungen passende Kennzahlen/Plottypen begründet auswählen.
• Lage- und Streuungsparameterberechnen und interpretieren sowie Ausreißer/Verzerrungen in einfachen Datensätzen erkennen und berücksichtigen.
• Standardbeweismethoden (direkter Beweis, Widerspruch, vollständige Induktion) nachvollziehen und mathematische Argumentation erkennen.
• einfache explorative Datenanalysen in Pythondurchführen, Visualisierungen erzeugen und deren grundlegende Elemente sowie einfache Qualitätskriterien erklären

Science, Technology & Society *1

Lehrinhalte: 

Die Lehrveranstaltung wird in englischer Sprache durchgeführt und führt in das Zusammenspiel von Technologie und Gesellschaft ein. Im Zentrum stehen grundlegende STS-Perspektiven auf die wechselseitige Beeinflussung („coevolution“) von technischen Entwicklungen und sozialen, kulturellen, politischen sowie wirtschaftlichen Rahmenbedingungen. Die Studierenden arbeiten anhand aktueller, niedrigschwelliger Fallbeispiele und kurzer Texte/Impulse an der Fähigkeit, technologische Themen strukturiert zu beschreiben, unterschiedliche Sichtweisen zu vergleichen und begründete Positionen zu formulieren. Der Schwerpunkt liegt auf dem praktischen mündlichen Sprachgebrauch (Diskussion, Kurzbeiträge, Argumentation) im thematischen Kontext.

Lernergebnisse:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Studierenden …

• zentrale STS-Begriffe zur Beziehung zwischen Technologie und Gesellschaft (insb. „wechselseitige Beeinflussung / coevolution“) erläutern.
• anhand eines einfachen Beispielsdarstellen, wie soziale, kulturelle, politische oder ökonomischeFaktoren technologische Entwicklungenbeeinflussen und umgekehrt.
• eine kurze technikbezogene Fragestellung im STS-Kontext strukturieren (Problem, Akteure, Wirkungen, Konflikte) und daraus eine begründete Sichtweiseableiten.
• in englischer Sprache einen kurzen Standpunkt zu einem STS-Themamündlich präsentieren und in Diskussionen argumentieren (zustimmen, widersprechen, nachfragen, begründen).

Methodisches & KI-gestütztes Arbeiten

Lehrinhalte: 

Die Lehrveranstaltung vermittelt Grundlagen des wissenschaftlichen Arbeitens und führt in zentrale Arbeitsweisen des Wissenschaftsbetriebs ein. Behandelt werden Struktur und Anforderungen wissenschaftlicher Texte, Recherche- und Toolkompetenzen sowie Grundlagen des reflektierten Einsatzes KI-gestützter Werkzeuge. 

• Wissenschaftsbetrieb & wissenschaftliches Arbeiten: Grundlagen, Rollen und Abläufe im Wissenschaftsbetrieb, Prinzipien wissenschaftlichen Arbeitens.
• Publikationen & Referenzen: Rolle von Publikationen, Zitierkultur, Bedeutung von Referenzen für Nachvollziehbarkeit und Anschlussfähigkeit.
• Struktur wissenschaftlicher Texte: AIMRaD, Anforderungen an Titel, Abstract und Keywords, typische Textsorten.
• Recherche & Tools: Suchstrategien, Such- und Datenbanktools, Textverarbeitung, Literaturverwaltung.
• Methodenüberblick Informatik: grundlegende Methodenarten und Einsatzlogik in der Informatik.
• KI-Systeme & Prompt-Engineering: Grundideen, Möglichkeiten und Limitationen, grundlegende Prompting-Strategien.
• Wissenschaftliche Integrität: korrektes Referenzieren (Zitieren/Paraphrasieren), Plagiarismus und Konsequenzen

Lernergebnisse:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Studierenden …

• Grundlagen des wissenschaftlichen Arbeitens sowie die AIMRaD-Struktur wissenschaftlicher Texte erläutern und auf einfache Textaufgaben anwenden.
• Anforderungen an wissenschaftliche Dokumente beschreiben und die Funktion von Titel, Abstract, Keywords für Auffindbarkeit und Verständlichkeit begründen.
• ein klar abgegrenztes Themaformulieren, in einem wissenschaftlich angemessenen Stil bearbeiten und Ergebnisse strukturiert schriftlich aufbereiten.
• die Bedeutung von Referenzen im Wissenschaftsbetrieb einordnen, korrektes Zitieren/Paraphrasieren anwenden und Plagiarismus sowie dessen Konsequenzen erläutern.
• grundlegende Funktionsprinzipien von KI-Systemenbeschreiben, typische Limitationen benennen und einfache Prompt-Engineering-Strategien situationsgerecht anwenden

Future Skills & Career

Lehrinhalte: 

Die Lehrveranstaltung unterstützt Studierende beim Einstieg in das Studium. Sie vermittelt grundlegende Future Skills, fördert Selbstorganisation und Zeitmanagement und begleitet die soziale Integration in den Studiengang. Im Laboranteil werden Peer-Groups aufgebaut und eigenverantwortliches Handeln im Studium gefördert. Ziel ist die Entwicklung einer reflektierten, aktiven und kooperativen Studienhaltung.

• Orientierung & Future Skills: Begriff und Relevanz im technischen Umfeld, Einordnung technischer, methodischer und sozialer Kompetenzen, Selbstreflexion der eigenen Kompetenzprofile, Ableitung persönlicher Entwicklungsfelder für Praktikum & Karriere (z. B. Contacta-Messe inkl. Praktikumsbörse).
• Selbst- und Zeitmanagement: Grundlagen der Selbstorganisation im Hochschulkontext, Zeitmanagement im Semesterverlauf, Umgang mit Arbeitsbelastung und Priorisierung.
• Studienintegration & Peer-Strukturen (Labor): Kennenlernen und Teambuilding im Jahrgang, Aufbau von Peer-Groups und Lernnetzwerken, Reflexion sozialer Erwartungen im Studiengang, Entwicklung eines aktiven, selbstverantwortlichen Auftretens.

Lernergebnisse:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Studierenden …

• wesentliche organisatorische Anforderungen des Studiengangs sowie zugehörige Erwartungshaltungen beschreiben.
• grundlegende Methoden des Selbst- und Zeitmanagements anwenden, die eigene Leistungsfähigkeit im Kontext typischer Studienanforderungen reflektieren und daraus konkrete Entwicklungsziele formulieren.
• sich aktiv an Gruppenübungen zur Bildung von Peer-Groupsbeteiligen und konkrete Formen der Zusammenarbeit vereinbaren und dokumentieren.
• zentrale Anforderungen an Future Skills im Kontext eines Studiums der Informationstechnik anhand konkreter Berufsfelder erläutern und Bezüge zur eigenen Entwicklung herstellen.
• eigene Lern- und Arbeitsgewohnheiten analysieren und daraus strukturierte Verbesserungsmaßnahmen ableiten.

Internetprotokolle & -dienste

Lehrergebnisse: 

Die Lehrveranstaltung vertieft zentrale Konzepte der Internetarchitektur auf OSI-Schicht 3 und 4 und ordnet diese anhand messbarer Netzwerkmetriken ein. Im Mittelpunkt stehen Routing als Funktion, die Einordnung von Routingprotokollen und Routingalgorithmen sowie die Priorisierung von Datenverkehr für unterschiedliche Anwendungsklassen. Darüber hinaus werden Aufgaben und Mechanismen der Transportschicht mit Fokus auf TCP (Flow und Congestion Control) behandelt und QUIC als modernes Transportprotokoll konzeptionell eingeordnet.

• Netzwerkmetriken und quantitative Bewertung: Verzögerung, Durchsatz, Verlust, Jitter, Grundprinzipien der quantitativen Bewertung und des Vergleichs von Netzeigenschaften.
• Routing: Routing als Funktion im Netz, statisches vs. dynamisches Routing, Routingprotokolle (Link State, Distance Vector), Routingalgorithmen (beispielsweise Dijkstra, Bellman Ford).
• Priorisierung und Einordnung von Datenverkehr: Anforderungen typischer Anwendungen an das Netz (z. B. Echtzeit, Best Effort, Hintergrund), Grundprinzipien der Priorisierung und typische Mechanismen (beispielsweise DiffServ/DSCP, Queuing/Scheduling).
• Transportschicht und moderne Transportprotokolle: Aufgaben der Transportschicht, Flow Control und Congestion Control in TCP, Eigenschaften und typische Use Cases von QUIC.

Lernergebnisse:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Studierenden …

• zentrale Netzwerkmetriken (z. B. Verzögerung, Durchsatz, Verlust) interpretieren und einfache Vergleiche bzw. Bewertungen von Netzverhalten ableiten.
• die Funktion von Routing im Netz erläutern und Unterschiede zwischen statischem und dynamischem Routing benennen.
• Routingaufgabe, Routingprotokolle (Link State, Distance Vector) und Routingalgorithmen (z. B. Dijkstra, Bellman Ford) klar unterscheiden und deren Grundprinzipien erklären.
• Anforderungen unterschiedlicher Anwendungen an das Netzanalysieren und eine geeignete Priorisierung von Datenverkehr (z. B. Echtzeit, Best Effort, Hintergrund) begründen und in typische Mechanismen einordnen.
• die Aufgaben der Transportschichterläutern und prototypische Mechanismen von Flow Control und Congestion Control in TCP erklären.
• grundlegende Eigenschaften von QUICdarstellen und dessen Einsatz in typischen Anwendungsszenarien einordnen.
• quantitative und qualitative Aspekte (z. B. Metriken, Anwendungsklassen, Mechanismen) in einem einfachen Netzszenariozusammenführen und daraus plausible Begründungen für technische Entscheidungen ableiten.

Embedded Computing

Lehrinhalte: 

Die Lehrveranstaltung vermittelt Grundlagen und praktische Anwendung eingebetteter Systeme mit Fokus auf Mikrocontroller-Architekturen, zeitkritischer Programmierung, hardware-naher Kommunikation und robuster Embedded-Softwareentwicklung. Im Zentrum stehen der strukturierte Entwurf interruptgesteuerter Systeme, die Konfiguration zeitlicher Abläufe (Timer/PWM) sowie die Umsetzung modularer, ressourcenbewusster Software für reale Peripherie- und Kommunikationsaufgaben. In Labor- und Programmieraufgaben werden typische Embedded-Workflows (Debugging, Registerzugriffe, Treiberanbindung, Schnittstellenkommunikation) praktisch umgesetzt.

• Mikrocontroller-Grundlagen und Programmausführung: Grundaufbau (CPU, Speicher, Peripherie), Architekturmodelle, Speicherorganisation, Adressierung, Registerzugriffe, Programmausführung und Debugging.
• Interrupts und Nebenläufigkeit im Embedded-Kontext: Interruptkonzept, Prioritäten, ISR-Designregeln, Datenkonsistenz zwischen ISR und Hauptprogramm (kritische Abschnitte, atomare Zugriffe, volatile, Ringbuffer-Prinzip).
• Zeitliche Abläufe mit Timer/Counter: Timer-/Counter-Grundprinzipien, Capture/Compare, PWM-Erzeugung und typische Anwendungsfälle.
• Serielle Kommunikation und eingebettete E/A: interruptgesteuerte E/A-Systeme, ringpufferbasierte Datenübertragung, serielle Schnittstellen (UART, SPI, I²C), grundlegende Auswahlkriterien und typische Einsatzszenarien.
• Eingebettete Softwareentwicklung: Hardwareabstraktion, Treiber-/Schichtenmodelle, Schnittstellendesign, Modularisierung, ressourcenbewusste Implementierung (CPU, RAM, Energie), robuste Programmierpraktiken, Watchdog-/Fehlertoleranz-Grundlagen.
• Lifecycle- und Security-Grundlagen: Update-/Rollout-/Rollback-Prinzipien (z. B. OTA als Konzept), Betriebs- und Wartbarkeitsaspekte sowie grundlegende Security-Prinzipien (Geräteidentität, sichere Kommunikation, Secure Boot und Hardware Root of Trust als Konzepte).

Lernergebnisse:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Studierenden …

• den Aufbau und die Funktionsprinzipien von Mikrocontrollern (CPU, Speicher, Peripherie) erläutern, grundlegende Architekturmodelle einordnen und Auswirkungen auf die Programmausführung begründen.
• Speicherorganisation und Adressierung in eingebetteten Systemen beschreiben, Register-/Speicherzugriffe in C ableiten und typische hardware-nahe Zugriffe korrekt umsetzen.
• Interruptkonzepte und ISR-Designregelnerläutern, Nebenläufigkeitsprobleme zwischen ISR und Hauptprogramm analysieren und geeignete Maßnahmen (z. B. kritische Abschnitte, atomare Zugriffe, volatile, Ringbuffer) auswählen und begründen.
• Timer-/Counter-Funktionen (inkl. Capture/Compare, PWM) erklären, zentrale Parameter (Takt, Prescaler, Periodendauer, Duty-Cycle) berechnen und zeitliche Abläufe für einfache Embedded-Anwendungen konfigurieren.
• serielle Schnittstellen (UART, SPI, I²C) hinsichtlich Übertragungsprinzip, Timing und Einsatzszenario unterscheiden, für einen gegebenen Anwendungsfall eine geeignete Schnittstelle auswählen und eine einfache interruptgesteuerte E/A-Lösung implementieren.
• Prinzipien der eingebetteten Softwareentwicklung (Hardwareabstraktion, Treiber-/Schichtenmodelle, Modularisierung, Ressourcenrestriktionen, robuste Programmierpraktiken, Watchdog) erläutern und auf einfache Entwurfs- und Implementierungsentscheidungen anwenden.
• Lifecycle- und Security-Grundprinzipien (Update/Rollout/Rollback, Geräteidentität, sichere Kommunikation, Secure Boot/Hardware Root of Trust als Konzepte) erläutern und deren Relevanz für Betrieb, Wartbarkeit und Ausfallsicherheit bewerten.

Software Development Foundations

Lehrinhalte: 

Die Lehrveranstaltung vermittelt Grundlagen der systemnahen Softwareentwicklung in C und führt in den typischen Entwicklungsworkflow von der Übersetzung bis zur Fehlersuche ein. Im Mittelpunkt stehen modularer Programmaufbau, das Speicher- und Datenmodell sowie Toolchain und Build-Prozess. Außerdem werden Pointer, Strukturen, dynamische Speicherverwaltung, Kommandozeilenargumente, Ein-/Ausgabe, Filehandling, typische Fehlerbilder und grundlegende Fehlerbehandlung behandelt.

• Toolchain, Build und Debugging: IDE-Bedienung, Build-Workflow, Präprozessor, Compiler, Linker, Compiler-Warnungen (Einordnung und Nutzung), Debugging-Grundlagen, Versionsverwaltung (Git) im Entwicklungsprozess.
• C-Grundlagen und Modularisierung: Datentypen, Operatoren, Kontrollfluss, Funktionen, Header-Dateien, Übersetzungseinheiten, Schnittstellen, Kapselung, Kohärenz von Programmteilen, Bibliotheken.
• Datenmodell und Speicher: Stack vs. Heap, Arrays, Pointer-Arithmetik, Strings und typische Stolperstellen, Structs und zusammengesetzte Daten.
• Ressourcen, Ein-/Ausgabe und Robustheit: dynamische Speicherverwaltung (Allokation/Freigabe), Ownership als Konzept, typische Fehlerbilder (Leaks, Double-Free, Dangling Pointer), Ein-/Ausgabe (Konsole/Datei), Rückgabewerte, grundlegende Fehlerbehandlung.

Lernergebnisse:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Studierenden …

• C-Programme mit einer gängigen Toolchain (z. B. CLion) entwickeln, kompilieren, testen und debuggen, inklusive sinnvoller Nutzung von Compiler-Warnungen, Debuggern und Versionsverwaltung.
• den Übersetzungs- und Build-Prozess (Präprozessor, Compiler, Linker) sowie zentrale Konzepte modularer Programme (Header, Übersetzungseinheiten, Schnittstellen) erklären und in eigenen Programmen anwenden.
• das Speicher- und Datenmodell von C (im Zusammenhang mit Stack/Heap) erläutern und Pointer, Arrays, Strings und Structs korrekt verwenden sowie typische Fehlerquellen erkennen.
• dynamische Speicherverwaltung sicher anwenden (Allokation/Freigabe, Ownership als Grundidee) und typische Fehlerbilder (Leaks, Double-Free, Dangling Pointers) identifizieren und vermeiden.
• Konsolen- und Datei-Ein-/Ausgabe in C implementieren und Rückgabewerte sowie grundlegende Fehlerbehandlung zur robusten Verarbeitung nutzen.
• Programme nachvollziehbar strukturieren (Kapselung, Kohärenz) und einfache wiederverwendbare Programmteile bzw. Bibliotheken erstellen.

Webtechnologien 

Lehrinhalte: 

Die Lehrveranstaltung behandelt Grundlagen des World Wide Webs und die Umsetzung von Webinhalten im Browser. Im Mittelpunkt stehen die Kommunikationsprinzipien des World Wide Webs, die strukturierte Beschreibung von Inhalten mit HTML5 sowie Gestaltung und Layout mit CSS. Ergänzend werden clientseitige Interaktivität mit JavaScript, grundlegende DOM- und Event-Konzepte, das Laden und Verarbeiten einfacher JSON-Daten sowie ein einfacher Deployment-Prozess behandelt.

• Web-Grundlagen und Kommunikation: Einordnung, World Wide Web Consortium (W3C), Client-Server-Prinzip, URL/URI und DNS, HTTP/HTTPS: Request/Response, grundlegende Statuscodes und typische Abläufe.
• Inhaltsstruktur und Formulare: HTML5-Dokumentstruktur und Semantik, Formulare und Eingabeelemente, Einbindung von Medien und Ressourcen, Grundlagen der Barrierefreiheit (Semantik, Alt-Text, Labels).
• Gestaltung und Layout: CSS-Grundlagen (Selektoren, Kaskade, Spezifität, Vererbung), Box-Modell, Typografie und Farben, responsives Grundverständnis (Viewport, relative Einheiten, einfache Media Queries), Layout-Grundfälle mit Flexbox.
• Clientseitige Logik und Interaktivität: JavaScript-Grundlagen (Variablen, Datentypen, Kontrollstrukturen, Funktionen), DOM-Grundidee, Event-Handling, einfache DOM-Manipulation, Daten laden und verarbeiten: Fetch-Grundidee, JSON verarbeiten.
• Entwicklung und Deployment: Projektstruktur, Browser Developer Tools, Validierung/Testing im Browser, Deployment-Workflow mittels SFTP (Ablauf, typische Fehlerquellen).

Lernergebnisse:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Studierenden …

• grundlegende Web-Konzepte und Kommunikationsabläufe (Client-Server, URL/DNS, HTTP/HTTPS, Request/Response, grundlegende Statuscodes) anhand einfacher Beispiele erklären.
• semantisch korrekte HTML5-Dokumenteerstellen und zentrale Strukturelemente, Medien sowie Formulare zweckmäßig einsetzen.
• Webseiten mit CSS gestalten und einfache Layouts umsetzen und dabei Selektoren, Kaskade/Spezifität, Vererbung und das Box-Modellanwenden.
• grundlegende Aspekte responsiver Gestaltung (Viewport, relative Einheiten, einfache Media Queries) anwenden und Layoutentscheidungen in einfachen Fällen begründen.
• einfache clientseitige JavaScript-Logik mit Variablen, Datentypen, Kontrollstrukturen und Funktionen implementieren.
• mit JavaScript grundlegende DOM-Manipulation und Event-Handlingumsetzen und Inhalte interaktiv aktualisieren.
• externe Daten mit Fetch laden, JSON verarbeiten und Ergebnisse in einer statischen Webanwendung strukturiert darstellen sowie die Anwendung lokal testen und per SFTP bereitstellen.

Computing & Mathematik 1 

Lehrinhalte: 

Die Lehrveranstaltung vertieft zentrale Inhalte der Analysis und Linearen Algebra und verbindet sie mit grundlegenden Methoden der datengetriebenen Modellierung. Studierende lernen, mathematische Konzepte in typischen Rechen- und Anwendungsaufgaben sicher anzuwenden und die Resultate in einfachen Data-Analytics-Szenarien (Regression) rechnerisch und interpretativ einzuordnen.

• Analysis: Grenzwertbegriffe, Stetigkeit, Ableitungsregeln; Ableitung als Änderungsrate/Optimierungsidee, Integrale: Stammfunktion, Flächeninterpretation, Standardfälle.
• Lineare Algebra: Vektoren, Matrizen, Rang; lineare Gleichungssysteme und deren Lösungsmengen und geometrische Bedeutung, Inverse Matrix (Prinzip, Anwendung), Eigenwerte/Eigenvektoren (Grundidee und Berechnung).
• Einführung in Datenanalyse-Methoden: Datenaufbereitung (Skalierung/Normalisierung als Prinzip, Train/Test-Idee), Lineare Regression (Modellform, Residuen/Störgrößen, grundlegende Gütemaße (z. B. MSE/MAE/R²)).
• Numerische Approximation: numerische Näherungsverfahren (z. B. für Ableitungen/Integrale), numerischer Fehler, numerische Stabilität.

Lernergebnisse:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Studierenden …

• Grenzwert- und Stetigkeitsbegriffe erläutern und zur Einordnung einfacher Funktionen anwenden.
• Ableitungen in Standardfällen berechnen, Ableitungsregelnanwenden und einfache Optimierungs-/Änderungsratenprobleme lösen.
• Integrale in Standardfällen berechnen und die Flächeninterpretationerklären.
• Grundbegriffe der Linearen Algebra (Vektoren, Matrizen, Rang, Determinante, lineares Gleichungssystem) definieren und anwenden.
• lineare Gleichungssysteme mit geeigneten Verfahren (z. B. Gauss-Jordan-Algorithmus, inverse Matrix in passenden Fällen) lösen und Ergebnisseüberprüfen.
• Eigenwerte und Eigenvektoren in einfachen Fällen berechnen und deren Bedeutunginterpretieren.
• lineare Regression konzeptionell erklären, einfache Anwendungsprobleme modellieren und Ergebnisse (Residuen) interpretieren.
• numerische Näherungsverfahren für Ableitungen/Integrale in einfachen Aufgaben anwenden und deren Genauigkeit grob einschätzen.
• Rechenwege und (wo vorgesehen) Python-Umsetzungen als kurze, nachvollziehbare Dokumentation/Lab-Report (inkl. Ergebnissen/Plots) festhalten

Algorithmen & Datenstrukturen

Lehrinhalte: 

Die Lehrveranstaltung führt in algorithmisches Denken ein und behandelt grundlegende Problemlösungsstrategien, insbesondere Rekursion. Es werden zentrale Datenstrukturen eingeführt sowie grundlegende darauf arbeitende Algorithmen behandelt. Ergänzend werden Konzepte zur Bewertung von Algorithmen sowie Pseudozufallszahlengeneratoren behandelt.

• Datenstrukturen: Lineare Strukturen (Listen, Stacks, Queues), Baumstrukturen, Hash-basierte Strukturen (Hash Maps, Hashfunktion, Kollisionsbehandlung, Dimensionierung), Graphen als Strukturmodell (Knoten/Kanten, Pfade, Zusammenhang).
• Algorithmen: Suchen (lineare Suche, binäre Suche: Grundidee, Einsatzgebiete), Sortieren (grundlegende Sortierverfahren, Vergleich nach Aufwand und Eigenschaften wie Stabilität), Algorithmen auf Bäumen (Suche, Einfügen/Löschen in binären Suchbäumen, Traversierungen), Grundideen ausgewählter Graphverfahren (kürzeste Wege, Spannbäume).
• Analyse von Algorithmen: Zeit- und Speicherkomplexität (Best-, Worst- und Expected-Case, O-Notation), Eigenschaften von Algorithmen (Stabilität, In-place vs. Out-of-place).
• Rekursion: Rekursionsschema, Abbruchbedingungen, Rekursionstiefe, Vergleich rekursiver und iterativer Ansätze (Aufwand, Speicherbedarf).
• Zufall als Werkzeug: Pseudozufallszahlengeneratoren (Grundprinzipien, Seeding, Periodizität, einfache Qualitätskriterien, Einsatzgebiete), Umgang mit randomisierten Algorithmen.

Lernergebnisse:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Studierenden …

• Zeit- und Speicherkomplexität grundlegender Algorithmen abschätzen und Best-, Worst- und Expected-Case mittels O-Notationbeschreiben sowie einfache Algorithmen hinsichtlich Aufwands vergleichen.
• zentrale Eigenschaften von Algorithmen (insbesondere Stabilität sowie In-place/Out-of-place) erklären und für einfache Verfahren einordnen.
• rekursive Problemlösungenentwickeln, korrekte Abbruchbedingungen formulieren und Rekursion hinsichtlich Aufwands und Speicherbedarf mit iterativen Lösungen vergleichen.
• lineare Datenstrukturen (Listen, Stacks, Queues) implementieren und anwenden, typische Operationen durchführen und deren Laufzeitverhaltenbegründen.
• grundlegende Such- und Sortieralgorithmenanwenden und deren Einsatzgebiete sowie Eigenschaften vergleichen.
• entsprechende Aufgabenstellungen auf Baum- und Graphstrukturenabbilden und grundlegende Operationen/Verfahren anwenden.
• Hash Maps verstehen und einsetzen, indem sie Hashfunktionen erklären, Kollisionen behandeln, Daten abfragen und einfache Überlegungen zur Dimensionierung anstellen.
• Pseudozufallszahlengeneratoren in einfachen Anwendungen nutzen, ihre Funktionsweise (Seeding, Periodizität) erklären und grundlegende Qualitätskriterien sowie Einsatzgebiete benennen

Wirtschaft & Recht 1

Lehrinhalte: 

Die Lehrveranstaltung vermittelt grundlegende Konzepte der Volks- und Betriebswirtschaftslehre sowie der Rechtskunde mit Bezug zu wirtschaftlichen und rechtlichen Rahmenbedingungen im IT-Bereich. Inhalte werden anhand einfacher Anwendungsbeispiele und Fallkonstellationen eingeführt und strukturiert.

Volks- und Betriebswirtschaftslehre

• Grundlagen und Einordnung: Abgrenzung von Betriebswirtschaftslehre und Volkswirtschaftslehre, zentrale Begriffe und Modelle (z. B. homo oeconomicus), wirtschaftliche Akteure und deren Ziele, historische Einordnung ausgewählter Konzepte.
• Mikroökonomische Grundlagen: Produktionsfaktoren, Unternehmensziele, Wettbewerb und Marktmechanismen.
• Makroökonomische Grundlagen: Volkswirtschaftliche Gesamtrechnung, Konjunkturverläufe und wirtschaftspolitische Zielgrößen (z. B. Inflation, Arbeitslosigkeit, Wachstum), Indizes.
• Unternehmensrechnung und Kennzahlen: Grundzüge der Buchführung und Bilanzierung (GoB), einfache betriebswirtschaftliche Kennzahlen und deren Interpretation.
• Steuern und Personal: Grundlagen des Steuerrechts sowie zentrale Aspekte der Personalverrechnung.

Rechtskunde

• Rechtssystem und juristische Methodik: Rechtsquellen, Aufbau der Rechtsordnung sowie Grundlagen der juristischen Fallbearbeitung (Begriffsbildung, Subsumtion, Strukturierung).
• Öffentliches Recht: Grundzüge des Verfassungs- und Verwaltungsrechts sowie grundlegende Zuständigkeiten und Verfahrensprinzipien.
• Recht im IT-Kontext: Überblick über relevante Rechtsbereiche, insbesondere Datenschutzrecht, Telekommunikations- und Medienrecht sowie E-Commerce-Recht.

Lernergebnisse:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Studierenden …

• BWL und VWL unterscheiden, zentrale Begriffe erläutern und typische Fragestellungen den beiden Perspektiven zuordnen.
• mikroökonomische Grundkonzepte (z. B. Produktionsfaktoren, Unternehmensziele, Wettbewerb) erläutern und in einfachen Beispielen anwenden.
• makroökonomische Größen (z. B. Volkswirtschaftliche Gesamtrechnung, Konjunkturziele, Inflation, Arbeitslosigkeit, Indizes) beschreiben und einfache Zusammenhänge interpretieren.
• Grundzüge der Buchführung und Bilanzierung (GoB)erläutern, einfache betriebswirtschaftliche Kennzahlen anwenden/berechnen und deren Aussagekraft in Basissituationen beurteilen.
• Grundlagen des Steuerrechts und der Personalverrechnungeinordnen und typische Begriffe bzw. einfache Anwendungsfälle erklären.
• die juristische Arbeitsweise (Begriffsbildung, Subsumtion, Strukturierung) anwenden, um einfache rechtliche Fragestellungen methodisch nachvollziehbar zu bearbeiten.
• Grundzüge des Verfassungs- und Verwaltungsrechts sowie zentrale Regelungsfelder im IT-Kontext (Datenschutz, Medien-/Telekommunikation, E-Commerce) benennen, abgrenzen und in einfachen Szenarien anwenden.

Berufspraktikum & Begleitseminar 1

Lehrinhalte: 

Die Lehrveranstaltung begleitet das Berufspraktikum über mehrere Semester hinweg und dient der systematischen Reflexion beruflicher Erfahrungen im Kontext des Studiums der Informationstechnik. Sie unterstützt die Studierenden dabei, Praxiserfahrungen strukturiert auszuwerten, persönliche und fachliche Entwicklungsschritte sichtbar zu machen sowie berufliche Perspektiven bewusst zu gestalten. 

• Vorbereitung & Orientierung (2. Semester): Erwartungen an das Berufspraktikum klären, Austausch mit Absolvent*innen, Reflexion möglicher beruflicher Entwicklungswege. 

Lernergebnisse:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Studierenden …

• Praxiserfahrungen aus dem Berufspraktikum systematisch reflektieren und im Kontext des Studiums einordnen.
• Erwartungen an das Praktikum formulieren, mit der erlebten Praxis abgleichen und daraus Schlussfolgerungen ableiten. 

Buildsysteme & Software-Deployment

Lehrinhalte: 

Die Lehrveranstaltung vermittelt Grundlagen und Praxis der Build- und Deployment-Automatisierung für Softwareprojekte. Im Fokus stehen reproduzierbare Builds, das Einbinden externer Abhängigkeiten sowie die technische und organisatorische Vorbereitung von Releases. Die Inhalte werden anhand typischer Entwicklungs-Workflows mit Buildsystem, Paketverwaltung, CI/CD und Ticket- bzw. Release-Prozessen praktisch umgesetzt.

• Buildsysteme und Build-Automatisierung: Aufbau und Funktionsweise von Buildsystemen (z. B. Make), Targets/Abhängigkeiten, Build-Regeln, inkrementelle Builds, typische Fehlerbilder.
• Paketmanagement und Abhängigkeiten: Grundlagen der Paketverwaltung, Installation und Verwaltung von Fremdbibliotheken, Versionierung von Abhängigkeiten, Einbindung mit und ohne Paketmanager.
• Linking und Build-Artefakte: statisches vs. dynamisches Linken, Build-Konfigurationen, Einbindung von Bibliotheken (z. B. über Build-Hilfswerkzeuge wie pkg-config oder äquivalente Mechanismen).
• Continuous Integration / Continuous Deployment: Grundprinzipien, typische Pipeline-Schritte (Build, Test, Paketierung, Deployment), Ausführung und Auswertung vorkonfigurierter CI/CD-Workflows.
• Issue Tracking und Release Management: Ticket-basierte Arbeitsabläufe, Nachvollziehbarkeit von Änderungen, Versionierung/Tagging, Release-Vorbereitung und Bereitstellung von Softwareständen.

Lernergebnisse:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Studierenden …

• einfache Build-Konfigurationen (z. B. Makefiles) erläutern, ausführen und gezielt an vorgegebene Projektstrukturen anpassen.
• Paketverwaltungswerkzeuge zur Installation, Aktualisierung und Einbindung von Fremdbibliotheken anwenden und dabei grundlegende Abhängigkeits- und Versionskonzepte erklären.
• Fremdbibliotheken aus Quellcode bauen, in ein Projekt integrieren und die notwendige Build-/Link-Konfiguration korrekt einrichten.
• statisches und dynamisches Linken unterscheiden, für ein gegebenes Szenario eine passende Variante auswählen und die Entscheidung anhand technischer Kriterien begründen.
• einen vorkonfigurierten CI-Workflow (Build/Test/Paketierung) ausführen, Ergebnisse/Logs interpretieren und einfache Fehlerursachen identifizieren.
• typische Issue-Tracking-Workflows (Tickets anlegen, priorisieren, Statusübergänge dokumentieren) in einem gängigen Tool anwenden und Änderungen nachvollziehbar dokumentieren.
• einen einfachen Release-Prozess für ein Softwareprojekt (Versionierung, Tagging, Artefaktbereitstellung, Release Notes) durchführen und die erzeugten Artefakte strukturiert bereitstellen.

Web-Engineering

Lehrinhalte: 

Die Lehrveranstaltung vermittelt das serverseitige Engineering moderner Webanwendungen von der Architektur über APIs und Persistenz bis zu Session- und Security-Grundlagen. In Laborübungen werden vollständige kleine Anwendungen umgesetzt, getestet, deployt und anhand definierter Qualitäts- und Sicherheitsanforderungen überprüft.

• Architektur & Struktur von Webanwendungen: Modularisierung, Multi-Tier, Frontend-/Backend-Frameworks, Skalierung, Validierungs- und Middleware-Konzepte.
• Web-Schnittstellen (APIs): API-Design (Ressourcen, CRUD, REST, Statuscodes, Fehlerkontrakte), Request/Response-Modelle, Serialisierung (JSON), Repräsentation (Protobuf), Versionierung.
• Datenmanagement entlang des Lebenszyklus: Datenerfassung und -validierung, Datenbereinigung, Persistenz (z. B. ORM/Query-Layer), Transaktionen/Integrität, Datenzugriffsmuster, einfache Migrations-/Schema-Strategien.
• Session-Management: Authentifizierung vs. Autorisierung (AuthN/AuthZ) (Rollen/Rechte, Prinzip der minimalen Rechtevergabe), Cookie- oder Token-basierte Zustandsverwaltung, Session-Sicherheit (Cookie-Flags, Timeout, Logout/Invalidierung).
• Sicherheitsrisiken in Webanwendungen: OWASP Top 10 (typische Schwachstellen, Ursachen, typische Gegenmaßnahmen), Sichere Eingaben/Ausgaben, Fehler- und Exception-Handling, sichere Defaults.
• Qualität im Web-Projekt: Unit- und Integrationstests, einfache API-Tests, Linting/Formatierung, Deployment-Basics (Build/Run, Konfiguration, einfache Release-Pipeline).

Lernergebnisse:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Studierenden …

• Webanwendungenkonzipieren und implementieren, indem sie gängige Frontend- und Backend-Frameworks zielgerichtet einsetzen.
• Backend-Architekturenentwerfen und begründen (Modularisierung, Schichten, Trennung von Zuständigkeiten) und diese Struktur in einem Projekt umsetzen.
• Web-Schnittstellen (APIs) planen, implementieren und nutzen, inkl. CRUD-Operationen, sinnvoller Fehlerkontrakte und grundlegender Versionierungsstrategie.
• Daten entlang ihres Lebenszyklus in Webanwendungen managen (Erfassung/Validierung, Persistenz, Zugriff, Nutzung) und Datenzugriffe nachvollziehbar testen.
• Session-Management-Mechanismenumsetzen (Authentifizierung, Cookie-basierte Zustandsverwaltung) und grundlegende Sicherheitsanforderungen (z. B. Cookie-Flags, Timeout/Invalidierung) anwenden.
• Sicherheitsrisiken in Webanwendungen, insbesondere entlang der OWASP Top 10, analysieren und bewerten und passende Basisschutzmaßnahmen ableiten.
• eine kleine Webanwendung inklusive Tests und Deployment bereitstellen und dokumentieren.

Objektorientierte Softwareentwicklung 

Lehrinhalte: 

Die Lehrveranstaltung vermittelt die Grundlagen objektorientierter Modellierung und Implementierung mit Fokus auf wartbare, robuste Softwarekomponenten. Dazu werden zentrale OOP-Konzepte, UML-Modellierung sowie moderne Sprach- und Bibliotheksmechanismen eingesetzt, Code refaktorisiert und durch Testen praxisnah abgesichert.

• Objektorientierung & Modellierung: Abstrakte Datentypen (ADT), Klassen/Objekte, Instanziierung, Kapselung und Zugriffsmodifizierer, Komposition, Vererbung/Polymorphie, Interfaces/abstrakte Klassen (inkl. Mehrfachvererbung im C++-Kontext), UML-Klassendiagramme erstellen und interpretieren.
• C++-Grundlagen für OOP: Objektlebensdauer, Konstruktoren (inkl. Copy-Konstruktor) und Destruktoren, Ressourcenverwaltung („Resource Acquisition Is Initialization (RAII)“-Prinzip), Referenzen vs. Zeiger, dynamische Speicherverwaltung, sichere Ownership-Modelle, Ausnahmebehandlung (Exceptions), Namespaces, Operatorüberladung, statische Member.
• Generische Programmierung & Standardbibliothek: Templates (Grundlagen) und wiederverwendbare Komponenten, STL-Container, Iteratoren, STL-Algorithmen, Smart Pointer als Baustein automatisierter Ressourcenverwaltung.
• Software Testing & Qualität (Grundlagen): Testziele und Testarten (Unit/Modul/System/Regression) im Überblick, Äquivalenzklassen und grundlegende Testentwurfsverfahren, Mockups zur Restsystemsimulation (konzeptionell/erste Anwendung), Coding-Konventionen und Clean-Code-Prinzipien als Qualitätsbasis.

Lernergebnisse:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Studierenden …

• objektorientierte Modelle mit abstrakten Datentypen, Klassen/Interfaces, Vererbung und Komposition erstellen und in C++ funktionsfähig implementieren.
• Kapselung und geeignete Zugriffsmodifikatoren begründet auswählen und dadurch wartbare und sichere Klassenstrukturen entwickeln.
• Konstruktoren/Destruktoren, statische Member, Namespaces und Operatorüberladung zielgerichtet einsetzen, um Klassenverhalten präzise zu gestalten.
• Ressourcen- und Speicherverwaltung (inkl. dynamischer Allokation, RAII-Prinzip und Exceptions) so umsetzen, dass Programme robust und nachvollziehbar sind.
• STL-Container, Iteratoren und Algorithmen passend auswählen und zur Lösung typischer Programmieraufgaben effektiv anwenden.
• UML-Klassendiagramme zur Dokumentation objektorientierter Strukturen erstellen und zur Kommunikation von Designentscheidungen interpretieren.
• grundlegende Testkonzepteanwenden, Unit-Tests planen und durchführen und einfache Mocking-Ansätze zur Isolation von Modulen nutzen.

Betriebssysteme

Lehrinhalte: 

Die Lehrveranstaltung vermittelt zentrale Konzepte moderner Betriebssysteme aus der Perspektive von Programmierenden und Systementwickelnden. Studierende arbeiten praktisch mit Linux, nutzen Shell und Standardwerkzeuge zur Analyse und Automatisierung, und implementieren systemnahe Programme in C, die Prozesse, Threads, Synchronisation, I/O und Speichermechanismen verwenden.

• Linux-Grundlagen & Kommandozeilenpraxis: Files/Permissions, Prozesse beobachten, Job-Control, typische CLI-Werkzeuge (z. B. zum Suchen, Filtern, Monitoring, I/O-Inspection).
• Shell-Scripting: Scripting-Grundlagen zur Automatisierung wiederkehrender Aufgaben, robuste Ein-/Ausgabe, Pipes/Redirection, Return-Codes.
• Computerarchitektur aus Programmierendensicht: User/Kernel-Mode, Privilegienstufen, Kontextwechsel, Speicherhierarchie (Cache/RAM/Storage) und Performance-Effekte, Systemaufrufe und ABI-Grundideen.
• Kernkonzepte moderner Betriebssysteme: Aufgaben des OS, Kernelarchitekturen (Überblick), Systemaufrufe, Dateideskriptoren, Treiber-/I/O-Grundprinzipien.
• Prozesse, Threads & Nebenläufigkeit: Prozess-/Thread-Lebenszyklus, Scheduling-Grundlagen, Synchronisation (Mutex/Semaphor/Condition) und typische Fehlerbilder, Interprozesskommunikation.
• Speicherverwaltung: virtuelle Adressierung, Paging, Speicherschutz, Auswirkungen auf Laufzeitverhalten (z. B. Page Faults, Working Set).
• Dateisysteme & I/O: Verzeichnisse, Inodes/Metadaten (konzeptionell), Buffering/Caching, grundlegende I/O-Modelle und Fehlerfälle.
• Echtzeitbetriebssysteme (Überblick): Motivation, harte/weiche Echtzeit, Scheduling-Idee im Echtzeitkontext.

Lerninhalte:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Studierenden …

• Aufgaben, Aufbau und Grundkonzepte moderner Betriebssystemeerklären, insbesondere Kernelarchitekturen, Privilegienstufen, Systemaufrufschnittstellen, Prozesse, Threads, Dateideskriptoren und Systemaufrufe.
• die Computerarchitektur aus Sicht von Programmierenden einordnen und deren Einfluss auf Kontextwechsel, Speicherzugriffe und Systemleistung interpretieren.
• Linux-basierte Systemesicher nutzen und typische Kommandozeilenwerkzeugezielgerichtet einsetzen, um Dateien, Prozesse und Ressourcen zu analysieren und zu verwalten.
• Shell-Skripteimplementieren sowie Shell-Skripte mittlerer Komplexität lesen, verstehen und erweitern, um wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren.
• Prozesse und Threadserzeugen, steuern und synchronisieren sowie grundlegende Mechanismen der Interprozesskommunikationverstehen und dabei Probleme und Lösungsmethoden der Prozess-/Thread-Synchronisationerklären und typische Fehlerbilder (z. B. Race Conditions, Deadlocks) anhand einfacher Beispiele nachvollziehen bzw. vermeiden.
• Konzepte der Speicherverwaltung (virtuelle Adressierung, Paging, Speicherschutz) erläutern und deren Auswirkungen auf das Laufzeitverhalten von Programmen beurteilen.
• kleine systemnahe Anwendungen in C entwerfen und implementieren, die mehrere Betriebssystemmechanismen (z. B. Prozesse/Threads, I/O, Speicher) kombinieren und korrekt nutzen.

Signalverarbeitung

Lehrinhalte: 

In der Lehrveranstaltung werden grundlegende Verfahren der kontinuierlichen und diskreten Signalverarbeitung behandelt. Schwerpunkte sind die Darstellung und Analyse von Signalen im Zeit- und Frequenzbereich, zentrale Transformationen sowie grundlegende Operatoren und deren Bedeutung für lineare zeitinvariante Systeme. Ergänzend werden Diskretisierung und Quantisierung als Schritte der Digitalisierung inklusive Auswirkungen auf die Signalqualität thematisiert. Die Inhalte werden durch begleitende Übungen mit MATLAB/Simulink anhand typischer Analyseaufgaben vertieft.

• Signalbegriffe und Darstellungsformen: Signalarten und Eigenschaften (deterministisch/stochastisch, kontinuierlich/diskret), Zeitbereich vs. Frequenzbereich (Interpretation und typische Fragestellungen).
• Fourier-Reihe und Fourier-Transformation: Fourier-Reihe (Periodizität und Zerlegung periodischer Signale), Fourier-Transformation (Spektrum und inverse Transformation), grundlegende Anwendungen und Interpretation von Spektren.
• Lineare Operatoren: Faltung im Zeitbereich und Bedeutung für lineare, zeitinvariante Systeme, Faltungssatz und Anwendung im Frequenzbereich.
• Stochastische Signale, Korrelation: Kenngrößen stochastischer Signale (Mittelwert, Varianz/Leistung), Autokorrelationsfunktion (AKF) und Kreuzkorrelationsfunktion (KKF), Interpretation der Korrelation für Signalerkennung/Ähnlichkeitsanalyse
• Diskretisierung und Digitalisierung: Abtastung und Abtasttheorem (Aliasing, Nyquist-Shannon-Abtasttheorem), Quantisierung und Auswirkungen auf Signalqualität, diskrete Spektren und DFT als Werkzeug zur Spektralanalyse, diskrete AKF/KKF.
• Übungen in MATLAB/Simulink

Lernergebnisse:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Studierenden …

• Signaltypen und Signaleigenschaftenunterscheiden und Signale im Zeit- und Frequenzbereich beschreiben.
• den Zusammenhang zwischen Zeit- und Frequenzbereicherklären und die Fourier-Reihe bzw. Fourier-Transformation in einfachen Aufgaben anwenden sowie Spektren interpretieren.
• die Faltung als Operator für lineare, zeitinvariante Systeme anwenden und den Faltungssatz zur Berechnung im Frequenzbereich nutzen.
• stochastische Signale mit grundlegenden Kenngrößen beschreiben und die Rolle von Rauschen in Mess- und Übertragungsszenarien einordnen.
• AKF und KKFberechnen bzw. anwenden und Ergebnisse zur Signalanalyse interpretieren.
• Signale gemäß Abtasttheorem diskretisieren, Aliasing-Effekteerkennen und geeignete Abtastbedingungenableiten.
• Quantisierungseffekteanalysieren und deren Einfluss auf die Signalqualität anhand von SNR-Überlegungen beurteilen.
• grundlegende Analyseaufgaben der Signalverarbeitung in MATLAB/Simulink umsetzen, Ergebnisse visualisieren und mit theoretischen Erwartungen abgleichen (z. B. Spektren via DFT, Korrelation, Faltung).

Computing & Mathematik 2

Lehrinhalte: 

Die Lehrveranstaltung erweitert mathematische Grundlagen um Reihen-/Transformationsmethoden und führt systematisch in Wahrscheinlichkeitstheorie und einfache Bayes-Inferenz ein. Die Inhalte werden anwendungsnah anhand von Übungsaufgaben und reproduzierbaren Beispielen bearbeitet, inkl. Interpretation von Ergebnissen an realitätsnahen Daten.

• Reihen- und Transformationsmethoden: Konvergenzidee, Konvergenzkriterien, typische Standardreihen, Taylorreihen (Grundkonzept, lokale Approximation, Fehlerintuition, Einsatzgrenzen), Fourierreihen (Periodizität, Zerlegung von Signalen, Interpretation von Koeffizienten), Fouriertransformation.
• Wahrscheinlichkeitsrechnung: Wahrscheinlichkeitsräume, Axiome, Ereignisse, Laplace-Annahme, Kombinatorik, bedingte Wahrscheinlichkeit, Satz von Bayes, Satz der totalen Wahrscheinlichkeit.
• Zufallsvariablen & Verteilungen: diskrete/stetige Zufallsvariablen, Dichte/Verteilungsfunktion, wichtige Verteilungen (z. B. Binomial, Normal, Exponential) und typische Einsatzszenarien.
• Bayes-Schlussfolgerungen mit Daten: Prior/Likelihood/Posterior als Prinzip, einfache Inferenzschritte, Interpretation, einfache datengetriebene Beispiele (z. B. Klassifikation/Anomaliehinweise)

Lernergebnisse:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Studierenden …

• Folgen und Reihen inkl. Konvergenzbegriff erläutern und geeignete Konvergenzkriterien in Standardaufgaben anwenden.
• Taylorreihen zur lokalen Approximation verwenden, die Approximation qualitativ bewerten und typische Grenzenerklären.
• Fourierreihenbeschreiben und einfache Signalzerlegungen bzw. Koeffizienteninterpretationen durchführen.
• Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeit (Axiome, Ereignisse, Laplace-Annahme) erläutern und auf einfache Aufgaben anwenden.
• Methoden der Kombinatorik werden verwendet, um komplexere Ereignisse zu bestimmen.
• bedingte Wahrscheinlichkeit, Satz der totalen Wahrscheinlichkeit und Satz von Bayesanwenden und Ergebnisse nachvollziehbar interpretieren.
• Zufallsvariablen sowie wichtige diskrete und stetige Verteilungen unterscheiden, Parameterbedeutungenerklären und passende Verteilungen für einfache Fragestellungen auswählen.
• einfache Bayes-Schlussfolgerungen mit Daten (Prior/Likelihood/Posterior) durchführen und die Bedeutung der Ergebnisse einordnen.
• Rechenwege und (wo vorgesehen) Notebook-Umsetzungen als kurze, nachvollziehbare Dokumentation/Lab-Report inkl. Ergebnissen/Plots festhalten.

Kommunikation in IT-Teams

Lehrinhalte: 

Die Lehrveranstaltung fokussiert auf professionelle Kommunikation in IT-Teams. Aufbauend auf der im 1. Semester entwickelten Selbstkompetenz erwerben die Studierenden grundlegende kommunikationstheoretische Kenntnisse und wenden diese in typischen Team- und Projektsituationen an. Ziel ist die Entwicklung einer bewussten, reflektierten und adressatengerechten Kommunikationsfähigkeit im technischen Kontext.

• Kommunikationsgrundlagen: zentrale Kommunikationsmodelle, Inhalts- vs. Beziehungsebene, verbale/nonverbale Kommunikation sowie Wahrnehmung und typische Missverständnisse.
• Gesprächsführung im IT-Kontext: Fragetechniken zur Informationsgewinnung und Lösungsfindung sowie adressatengerechte Sprache (z. B. Fachkolleg*innen vs. Nicht-Techniker*innen).
• Konstruktive Rückmeldung: Ich-Botschaften und Feedback nach definierten Kriterien in Team- und Projektsituationen.
• Transfer & Karrierebezug: Analyse typischer Kommunikationssituationen, Reflexion eigener Muster sowie Vorbereitung auf Bewerbungssituationen mittels Rollenspiel.

Lernergebnisse:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Studierenden …

• zentrale Kommunikationsmodelleunterscheiden und deren Relevanz für Zusammenarbeit in IT-Teams erläutern.
• grundlegende Fragetechniken in simulierten Gesprächssituationen anwenden, um Informationen zu klären und Lösungswege zu strukturieren.
• technische Inhalte adressatengerecht formulieren und die eigene Ausdrucksweise situativ an Gesprächspartner*innen anpassen.
• Ich-Botschaften formulieren sowie strukturiertes Feedback geben und annehmen und dabei definierte Kriterien anwenden

Berufspraktium & Begleitseminar 2

Lehrinhalte: 

Die Lehrveranstaltung begleitet das Berufspraktikum über mehrere Semester hinweg und dient der systematischen Reflexion beruflicher Erfahrungen im Kontext des Studiums der Informationstechnik. Sie unterstützt die Studierenden dabei, Praxiserfahrungen strukturiert auszuwerten, persönliche und fachliche Entwicklungsschritte sichtbar zu machen sowie berufliche Perspektiven bewusst zu gestalten.

Lernergebnisse:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Studierenden …

• Praxiserfahrungen aus dem Berufspraktikum systematisch reflektieren und im Kontext des Studiums einordnen.
• Erwartungen an das Praktikum formulieren, mit der erlebten Praxis abgleichen und daraus Schlussfolgerungen ableiten. 

Multimedia-Kompression und -Streaming

Lehrinhalte: 

Die Lehrveranstaltung vermittelt Grundlagen und praktische Anwendung der Kompression, Multimedia-Containerformate und Übertragung von Audio-, Bild- und Videodaten. Im Fokus stehen die Auswahl und Konfiguration geeigneter Verfahren für typische Anwendungsfälle sowie das Verständnis von Qualitäts-, Bitraten-, Latenz- und Robustheits-Trade-offs. In Labor- und Programmieraufgaben werden Multimedia-Inhalte codiert, in Containerformate überführt, gestreamt und unter variierenden Übertragungsbedingungen analysiert.

• Kompressionsgrundlagen: verlustfreie vs. verlustbehaftete Verfahren, grundlegende Bausteine typischer Audio-/Bild-/Videokompression, Einordnung von Kompressionszielen (Bitrate, Qualität, Latenz).
• Wahrnehmungsbasierte Kompression: Ausnutzung menschlicher Wahrnehmungseigenschaften bei Audio- und Videokompression, Qualitätsartefakte und deren Ursachen.
• Multimedia-Containerformate und Synchronisation: Aufbau und Rolle von Containerformaten, Multiplexing/Demultiplexing, Zeitstempel und Audio-/Videosynchronisation.
• Streaming-Grundlagen: Prinzipien gängiger Streamingansätze, Paketisierung, Pufferung und Übertragung; Einordnung von Latenz, Jitter, Paketverlust und Durchsatz/Bitrate als zentrale Einflussgrößen.
• Praktische Multimedia-Workflows: Konfiguration von Encodern/Decodern, Transkodierung, Muxing/Demuxing, Aufbau einfacher Streaming-Szenarien mit Standardwerkzeugen und Bibliotheken.
• Analyse und Fehlersimulation: Simulation typischer Störungen durch Variation von Encoder-, Puffer- und Übertragungsparametern (z. B. Verzögerung, Verluste, Bitratenrestriktionen) und Beobachtung ihrer Auswirkungen auf Qualität und Wiedergabe.

Lernergebnisse:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Studierenden …

• verlustfreie und verlustbehaftete Kompressionsverfahrenunterscheiden, deren typische Einsatzgebiete vergleichen und für einen gegebenen Anwendungsfall ein geeignetes Verfahren auswählen und begründen.
• zentrale Eigenschaften der menschlichen Wahrnehmung, die bei verlustbehafteter Kompression genutzt werden, erläutern und typische Qualitätsartefakte den zugrunde liegenden Kompressionsschritten zuordnen.
• die Grundprinzipien von Containerformaten (insb. Multiplexing, Zeitbezüge, Synchronisation) erklären, Containerformate für gegebene Anforderungen vergleichen und ein passendes Format auswählen.
• grundlegende Mechanismen des Streamings (Paketisierung, Pufferung, Übertragung) erläutern und das Verhalten eines Streaming-Setups anhand von Latenz, Jitter, Paketverlust und Durchsatz/Bitrateinterpretieren.
• Audio-, Bild- und Videoencoder für einen vorgegebenen Anwendungsfall konfigurieren, Medienströme mit Standardwerkzeugen/Bibliotheken muxen, demuxen und bereitstellen sowie die getroffenen Einstellungen nachvollziehbar begründen.
• Störungen in einem Multimedia-Szenario durch geeignete Parameter- und Übertragungsmanipulationen simulieren, deren Auswirkungen auf Qualität/Wiedergabe analysieren und einfache Gegenmaßnahmen auf Konfigurationsebene ableiten.
• einen einfachen Anwendungsfall der Audio-, Bild- oder Videocodierung mit Standardbibliotheken implementieren, die Ergebnisse dokumentieren und die Funktion in einer Übungsumgebung demonstrieren.

Computer Vision

Lehrinhalte: 

Die Lehrveranstaltung vermittelt Grundlagen und praktische Anwendung zentraler Verfahren der Computer Vision für Merkmalsextraktion, Bildsuche, Klassifikation, Detektion und geometrische Bildverarbeitung. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf Kameramodellen und den Grundlagen der 3D-Rekonstruktion aus Bildkorrespondenzen. In Labor- und Programmieraufgaben werden die Verfahren mit gängigen Computer-Vision-Bibliotheken umgesetzt, evaluiert und hinsichtlich ihrer Eignung für einfache Anwendungsfälle verglichen.

• Bildmerkmale und Merkmalsrepräsentationen: Überblick über lokale und globalere Merkmalsextraktionsverfahren (z. B. SIFT, Local Binary Patterns) und die Eigenschaften von generierten Merkmalen.
• Merkmalsvergleich und Bildsuche: Vergleichsmetriken für Merkmale, Grundlagen der Bildersuche und einfache Klassifikation (z. B. Nearest Neighbor).
• Grundlagen der Objektdetektion: Detektionsprinzipien und Abgrenzung zu Bildklassifikation.
• Evaluierung von Vision-Verfahren: Metriken für Klassifikation und Detektion, Interpretation von Ergebnissen und Vergleich von Verfahren.
• Geometrische Bildverarbeitung: affine Koordinatentransformationen und deren Anwendung in typischen Bildverarbeitungsaufgaben.
• Kameramodelle und Stereoskopie: grundlegende Kameramodelle, Punktkorrespondenzen, Tiefenschätzung und Prinzipien der stereoskopischen Rekonstruktion.
• Praktische Umsetzung mit Standardbibliotheken: Anwendung dokumentierter Bibliotheksfunktionen und Beispielcode zur Umsetzung einfacher Computer-Vision-Anwendungsfälle.

Lernergebnisse:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Studierenden …

• unterschiedliche Bildmerkmale und deren Eigenschaften erläutern, für einfache Anwendungsfälle geeignete Merkmale auswählen und die Auswahl fachlich begründen.
• Vergleichsmetriken für Merkmale anwenden und den Zusammenhang zwischen Merkmalsrepräsentation, Vektorvergleich sowie einfacher Bildsuche/Bildklassifikation erklären.
• einfache Verfahren der Bildsuche, Klassifikation und Detektion mit Standardbibliotheken anwenden und deren Ergebnisse in einem vorgegebenen Anwendungsfall interpretieren.
• Ergebnisse aus Klassifikations- und Detektionsszenarien mit geeigneten Evaluierungsmetriken auswerten, Verfahren vergleichen und für einen einfachen Anwendungsfall einen geeigneten Ansatz auswählen.
• grundlegende Koordinatentransformationen (insb. affine Transformationen) unterscheiden und anwenden sowie zentrale Eigenschaften von Kameramodellenerläutern.
• den Zusammenhang zwischen Punktkorrespondenzen, Gleichungssystemen, Kameraposen und stereoskopischer Rekonstruktionerläutern und einfache Rekonstruktionsschritte mit Bibliotheksunterstützung durchführen.
• gängige Computer-Vision-Bibliotheken und dokumentierten Beispielcode anwenden, um einen einfachen Computer-Vision-Anwendungsfall (z. B. Bildsuche, Detektion oder einfache 3D-Rekonstruktion) umzusetzen, zu dokumentieren und zu demonstrieren.

Verteilte Systeme

Lehrinhalte: 

Die Lehrveranstaltung vermittelt zentrale Konzepte und Herausforderungen verteilter Systeme (nach klassischen Referenzmodellen) mit Fokus auf Kommunikation, Zeit/Ordnung, Konsistenz und Fehlertoleranz. Studierende entwerfen und implementieren eine kleine verteilte Anwendung und evaluieren deren Verhalten anhand definierter Szenarien (Latenz, Teilausfälle, Konsistenz).

• Grundlagen verteilter Systeme: Eigenschaften (Latenz, Teilausfälle, Heterogenität, Skalierung), Architekturformen (z. B. Client-Server, Microservices, Peer-to-Peer)
• Kommunikation & Schnittstellen: Request/Response vs Message Passing, RPC/REST, Serialisierungsformate und Schnittstellenverträge (z. B. JSON vs. Protobuf als Vergleich).
• Zeit, Ereignisordnung & Koordination: Zeitmodelle (physikalisch/logisch), Ereignisordnung und Kausalität, Bedeutung für Synchronisation, Fehlersuche und kongruentes Verhalten verteilter Systeme.
• Konsistenz & Replikation: Konsistenzmodelle (Strong/Eventual Consistency), Replikationsprinzipien, Konfliktfälle.
• Fehlertoleranz & Resilienz: Zeitüberschreitungen, Wiederholungsversuche, gestaffelte Wartezeiten, Idempotenz; Fehlerklassen und deren Auswirkungen.
• Sicherheitsaspekte als Randbedingung: Vertrauensgrenzen; Authentisierung/Autorisierung als Architekturbegriff; sichere Transportverbindung als Voraussetzung.

Lernergebnisse:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Studierenden …

• zentrale Eigenschaften und Herausforderungen verteilter Systeme (Latenz, Teilausfälle, Skalierung) erläutern und daraus Konsequenzen für Architektur und Implementierung ableiten.
• Kommunikationsmuster (Request/Response, RPC/REST, Message Passing) vergleichen und in einer einfachen verteilten Anwendung zielgerichtet einsetzen.
• Architekturformen (z. B. Client-Server, Microservices, Peer-to-Peer) strukturell unterscheiden und hinsichtlich geeigneter Einsatzszenarien vergleichen.
• grundlegende Konzepte von Konsistenz und Replikationerklären und deren Auswirkungen auf Daten-/Serviceverhalten in Beispielen analysieren.
• Fehlerszenarien (Absturz-/Netzwerk-/Zeitfehler) identifizieren, geeignete Basismaßnahmen (Zeitüberschreitung, Wiederholungsversuch, Idempotenz) anwenden und die Wirkung durch Tests/Messungen verifizieren.
• eine kleine verteilte Anwendung konzipieren, implementieren und testen sowie deren Verhalten (z. B. Latenz/Konsistenz in definierten Szenarien) methodisch interpretieren.
• Sicherheitsaspekte als Randbedingung (Vertrauensgrenze, Authentisierung/Autorisierung als Konzept, sichere Transportverbindung als Voraussetzung) in einem Design benennen und berücksichtigen.
• Ergebnisse als Lab-Report (Quellcode-Repository, Testfälle, Messungen, kurze technische Begründungen) nachvollziehbar dokumentieren.

Data Science

Lehrinhalte: 

Die Lehrveranstaltung führt in den Data-Science-Arbeitsprozess ein: von Problemverständnis und Datenaufbereitung über explorative Analyse bis zu Modellauswahl, Evaluation und nachvollziehbarer Ergebnisinterpretation. In Laborübungen werden Methoden an realitätsnahen Datensätzen umgesetzt; dabei stehen Reproduzierbarkeit, saubere Evaluation und verantwortungsvolle Datenverarbeitung im Vordergrund.

• Data-Science-Prozess & Arbeitsweise: Vorgehensmodelle (z. B. CRISP-DM/KDD), Entwurfszyklus, Rollen und Artefakte, Grundbegriffe (Datensatz, Merkmal, Zielvariable, Modell, Trainings-/Validierungs-/Testdaten), Reproduzierbarkeit (Dokumentation, Versionsführung, Trainings-/Evaluationsprotokolle).
• Datenverständnis, Datenqualität und Vorverarbeitung: Datenquellen und Datenformate (z. B. tabellarische Daten, kategoriale/numerische Merkmale, Text als Überblick), Datenbereinigung (fehlende Werte, Ausreißer, inkonsistente Werte), Kodierung und Transformation (z. B. kategoriale Kodierung, Skalierung/Normalisierung), Stichprobenbildung (Sampling) und Datenaufteilung; Vermeidung von Datenleckage.
• Explorative Datenanalyse und Visualisierung: Verteilungen, Zusammenhänge, Korrelationen, Ausreißererkennung, Visualisierungsformen (z. B. parallel lines) zur Datenbeschreibung und Befundkommunikation.
• Überwachtes Lernen: Problemklassen (Klassifikation und Regression), Basismodelle (z. B. künstliche neuronale Netze, Minimum-Distance Classifier, lineare/logistische Modelle), Über- und Unteranpassung, Regularisierung, Hyperparameter, Leistungsbewertung (Gütemaße und Kreuzvalidierung).
• Unüberwachtes Lernen: Clustering-Verfahren (k-means, hierarchisches Clustering): Prinzipien und Ergebnisdarstellung; Dimensionsreduktion und Visualisierung: Grundidee, Varianzaufklärung, Interpretation

Lernergebnisse:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Studierenden …

• eine Data-Science-Aufgabenstellung entlang eines Vorgehensmodells (z. B. CRISP-DM) strukturieren und den Arbeitsprozess mit geeigneten Artefakten dokumentieren.
• Daten aus typischen Quellen einlesen, bereinigen und transformieren (inkl. fehlender Werte, Ausreißer, Kodierung/Skalierung) sowie eine Datenaufteilung zur Vermeidung von Datenleckage umsetzen.
• explorative Datenanalysen durchführen, geeignete Visualisierungenerstellen und Befunde im Kontext der Fragestellung interpretieren.
• geeignete Basisverfahren für Klassifikation und Regression (z. B. künstliche neuronale Netze, Minimum-Distance Classifier, lineare/logistische Modelle) auswählen, in einer Übungsumgebung anwenden und Ergebnisse vergleichen.
• Modelle mit geeigneten Gütemaßen bewerten und Modellwahlentscheidungen anhand definierter Kriterien begründen.
• unüberwachte Verfahren (k-means, hierarchisches Clustering) anwenden, Ergebnisse interpretieren und zur Datenbeschreibung bzw. Visualisierung einsetzen.
• Datenqualitäts- und Verzerrungsaspekte in einer Data-Science-Aufgabe benennen und deren Einfluss auf Modellierung und Interpretation einordnen.
• Ergebnisse als Lab-Report/Projektbericht (inkl. Code/Repository, Datenaufbereitungsschritten, Experimenten, Metriken, Visualisierungen und Begründungen) nachvollziehbar dokumentieren.

Datenbanksysteme

Lehrinhalte: 

Behandelt werden Datenbanksysteme als Grundlage datenintensiver Anwendungen sowie zentrale Konzepte des relationalen Datenbankentwurfs. Im Fokus stehen konzeptionelle und logische Modellierung, die Überführung in relationale Schemata, grundlegende Abfrage- und Definitionskonzepte mit einer standardisierten Datenbanksprache (z. B. SQL), Integritätsregeln und Normalisierung sowie Transaktionen im Mehrbenutzerbetrieb. Ergänzend werden Prinzipien der Anwendungsintegration und grundlegende Effizienzaspekte (z. B. Indexierung) behandelt.

• Grundlagen von Datenbanksystemen: Aufgaben, Architekturprinzipien, Abstraktionsebenen (konzeptionell/logisch/physisch).
• Datenmodellierung und Entwurf: Notationen für konzeptionelle Modelle (z. B. ER), Transformation ER-Modell zu relationalem Schema, Schlüssel/Referenzen.
• Relationale Datenbanksprache (z. B. SQL): Schema-Definition, Abfragen über mehrere Tabellen, Datenänderungen, Sichten.
• Datenintegrität: Integritätsregeln (z. B. referenzielle Integrität), funktionale Abhängigkeiten, Normalformen bis einschließlich 3NF.
• Transaktionen und Mehrbenutzerbetrieb: ACID-Eigenschaften, typische Anomalien, Rollback, Redo.
• Effizienz und Integration: physische Organisationsprinzipien inkl. Indexprinzipien (konzeptionell), grundlegende Performancefaktoren, Datenbankanbindung und sichere Abfrage-/Änderungslogik.
• Techniken der Anwendungsintegration: z. B. embedded SQL, ODBC, JDBC, Cursorkonzept, ORM.

Lernergebnisse:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Studierenden …

• die Rolle von Datenbanksystemen in Softwarearchitekturen und zentrale Architekturprinzipien sowie Abstraktionsebenen (konzeptionell/logisch/physisch) erklären.
• fachliche Anforderungen in ein konzeptionelles Datenmodell (z. B. ER-Modell) überführen und dieses systematisch in ein relationales Schema transformieren (Schlüssel, Referenzen).
• Datenbankschemata mit einer standardisierten Datenbanksprache (z. B. SQL) definieren und Integritätsregeln durch geeignete Constraints umsetzen.
• Abfragen über mehrere Tabellen sowie Datenänderungen mit einer standardisierten Datenbanksprache formulieren und anwenden (inkl. Verknüpfungen, Aggregationen und Sichten auf Überblicksniveau).
• funktionale Abhängigkeiten und Normalformen bis einschließlich 3NF erläutern, Redundanzen/Anomalien identifizieren und Schemata durch Normalisierung verbessern.
• Transaktionen und Mehrbenutzerbetrieberklären, typische Anomalien paralleler Zugriffe einordnen und Grundideen der Wiederherstellung (Commit/Rollback) beschreiben.
• grundlegende Effizienzprinzipien (z. B. Indexierung) einordnen und Datenbankzugriffe in Anwendungen konzeptionell integrieren, einschließlich sicherer Abfrage-/Änderungslogik (z. B. parametrisierte Abfragen).

Introducing to Cryptography and IT-Security

Lehrinhalte: 

Behandelt werden Ziele und Grundprinzipien der Informationssicherheit sowie zentrale kryptografische Bausteine und deren Einsatz in typischen IT-Szenarien. Dazu gehören Authentifizierung/Autorisierung, sichere Kommunikation, grundlegende Web- und E-Mail-Sicherheit sowie Basiskonzepte organisatorischer Sicherheit.

• Grundlagen der Informationssicherheit: Sicherheitsziele und Eigenschaften (z. B. CIA-Triade), Angreifer-/Bedrohungsmodelle.
• Kryptografische Grundbausteine: symmetrische und asymmetrische Kryptografie, Schlüsselaustausch und hybride Verfahren, Hashfunktionen, Message Authentication Codes (MAC) und digitale Signaturen.
• Blockchiffren und Betriebsmodi: Grundprinzipien gängiger Betriebsarten und typische Einsatz-/Fehlanwendungen.
• Identitäten, Schlüssel und Vertrauensmodelle: Public-Key-Infrastrukturen, Zertifikate (X.509) und Vertrauensketten (Grundprinzipien)
• Authentifizierung in der Praxis: Passwortsicherheit (Qualitätskriterien, Policies), Multi-Faktor-Authentifizierung.
• Grundlagen technischer IT-Sicherheit: Man-in-the-Middle als Angriffsklasse; Kategorien von Schadsoftware (Überblick)
• Web- und E-Mail-Sicherheit: TLS als Sicherheitsmechanismus; typische Web-Schwachstellen (z. B. XSS, SQL Injection) und grundlegende Gegenmaßnahmen, E-Mail-Sicherheitsanforderungen und grundlegende Mechanismen (z. B. S/MIME, PGP).
• Organisatorische Sicherheit: Policies/Prozesse, Awareness-Grundlagen, Schutzbedarf/Grundmaßnahmen.

Lernergebnisse:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Studierenden …

• Ziele und Grundbegriffe der Informationssicherheit (z. B. CIA-Triade) erklären und typische Bedrohungen/Angriffsarteneinordnen.
• zentrale kryptografische Verfahren (symmetrisch/asymmetrisch, Schlüsselaustausch, hybride Kryptografie) unterscheiden und deren Sicherheitsgarantien, Voraussetzungen und Einsatzfelder beschreiben.
• Hashfunktionen, MACs und digitale Signaturen funktional abgrenzen und deren Rolle für Integrität, Authentizität und Nichtabstreitbarkeit erläutern.
• Grundprinzipien von PKI und Zertifikaten (X.509) erklären und Vertrauens- sowie Identitätsprobleme, die damit adressiert werden, darstellen.
• Passwortsicherheit und Multi-Faktor-Authentifizierungbewerten und einfache, begründete Maßnahmen/Policies zur Authentifizierungssicherheit ableiten.
• grundlegende Sicherheitsmechanismen und typische Schwachstellen im Web- und E-Mail-Kontext identifizieren und grundlegende Gegenmaßnahmen beschreiben.
• grundlegende Aspekte organisatorischer Sicherheit (Policies/Prozesse, Awareness) erklären und deren Beitrag zur Risikoreduktion einordnen.

IT Security Engineering

Lehrinhalte: 

Im Labor werden zentrale Sicherheitsmechanismen praktisch nachvollzogen und typische Schwachstellen in einer kontrollierten Übungsumgebung analysiert. Schwerpunkte sind die korrekte Nutzung kryptografischer Primitive, sichere Authentifizierungsmechanismen, grundlegende Web-Sicherheitsanalysen sowie der Aufbau und die Prüfung sicherer Kommunikations- und Identitätsmechanismen.

• Kryptografische Grundbausteine in Anwendungen: Symmetrische/asymmetrische Verfahren, Hashfunktionen, MAC; Parametrierungsgrundlagen und typische Fehlkonfigurationen.
• Blockchiffren und Betriebsarten: Zweck, Einsatzkontexte, Risiken typischer Fehlanwendungen.
• Authentifizierung und Zugangsschutz: Passwortschutz (Qualitätskriterien/Policies), Mehrfaktorprinzipien, zeitbasierte Einmalcodes (TOTP) als Mechanismus.
• Web-Sicherheit: Klassen typischer Web-Schwachstellen (z. B. XSS, Injection) und grundlegende Gegenmaßnahmen auf Anwendungsebene.
• Transportverschlüsselung: Grundlagen; typische Fehlkonfigurationen und Prüfkonzepte.
• Digitale Identitäten und Identitätssicherheit: Zertifikate, Vertrauensketten, Spoofing-/Impersonation- und MitM-Angriffsklassen als Konzepte; Abwehrprinzipien und Vertrauensprüfung.

Lernergebnisse:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Studierenden …

• kryptografische Grundbausteine (symmetrische/asymmetrische Verfahren, Hash/MAC) in einer Übungsumgebung korrekt anwenden und Ergebnisse validieren (z. B. Integrität/Authentizität prüfen).
• grundlegende Sicherheitsimplikationen typischer Fehlanwendungen kryptografischer Verfahren erkennen und einfache Gegenmaßnahmenbegründen (z. B. sichere Parametrierung, geeignete Betriebsarten auf Überblicksniveau).
• Authentifizierungsmechanismen (Passwortschutz, MFA-Prinzipien) bewerten und geeignete Maßnahmen zur Erhöhung der Authentifizierungssicherheit ableiten.
• typische Web-Schwachstellen in Übungsanwendungen identifizieren, deren Auswirkungen nachvollziehen und grundlegende Gegenmaßnahmen umsetzen (z. B. Eingabevalidierung, sichere Datenzugriffe).
• Zertifikate, Vertrauensketten und Transportverschlüsselung in einer Übungsumgebung verwenden, Konfigurationen überprüfen und typische Fehlkonfigurationenerkennen.
• grundlegende Netzwerk-/Identitätsangriffsklassen in einer isolierten Laborumgebung nachvollziehen und zentrale Abwehrprinzipien erläutern.

Kooperation in IT-Teams

Lehrinhalte: 

Die Lehrveranstaltung vertieft die Zusammenarbeit in IT-Teams mit Fokus auf Gruppendynamik, Rollenverständnis und konstruktiver Konfliktbearbeitung. Aufbauend auf kommunikativen Grundlagen werden gruppendynamische Prozesse analysiert und auf typische Projekt- und Praktikumssituationen übertragen. Ziel ist es, Konflikte frühzeitig zu erkennen, professionell zu benennen und lösungsorientiert zu bearbeiten.

• Grundlagen der Gruppendynamik: Modelle der Teamentwicklung (z. B. Phasenmodelle), Rollen in IT-Teams (formell/informell, fachlich/sozial), Einfluss individueller Präferenzen auf Teamprozesse, Entscheidungsprozesse und Verantwortungsübernahme in Projekten, Erfolgsfaktoren wirksamer Zusammenarbeit in interdisziplinären IT-Settings.
• Konfliktverständnis & Konfliktbearbeitung: Definition, Arten und Ursachen von Konflikten in IT-Projekten, Eskalationsdynamiken und Konfliktverläufe, Methoden der konstruktiven Konfliktbearbeitung, Kommunikation in Konfliktsituationen (Feedback, Deeskalation), Reflexion individueller Konfliktmuster.

Lernergebnisse:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Studierenden …

• grundlegende gruppendynamische Prozesse und typische Rollen in IT-Teams beschreiben.
• Konfliktsituationen anhand konkreter Merkmale in Fallbeispielen erkennen und benennen.
• grundlegende Strategien der konstruktiven Konfliktbearbeitung in simulierten Teamsituationen anwenden.

Berufspraktikum & Begleitseminar 3

Lehrinhalte: 

Die Lehrveranstaltung begleitet das Berufspraktikum über mehrere Semester hinweg und dient der systematischen Reflexion beruflicher Erfahrungen im Kontext des Studiums der Informationstechnik. Sie unterstützt die Studierenden dabei, Praxiserfahrungen strukturiert auszuwerten, persönliche und fachliche Entwicklungsschritte sichtbar zu machen sowie berufliche Perspektiven bewusst zu gestalten.

• Vertiefte Standortbestimmung: Status-Check aktueller Erfahrungen; Abgleich von Erwartung und Realität; Reflexion von Teamarbeit und Kommunikationssituationen; Identifikation individueller Kompetenzzuwächse.

Lerninhalte:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Studierenden …

• Praxiserfahrungen aus dem Berufspraktikum systematisch reflektieren und im Kontext des Studiums einordnen.
• Erwartungen an das Praktikum formulieren, mit der erlebten Praxis abgleichen und daraus Schlussfolgerungen ableiten.
• ein professionellesRollenverständnis im IT-Kontext reflektieren und daraus Handlungsprinzipien für Verantwortung, Kommunikation und Zusammenarbeit ableiten.

Wahlpflichtfach: Angewandte Bildanalyse

Es ist ein Wahlpflichtfach von 2 zu wählen.

Lehrinhalte: 

Die Lehrveranstaltung vermittelt praxisnahe Verfahren der Bildanalyse mit Schwerpunkt auf Biometrie, Segmentierung, Registrierung und Tracking in Anwendungsfeldern wie medizinischer und industrieller Bildanalyse. Ergänzend werden grundlegende Unterschiede zwischen klassischen und datengetriebenen Ansätzen sowie ein Überblick über Verfahren zur Analyse von 3D-Daten behandelt. In Labor- und Programmieraufgaben werden ausgewählte Verfahren mit Standardbibliotheken umgesetzt, evaluiert und für konkrete Problemstellungen konfiguriert sowie ausgebaut.

• Biometrische Bildanalyse: Grundlagen biometrischer Systeme (z. B. Fingerprint, Iris, Gesicht), typische Verarbeitungs- und Vergleichspipelines, Stärken/Schwächen und Einsatzgrenzen.
• Sicherheit biometrischer Systeme: Angriffsmodelle auf biometrische Verfahren (z. B. Spoofing/Präsentationsangriffe) und grundlegende technische Gegenmaßnahmen.
• Bildsegmentierung: einfache Segmentierungsverfahren (z. B. Thresholding, Watershed) sowie graphbasierte Ansätze im Überblick; Auswahl geeigneter Verfahren anhand von Bildcharakteristika.
• Registrierung und Tracking: Grundlagen rigider Registrierung, Abgrenzung zu nicht-rigider Registrierung sowie Tracking von Objekten anhand von Schlüsselpunkten und Bibliotheksfunktionen.
• Klassische vs. datengetriebene Verfahren: Überblick, typische Einsatzszenarien, Stärken/Schwächen und Grenzen der Verfahren.
• 3D-Bildanalyse im Überblick: grundlegende Verfahrensklassen zur Analyse von 3D-Daten und Einordnung typischer Anwendungsfälle.
• Praktische Umsetzung und Evaluation: Konfiguration und Einsatz gängiger Bildanalysebibliotheken, Messung und Interpretation geeigneter Performance-Metriken.

Lernergebnisse:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Studierenden …

• ausgewählte biometrische Verfahren (z. B. Fingerprint-, Iris- oder Gesichtsanalyse) für einfache Anwendungsfälle anwenden, deren technische Grundidee erläutern sowie Stärken und Schwächen vergleichen.
• Angriffsmodelle auf biometrische Systemeanalysieren, grundlegende Gegenmaßnahmen einordnen und deren Eignung für ein gegebenes Szenario beurteilen.
• geeignete Performance-Metriken für biometrische bzw. bildanalytische Verfahren messen, Ergebnisse interpretieren und Verfahren anhand der Messwerte vergleichen.
• einfache Bildsegmentierungsverfahren (z. B. Thresholding, Watershed) anwenden, die Ergebnisse bewerten und für einen gegebenen Datensatz ein geeignetes Verfahren auswählen und begründen.
• rigide und nicht-rigide Registrierungunterscheiden, rigide Registrierungsverfahren mit Bibliotheksunterstützung durchführen und die grundlegenden Grenzen rigider Ansätze erläutern.
• objektbezogenes Tracking auf Basis von Schlüsselpunkten mit gängigen Computer-Vision-Bibliotheken konfigurieren und umsetzen sowie das Verhalten des Trackings anhand von Beispieldaten analysieren.
• klassische und datengetriebene Bildanalyseverfahren sowie grundlegende 2D-/3D-Analyseansätze einordnen, für eine praktische Problemstellung eine geeignete Methode auswählen und konfigurieren und die Auswahl fachlich begründen.

Wahlpflichtfach: UX-Design & Usability

Es ist ein Wahlpflichtfach von 2 zu wählen.

Lehrinhalte: 

Die Lehrveranstaltung vermittelt Grundlagen des nutzerzentrierten Entwurfs interaktiver Systeme mit Fokus auf UX-Design, Usability und Accessibility. Im Zentrum stehen das Ableiten von Anforderungen aus Nutzersicht, die Gestaltung und prototypische Umsetzung von Interaktionskonzepten sowie deren systematische Evaluation. In Übungen und Laboraufgaben werden Entwürfe iterativ erstellt, getestet und verbessert.

• HCI- und UX-Grundlagen: Begriffe und Abgrenzungen (Usability vs. User Experience), grundlegende HCI-Konzepte, mentale Modelle, relevante Normen und Qualitätskriterien (z. B. ISO 9241).
• Psychologische Grundlagen der Interaktion: Wahrnehmung, Gestaltgesetze, kognitive Belastung (Cognitive Load) und deren Bedeutung für UI-Entscheidungen.
• Nutzerzentriertes Requirements Engineering: User Research, Context-of-Use-Analyse, Personas, Nutzungsszenarien und User Stories als Grundlage für Interaktionsdesign.
• Interaktionsdesign und Prototyping: Informationsarchitektur und Navigationskonzepte, Sketching, Paper Prototyping, Wireframing, Interaktionsmuster sowie Erstellung interaktiver High-Fidelity-Prototypen mit gängigen Design-Tools (z. B. Figma, Adobe XD).
• Usability-Evaluation (qualitativ): heuristische Evaluation (z. B. Nielsen), Cognitive Walkthrough, Planung und Durchführung moderierter Usability-Tests (z. B. Thinking Aloud).
• Accessibility und inklusives Design: Grundlagen barrierefreier Gestaltung, WCAG-Prinzipien, assistive Technologien (z. B. Screenreader) und Umsetzung barrierearmer Interaktionen.

Lernergebnisse:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Studierenden …

• zentrale Begriffe und Qualitätskriterien der Mensch-Computer-Interaktion (insb. Usability und UX) erläutern und auf die Bewertung einfacher Interaktionslösungen anwenden.
• psychologische Grundlagen (z. B. Wahrnehmung, Gestaltgesetze, kognitive Belastung) erklären und daraus konkrete Designentscheidungen für Benutzeroberflächen ableiten und begründen.
• Anforderungen an ein interaktives System aus Nutzersicht mittels User Research, Context-of-Use-Analyse, Personas und User Stories erheben, strukturieren und dokumentieren.
• Designideen mit Low-Fidelity-Prototypen (Skizzen, Paper Prototyping, Wireframes) visualisieren und diese in interaktive High-Fidelity-Prototypen mit gängigen Design-Tools überführen.
• Methoden der Usability-Evaluation (heuristische Evaluation, Cognitive Walkthrough, Usability-Test) für einen vorgegebenen Anwendungsfall auswählen, durchführen und auswerten sowie daraus priorisierte Verbesserungsmaßnahmen ableiten.
• grundlegende Anforderungen der Barrierefreiheit (Accessibility) nach etablierten Richtlinien (z. B. WCAG) anwenden, typische Barrieren in Interfaces identifizieren und geeignete Verbesserungen im Prototyp umsetzen.
• einen einfachen nutzerzentrierten UX-Designprozess (Anforderungen, Prototyp, Evaluation, Überarbeitung) durchführen, die Ergebnisse dokumentieren und die Designentscheidungen nachvollziehbar präsentieren.

Machine Learning Frameworks

Lehrinhalte: 

Die Lehrveranstaltung vertieft die praktische Umsetzung von Machine-Learning-Lösungen mit Frameworks und Werkzeugen entlang eines reproduzierbaren Entwicklungsprozesses. Im Fokus stehen framework-basierte Trainings- und Evaluationspipelines, Diagnose typischer ML-Probleme, Versionierung von Daten/Modellen/Code sowie die nachvollziehbare Begründung von Modell- und Architekturentscheidungen anhand von Metriken.

• MLOps-Grundlagen: Werkzeuge und Methoden für ML-/Data-Science-Projekte (Projektstruktur, Artefakte, Rollen), Versionierung von Daten, Modellen und Code, Experimentnachverfolgung (Experimente, Parameter, Ergebnisse) und reproduzierbare Trainingsläufe, Pipeline-Denken (Training, Validierung, Test, Modellablage).
• Framework-basierte Trainings- und Evaluationspipelines: Aufbau und Struktur von ML-Pipelines mit gängigen Bibliotheken/Frameworks, Vorverarbeitung, Feature-Verarbeitung und Modelltraining in reproduzierbaren Abläufen, Modellbewertung mit geeigneten Metriken und Vergleich von Experimenten, Trennung von Trainings-, Validierungs- und Testdaten, Vermeidung von Datenleckage.
• Diagnose und Behandlung typischer ML-Probleme: Overfitting / Underfitting, Klassenungleichgewicht (Class Imbalance) und geeignete Gegenmaßnahmen, Konvergenzverhalten, Lernratensteuerung und Trainingsstabilität, Fluch der Dimensionalität, Dimensionsreduktion und Feature-Generierung.
• Vortrainierte Modelle und Modellanpassung: Nutzung ausgewählter vortrainierter Modelle (z. B. LLMs), Transfer Learning und Fine-Tuning, Embeddings und deren Einsatz in ML-Pipelines, Einordnung klassischer und moderner Verfahren (z. B. Decision Trees, Logistic Regression, Autoencoder).

Lernergebnisse:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Studierenden …

• framework-basierte Machine-Learning-Pipelines für Training, Validierung und Test strukturieren und reproduzierbar umsetzen.
• Daten, Modelle und Code versionieren sowie Experimente (Parameter, Konfigurationen, Metriken) nachvollziehbar dokumentieren.
• typische ML-Probleme (z. B. Overfitting/Underfitting, Klassenungleichgewicht, Konvergenzprobleme) in einem Framework-Setup identifizieren und geeignete Gegenmaßnahmen anwenden.
• Trainings- und Evaluationsläufe mit geeigneten Metriken planen, durchführen und Ergebnisse für den Modellvergleich begründet interpretieren.
• vortrainierte Modelle (z. B. Deep Neural Nets / LLMs) in eine ML-Pipeline integrieren und grundlegende Verfahren wie Transfer Learning, Fine-Tuning und Embeddings zielgerichtet einsetzen.
• eine prototypische Bereitstellung einer ML-Lösung umsetzen und einfache Skalierungsanforderungen (Training/Inferenz) konzeptionell und praktisch einordnen.
• Lösungen nachvollziehbar dokumentieren (Repository, Pipeline-Definitionen, Modellstände, Metriken, Begründungen) und Risiken aus Datenqualität/-verteilung transparent darstellen.

Modern Software Design

Lehrinhalte: 

Behandelt werden Konzepte und Methoden zur Gestaltung wartbarer, erweiterbarer Softwaresysteme. Im Fokus stehen Komplexitätsbeherrschung durch Entwurfsprinzipien und Muster, Requirements Engineering als Grundlage belastbarer Entscheidungen, Modellierung als Kommunikationsmittel sowie Vorgehens- und Konfigurationsmanagement zur beherrschten Weiterentwicklung über den Lebenszyklus.

• Komplexitätsbeherrschung & Designprinzipien: Ursachen von Softwarekomplexität, Kopplung/Kohäsion, Entwurfsprinzipien, wie z. B. „composition over inheritance“.
• Requirements Engineering (Grundlagen): Anforderungsebenen, funktionale vs. nicht-funktionale Anforderungen (Qualitätsanforderungen), Erhebung/Dokumentation, Anforderungen nach IEC 29148.
• Modellierung mit UML: Zweck und Perspektiven, Struktur- und Verhaltenssicht, zentrale Diagrammtypen (Use Case, Klassen, Sequenz, Aktivität, Kommunikation), Komponenten- und Schnittstellennotation; Traceability zwischen Anforderungen, Modellen und Implementierung.
• Entwurfsmuster: Ziel, Struktur und Konsequenzen; Kategorien (creational/structural/behavioral), Muster als Mittel zur Entkopplung und zur teamweiten Kommunikation.
• Vorgehensmodelle: klassisch vs. iterativ/inkrementell vs. agil; Rollen/Artefakte/Phasen (z. B. RUP als Referenz); Anpassung an Projektgröße/-typ; Rolle der Dokumentation.
• Konfigurationsmanagement: Versionierung, Build-, Release- und Change-Management; Branching-Strategien und Grundideen automatisierter Build-/Release-Prozesse.
• Plattformorientiertes Softwaredesign: Plattformen/Technologie-Stacks/Ökosysteme und Konsequenzen für Architekturentscheidungen.

Lernergebnisse:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Studierenden …

• Ursachen von Softwarekomplexitäterläutern, Kopplung und Kohäsion analysieren und geeignete Entwurfsprinzipien zur Reduktion von Komplexität anwenden.
• funktionale und nicht-funktionale Anforderungenunterscheiden, Anforderungen strukturiert dokumentieren und Anforderungen anhand definierter Qualitätsmerkmale (z. B. nach IEC 29148) bewerten.
• zentrale UML-Modelle zur Beschreibung von Struktur und Verhalten erstellen und interpretieren sowie eine nachvollziehbare Traceability zwischen Anforderungen, Modellen und Implementierung herstellen.
• geeignete Entwurfsmustererkennen, ihre Konsequenzen beschreiben und Muster zur Entkopplung in konkreten Designentscheidungen einsetzen.
• Vorgehensmodelle (klassisch/iterativ/agil) vergleichen und eine projektspezifisch begründete Anpassung von Rollen, Artefakten und Dokumentationsgrad ableiten.
• Grundprinzipien des Konfigurationsmanagementsanwenden, insbesondere Branching-/Change-Konzepte und die Einordnung automatisierter Build-/Release-Prozesse.

AI-Augmented Coding

Lehrinhalte: 

Behandelt werden kooperative Entwicklungspraktiken, Codequalität und Programmierparadigmen in Verbindung mit KI-gestützter Unterstützung im Entwicklungsprozess. Die Paradigmen werden anhand repräsentativer Programmiersprachen vermittelt, die für die jeweilige Denkweise besonders geeignet sind; im Fokus steht der Transfer zwischen Paradigmen und das KI-unterstützte Erarbeiten hochwertiger Lösungen.

• Kooperative Softwareentwicklung: Team-Workflows, Versions- und Variantenmanagement, Coding-Conventions, Reviews, Build-/Integrationspraktiken, CI/CD-Grundidee.
• Codequalität & Wartbarkeit: Qualitätskriterien, typische Requirement- und Code-Smell-Klassen, Refactoring-Prinzipien, Review-Kriterien.
• Programmierparadigmen (Übersicht und Vergleich): prozedural, objektorientiert, deklarativ, funktional, logisch, ereignisorientiert.
• Sprachwahl zu Paradigmen (repräsentativer Sprachsatz): Auswahl und Einordnung weniger Sprachen zur bestmöglichen Umsetzung ausgewählter Paradigmen; Vergleich von Ausdrucksstärke, Robustheit, Testbarkeit und Wartbarkeit.
• KI in der Softwareentwicklung (Anwendungsfelder): Unterstützung bei Design, Implementierung, Review, Codemodifikation, Übersetzung/Migration, Testfallerstellung (jeweils mit Qualitätskriterien, Metriken und Grenzen).
• Recht & Verantwortung: Lizenz-/Urheberfragen, Datenschutz/Datensicherheit, Umgang mit sensiblen Informationen, Nachvollziehbarkeit und Dokumentation KI-gestützter Beiträge.

Lernergebnisse:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Studierenden …

• in einem Team ein Softwarevorhaben strukturiert planen, umsetzen und weiterentwickeln und dabei kooperative Entwicklungspraktiken sowie KI-Unterstützung im Prozess zielgerichtet einsetzen.
• Codequalitätbeurteilen und verbessern, indem sie manuell und KI-unterstützt erzeugten Code hinsichtlich Korrektheit, Wartbarkeit und Verständlichkeit analysieren, überarbeiten und begründet bewerten.
• Programmierparadigmenunterscheiden und für gegebene Problemstellungen geeignete Paradigmen auswählen.
• für ausgewählte Paradigmen eine kleine, repräsentative Auswahl geeigneter Programmierspracheneinordnen, eine Sprache/Paradigma-Kombination begründet auswählen und KI-unterstützt zu tragfähigen Lösungen gelangen.
• wesentliche rechtliche und organisatorische Rahmenbedingungender KI-Nutzung erklären und für die eigene Arbeit geeignete Schutzmaßnahmen (z. B. Umgang mit sensiblen Daten, Lizenz-/Quellenbewusstsein, Dokumentation) ableiten.

Innovation Lab

Lehrinhalte: 

Das Innovation Lab ist ein forschungs- und experimentorientiertes Lehrformat zur Bearbeitung komplexer, realer Problemstellungen im Anwendungsgebiet. Im Zentrum steht das methodisch strukturierte Durchlaufen eines Innovationsprozesses (nicht primär die Lieferung eines fertigen Produkts). Die Arbeit erfolgt in 3er-Teams von Studierenden; pro Team unterstützt ein*e Coach*in. Der*die Coach*in unterstützt die 3er-Teams bei der methodisch-wissenschaftlichen Vorgehensweise (z. B. Problemabgrenzung, Experiment-/Evaluationsdesign, Dokumentation), ohne die fachliche Lösung vorzugeben. Zusätzlich findet eine zentral-organisierte Begleitlehrveranstaltung statt.

• Problemdefinition & Kontextanalyse: Problemraum, Ziele, Stakeholder, Rahmenbedingungen; Abgrenzung und Erfolgskriterien.
• Evidenzbasierte Vorarbeit: Literaturrecherche, Benchmarking, Stakeholder-Analysen, empirische Erhebungen als Grundlage für begründete Annahmen.
• Hypothesen & Experimente: Formulierung prüfbarer Hypothesen/Ansätze; Planung und Durchführung von Experimenten.
• Methodische Problemzerlegung: Funktions- und Systemanalysen, hierarchische Zerlegung, Modellbildung, Teilhypothesen/Sub-Experimente.
• Iterative Entwicklungsschleifen: inkrementelle Prototypen, Auswertung/Feedback, Iteration.
• Dokumentation & Reflexion: nachvollziehbare Entscheidungsbegründungen, Erkenntnisgewinn, Limitationsanalyse, Reproduzierbarkeit.
• Begleitlehrveranstaltung/Coaching: Methodensupport, Meilenstein-Reviews, Feedback zu Forschungsfrage, Methodik, Dokumentation und Präsentation.

Lernergebnisse:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Studierenden …

• eine offene Problemstellung aus dem Anwendungsgebiet strukturieren, Stakeholder und Rahmenbedingungen analysieren und eine belastbare Problemdefinition inkl. Ziel- und Erfolgskriterien dokumentieren.
• eine Literatur- und Benchmark-Recherche für die Problemstellung durchführen, Ergebnisse synthetisieren und als Grundlage für begründete Annahmen verwenden.
• aus der Analyse prüfbare Hypothesen bzw. Lösungsansätze ableiten und einen geeigneten Plan zur Überprüfung (Experiment-/Validierungsplan) erstellen.
• Prototypen/Experimenteimplementieren bzw. erstellen, geeignete Daten/Beobachtungen erheben und Ergebnisse anhand definierter Kriterien auswerten.
• Iterationen auf Basis von Evaluationsergebnissen planen und umsetzen sowie Entscheidungen und Änderungen nachvollziehbar begründen.
• in einem Team ein Projektorganisieren (Aufgaben, Rollen, Zeitplan/Meilensteine), Ergebnisse kooperativ erarbeiten und den Arbeitsstand adressatengerecht kommunizieren.
• die Projektergebnisse als wissenschaftlich-methodisch nachvollziehbare Dokumentationaufbereiten und als Demo/Präsentation darstellen.

Angewandtes Projektmanagement

Lehrinhalte: 

Die Lehrveranstaltung vermittelt Grundlagen und ausgewählte Werkzeuge des Projektmanagements als strukturierten Managementprozess über den gesamten Projektlebenszyklus in technisch geprägten Projektumfeldern. Im Fokus steht die anwendungsorientierte Nutzung von Methoden zur Projektdefinition, Planung, Steuerung und zum Projektabschluss, ergänzt um eine vergleichende Einordnung klassischer und agiler Vorgehensweisen.

• Projektinitialisierung und Vorprojektphase: Projektauswahl/-abgrenzung, Projektdefinition, Zielklärung, Stakeholder-Überblick, Wirtschaftlichkeits- und Machbarkeitsüberlegungen.
• Projektstrukturierung: Projektstrukturplan/Arbeitspakete, Verantwortlichkeiten, Schnittstellen und Abhängigkeiten.
• Planung: Ablauf- und Terminplanung, Meilensteine, Ressourcen- und Kostenplanung, einfache Budget- und Kapazitätslogik.
• Risikomanagement und Änderungsmanagement: Risikoidentifikation/-bewertung, Maßnahmenplanung, Umgang mit Änderungen und Zielkonflikten.
• Steuerung, Controlling und Berichtswesen: Status-/Fortschrittsbewertung, Kennzahlen/Indikatoren auf Basisebene, Reporting und Entscheidungsunterstützung.
• Projektorganisation und Kommunikation: Rollen/Verantwortlichkeiten, Entscheidungs- und Eskalationswege, Grundlagen projektbezogener Kommunikation.
• Projektabschluss: Abnahme/Übergabe, Dokumentation, Erfahrungssicherung (Lessons Learned) und Reflexion der Zielerreichung.

Lernergebnisse:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Studierenden …

• Projekte im IT-nahen Kontext abgrenzen, eine Projektdefinition inkl. Zielen und Rahmenbedingungen formulieren und zentrale Vorprojektfragen (Machbarkeit/Wirtschaftlichkeit auf Basisebene) einordnen.
• ein Projekt mittels Projektstrukturierung gliedern, Arbeitspakete ableiten und Zuständigkeiten/Schnittstellen beschreiben.
• eine einfache Ablauf- und Terminplanung inkl. Meilensteinen erstellen und grundlegende Abhängigkeiten berücksichtigen.
• Ressourcen- und Kostenbedarfe auf Basisebene abschätzen, ein einfaches Budget-/Kapazitätsbild erstellen und Planannahmen dokumentieren.
• Risiken, Änderungen und Zielkonflikteidentifizieren, Risiken auf Basisebene bewerten und geeignete Maßnahmen bzw. Vorgehensweisen ableiten.
• den Projektfortschritt anhand einfacher Indikatoren bewerten, Statusinformationen strukturiert aufbereiten und geeignete Berichtselemente erstellen.
• den Projektabschluss methodisch vorbereiten, Übergabe/Abnahme in Grundzügen strukturieren sowie Erfahrungen systematisch sichern und die Zielerreichung reflektieren

Kreativität in Teams

Lehrinhalte: 

Die Lehrveranstaltung fokussiert auf Kreativitäts- und Innovationsprozesse in IT-Teams. Aufbauend auf kommunikativen und kooperativen Kompetenzen der vorangegangenen Semester entwickeln die Studierenden im Team eine innovative Produkt-, Prozess- oder Serviceidee auf Basis eines vorgegebenen Business Cases. Dabei werden Kreativitätstechniken sowie die Methode Design Thinking systematisch angewandt.

• Grundlagen und Methoden von Kreativität & Innovation: Kreativitätsmodelle und Innovationsbegriffe im technologischen Umfeld, Rahmenbedingungen für kreative Teamarbeit (Online: Nutzung digitaler Kollaborations- und Moderationstools), Einfluss von Ressourcenknappheit und Zeitdruck auf Innovationsprozesse.
• Design Thinking im IT-Kontext: Phasen des Design-Thinking-Prozesses, Problemverständnis und Nutzerperspektive, Strukturierung und iterative Weiterentwicklung von Ideenfindungsprozessen, Bewertung und Priorisierung von Lösungsansätzen.
• Pitch & Präsentation: Struktur eines Product-Pitchs, Visualisierung von Produktideen, Präsentation vor Publikum.

Lernergebnisse:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Studierenden …

• grundlegende Kreativitäts- und Innovationsmodelle im technologischen Kontext beschreiben.
• auf Basis eines Business Cases eine nutzerorientierte Produkt-, Prozess- oder Serviceidee unter Anwendung zentraler Elemente des Design Thinkingentwickeln.
• in einem Team digitale Kollaborations- und Moderationstools strukturiert anwenden, um Arbeitsschritte und Ergebnisse nachvollziehbar zu koordinieren.
• eine Produktidee in Form eines zielgruppengerechten, kompakten Product-Pitchspräsentieren und zentrale Nutzenargumente verständlich kommunizieren.

Science, Technology & Society 2*

Lehrinhalte: 

Die Lehrveranstaltung wird in englischer Sprache durchgeführt und vertieft STS-Perspektiven anhand gesellschaftlicher Auswirkungen von Computer- und Kommunikationstechnologien (z. B. Digitalisierung, Datenarbeit, KI/ML, Robotik). Im Mittelpunkt stehen Wechselwirkungen zwischen technischen Innovationen und sozialen Strukturen sowie Fragen der Technologiepolitik und Governance. Die konkreten Fallbeispiele und Themen werden an aktuelle Entwicklungen und Interessen der Studierenden angepasst; sie dienen als Anlass, um auf Englisch komplexere Zusammenhänge zu erklären, Positionen zu vertreten und kontroverse Aspekte sachlich zu diskutieren. Der Schwerpunkt liegt auf sprachpraktischen Seminarformaten und auf Konventionen akademischer Diskussion (z. B. strukturierte Argumentation, Moderation, Einordnung von Quellen/Belegen, Zusammenfassung und Gegenüberstellung von Positionen).

Lernergebnisse:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Studierenden …

• Auswirkungen von Informations- und Kommunikationstechnologien auf ausgewählte gesellschaftliche Bereicheanalysieren und wesentliche Wirkmechanismen beschreiben.
• gesellschaftliche Herausforderungenidentifizieren, die durch Digitalisierung/IT/KI adressiert werden, und dabei entstehende neue Risiken bzw. Nebenfolgen benennen und einordnen.
• die Rolle von Technologiepolitik bzw. Governance bei Entwicklung und Einsatz digitaler Technologien erläutern und anhand eines Beispiels anwenden.
• in englischer Sprache komplexere STS-Themen diskutieren, Argumente strukturieren und auf Gegenpositionen reagieren (z. B. Nachfragen, Präzisieren, Begründen).

Wissenschaftliches Denken & Anwenden

Lehrinhalte: 

Die Lehrveranstaltung vermittelt grundlegende Kompetenzen wissenschaftlichen Denkens und methodischen Arbeitens als Vorbereitung bzw. Begleitung auf Bachelorarbeit und Innovation Lab. Im Fokus steht die Präzisierung von Problemstellungen, die Entwicklung tragfähiger Forschungs- bzw. Entwicklungsfragen sowie die strukturierte Herleitung von Annahmen, Argumenten und überprüfbaren Aussagen. Behandelt werden Prinzipien der Erkenntnisgewinnung (u. a. Hypothesenlogik, Falsifizierbarkeit, Gütekriterien wie Validität/Reliabilität), saubere Begriffsarbeit, Modellbildung und der reflektierte Umgang mit Unsicherheit, Annahmen und Grenzen von Ergebnissen. Ergänzend werden wissenschaftliche Arbeitsprozesse auf Planungsebene thematisiert (z. B. Aufbau eines Exposés, Auswahl und Begründung eines methodischen Vorgehens, Operationalisierung von Kriterien), ohne den Schwerpunkt auf Schreibtraining, Sprachüberarbeitung oder KI-gestützte Schreibprozesse zu legen (diese werden in der späteren Lehrveranstaltung „Wissenschaftliches Schreiben“ behandelt). Die Lehrveranstaltung setzt auf kurze, anwendungsnahe Aufgaben und Diskussionen, die an individuelle Themenfelder der Studierenden anschließen.

Lernergebnisse:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Studierenden …

• eine wissenschaftlich bearbeitbare Problemstellungabgrenzen, zentrale Begriffepräzisieren und eine Forschungsfrage bzw. ein Entwicklungs-/Untersuchungsziel formulieren.
• Aussagen/Argumente strukturieren, zwischen Annahmen, Behauptungen, Evidenz und Schlussfolgerungen unterscheiden und daraus eine konsistente Begründungslinieableiten.
• geeignete Kriterienzur Bewertung von Aussagen/Ergebnissen (z. B. Validität, Reliabilität auf Einstiegsebene, Bias/Fehlerquellen) benennen, auf eine eigeneFragestellunganwenden und Grenzen/Unsicherheiten reflektieren.
• ein methodisches Vorgehen auf Planungsebene entwerfen (z. B. Untersuchungs- oder Entwicklungsdesign, Operationalisierung von Kriterien, Auswahl von Verfahren) und die Auswahl nachvollziehbar begründen.
• ein kurzes Exposé bzw. Konzeptpapier erstellen, das Fragestellung/Ziel, geplantes Vorgehen, Evaluations-/Gütekriterien sowie Risiken strukturiert darstellt.
• ausFeedback (Peer/Lehrende) konkrete Verbesserungen für Fragestellung, Vorgehensplan und Kriterien ableiten und priorisierte nächste Schritte festlegen.

Wahlpflichtfach: Secure Software Development

Es ist ein Wahlpflichtfach aus 4 zu wählen.

Lehrinhalte:

Die Lehrveranstaltung vermittelt zentrale Konzepte und Methoden der Entwicklung sicherer Software. Studierende arbeiten mit unterschiedlichen Betriebssystemen und Programmierumgebungen, analysieren Bestandssoftware und entdecken sicherheitsrelevante Code-Smells, welche sie eigenständig beheben. 

• Grundlagen der Speichersicherheit: Erkennung/Vermeidung von Buffer Overflows, Heap Sprays und Use-after-free Fehlern.
• Spezifische Sicherheitsmaßnahmen: Memory Safety, Bounds Checking, Static Analysis.
• Anwendung von Best Practices wie MISRA, SEI CERT oder herstellerspezifischen Guidelines (z. B. Microsoft/Google).
• Angewandte Kryptographie: Korrekte Nutzung von Hashing (Salting/Pepper) und Verschlüsselung im Applikationskontext.
• Systematische Fehlersuche mittels Fuzzing und Security-based Testing.
• Sichere Speicherung von Secrets und Schlüsseln (Vaults, Environment Variables).

Lernergebnisse:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Studierenden …

• die Ursachen und Auswirkungen klassischer Speicherschutzverletzungenverstehen.
• robuste Strategien zur Eingabevalidierung und zum Output Encoding anwenden.
• gängige Schwachstellen (z. B. SQL Injection, XSS) erkennen und beheben
• den korrekten Einsatz kryptographischer Primitiven beherrschen.
• grundlegende Sicherheitsprinzipien wie Least Privilege und Defense in Depth sowie bewährte Secure Coding Patterns in der Softwareentwicklung umsetzen.

ein kleines Softwareprojekt nach Secure-SDLC-Prinzipien entwerfen und implementieren

Wahlpflichtfach: Software Crafting

Es ist ein Wahlpflichtfach aus 4 zu wählen.

Lehrinhalte: 

Behandelt werden professionelle Softwareentwicklung als verantwortungsvolle Ingenieurstätigkeit sowie Entscheidungs- und Kommunikationskompetenz im Produkt- und Organisationskontext. Schwerpunkte sind Trade-offs (Scope/Quality/Cost/Time), Co-Evolution von Anforderungen und Lösung, Umgang mit Technical Debt sowie Vorgehensweisen zur Bewertung und Weiterentwicklung von Legacy-Systemen.

• Professionelles Selbstverständnis & Rahmenbedingungen: Berufsethos, Verantwortung, rechtliche Grundlagen (z. B. Haftung, Lizenz-/Urheberfragen).
• Produkt- und Organisationskontext: Rollen, Verantwortlichkeiten, typische Organisationsformen technischer Entwicklung.
• Technische Entscheidungsfindung: Trade-offs (Scope/Quality/Cost/Time), Entscheidungsgrundlagen, adressatengerechte Aufbereitung technischer Sachverhalte.
• Co-Evolution von Anforderungen und Lösung: kontinuierliche Anforderungsentwicklung, Verhandlungsspielräume, Qualitätsanforderungen als Entscheidungstreiber.
• Softwarequalität & Technical Debt: Qualitätsdimensionen, Debt-Typen, Nachhaltigkeit/Wartbarkeit im Lebenszyklus.
• Legacy-Systeme: Bewertung, Risiken, Modernisierungsoptionen und Vorgehensstrategien.
• Qualitätssicherung in realitätsnahen Codebasen: Teststrategie, Absicherung von Änderungen, Stabilisierung/Regression.
• Reflexion & Transfer: strukturierte Reflexion eigener Projektentscheidungen im Kontext der Basisinhalte.

Lernergebnisse:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Studierenden …

• die Rolle von Software im Produktkontext erläutern und Zielkonflikte zwischen Scope, Quality, Cost und Time begründet einordnen.
• Rollen und Zuständigkeiten in typischen Organisationsformen der technischen Entwicklung identifizieren und deren Schnittstellen/Abgrenzungen beschreiben.
• softwarebezogene Entscheidungsgrundlagenstrukturieren, technische Sachverhalte entscheidungsrelevant aufbereiten und adressatengerecht kommunizieren.
• Softwarequalität und Technical Debt einordnen, typische Debt-Ursachen erkennen und geeignete Maßnahmen zur nachhaltigen Weiterentwicklung ableiten.
• Herausforderungen im Umgang mit Legacy-Systemenanalysieren und ein Vorgehen zur langfristig tragfähigen Handhabung (z. B. Stabilisierung, inkrementelle Modernisierung) planen.
• die Co-Evolution von Anforderungen und Lösungerläutern und die Bedeutung kontinuierlicher Anforderungsentwicklung für Produkt- und Architekturentscheidungen begründen.
• an einer realitätsnahen Codebasis qualitätssichernde Verbesserungen durchführen, insbesondere testbezogene Maßnahmen zur Absicherung von Änderungen planen und umsetzen.
• eigene Projekterfahrungen strukturiert reflektieren, mit den Basisinhalten verknüpfen und wesentliche Erkenntnisse prägnant präsentieren.

Wahlpflichtfach: Ethical Hacking

Es ist ein Wahlpflichtfach aus 4 zu wählen.

Lehrinhalte: 

Behandelt werden Penetrationstests als strukturierte Sicherheitsüberprüfung mit organisatorischen, rechtlichen und technischen Rahmenbedingungen. Im Fokus stehen methodisches Vorgehen, ausgewählte Klassen typischer Schwachstellen (insbesondere Web), die Einordnung statischer und dynamischer Testansätze sowie die nachvollziehbare Dokumentation von Befunden. Zentrale Inhalte werden in einer isolierten Übungsumgebung praktisch umgesetzt.

• Penetration-Testing-Prozess & Rahmenbedingungen: Scope/Rules of Engagement, Recht/Ethik, Verantwortlichkeiten, Responsible/Coordinated Disclosure.
• Schwachstellen- und Angriffsmodelle: OWASP Top 10 als Referenzrahmen; typische Schwachstellenklassen und Sicherheitswirkungen.
• Technische Sicherheitsanalyse: automatisierte Schwachstellenanalyse/Scanning in Übungsinfrastrukturen, Befundinterpretation, Fehlalarme/Limitierungen.
• Statische Analyse & Code-Review Konzepte, Grenzen, Befundaufbereitung; sichere Interpretation von Findings.
• Dynamische Tests: Grundprinzipien von Fuzzing und modellbasierten/dynamischen Testmethoden.
• Reporting & Kommunikation: Befundstruktur, Risiko-/Schweregrad-Einordnung, Empfehlungen/Maßnahmen, nachvollziehbare Ergebnisdarstellung.

Lernergebnisse:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Studierenden …

• Zweck, Ablauf sowie rechtliche und organisatorische Rahmenbedingungen strukturierterSicherheitsüberprüfungenerläutern und Scope/Vertraulichkeit/Regeln in einer Übungsumgebung einordnen.
• Prozesse der Responsible/Coordinated Disclosurebeschreiben und Befunde adressatengerecht sowie vertraulichkeitskonform aufbereiten.
• typische Schwachstellenklassen (u. a. entlang OWASP Top 10) einordnen, Auswirkungen erklären und in Übungsanwendungen Indikatoren für solche Schwachstellen erkennen.
• Ergebnisse automatisierter Schwachstellenanalysen sowie statischer/dynamischer Testansätze interpretieren, Grenzen/Fehlalarme bewerten und geeignete Nachprüfungen ableiten.
• Grundprinzipien von Fuzzing und modellbasierten/dynamischen Testmethodenerläutern und deren Einsatzgebiete im Sicherheitskontext begründen.
• einen strukturierten Sicherheitsbericht mit Findings, Risiko-Einordnung und Maßnahmenempfehlungen erstellen und Ergebnisse nachvollziehbar kommunizieren.

Wahlpflichtfach*: Mobile Robotik 

*1 von 4

Lehrinhalte: 

Behandelt werden Grundlagen der autonomen Navigation mobiler Robotersysteme. Im Fokus stehen Bewegungs- und Sensormodelle, probabilistische Lokalisierung, zweidimensionale Kartierung und SLAM sowie Pfad- und Bewegungsplanung als durchgängige Navigationspipeline. Konzepte robotischer Softwarearchitektur und Middleware werden zur Systemintegration eingeordnet. Zentrale Inhalte werden in Laborübungen umgesetzt.

• Systemkomponenten mobiler Roboter: Plattformen, Aktoren/Antriebe, Sensoren, Rechen- und Softwarekomponenten; Frames und Transformationen.
• Bewegungsmodelle und Odometrie: typische Fahrwerks- und Kinematikmodelle; Odometrie als Grundlage der Zustandsschätzung.
• Sensorik und Messmodelle: Encoder, IMU, Abstandssensorik, Kamera, Messrauschen und Unsicherheitsmodellierung.
• Lokalisierung und Zustandsschätzung: Bayes-Filter; Einordnung grundlegender Filterklassen.
• Kartierung und SLAM: Raster- bzw. Gitterdarstellungen, 2D-Mapping und 2D-SLAM, Einordnung von 3D-Verfahren.
• Planung und Navigation: globale und lokale Planung, Hindernisvermeidung, Navigationspipeline.
• Softwarearchitektur und Middleware: Architekturprinzipien, Kommunikationskonzepte, komponentenbasierte Integration; Middleware (z. B. ROS).

Lernergebnisse:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Studierenden …

• die Komponentenmobiler Robotersysteme sowie Koordinatenbezüge und Transformationen erläutern und deren Rolle in der Navigationspipeline einordnen.
• Kinematik- und Bewegungsmodelle typischer mobiler Roboter erklären und Odometrie als Grundlage der Zustandsschätzung einordnen.
• zentrale Sensorsysteme mobiler Robotik klassifizieren, Messunsicherheiten beschreiben und deren Auswirkungen auf Lokalisierung und Navigation qualitativ bewerten.
• die Grundprinzipien probabilistischer Lokalisierungerläutern und einfache Lokalisierungsverfahren in einer Übungsumgebung anwenden und interpretieren.
• 2D-Kartierung, 2D-SLAM sowie grundlegende Planungs- und Navigationskonzepte konzeptionell erklären und Ergebnisse aus Simulation oder Übungsaufbau auswerten.
• eine einfache robotische Anwendung mit Middleware-Kommunikationintegrieren, die Navigationspipeline im Labor demonstrieren und Ergebnisse nachvollziehbar dokumentieren

Selected Topics in AI

Lehrinhalte: 

Die Lehrveranstaltung vertieft ausgewählte, aktuelle Themen der Künstlichen Intelligenz und bleibt bewusst offen, um auf technologische Entwicklungen flexibel reagieren zu können; entsprechend erfolgt die Auswahl konkreter Anwendungsdomänen und Use Cases. Verbindlich sind jedoch ein methodischer Kern (Auswahl, prototypische Umsetzung, Evaluation) sowie die reflektierte Einordnung von Chancen, Risiken und Grenzen.

• Ausgewählte Anwendungsfelder KI-basierter Systeme (jährlich aktualisierte Auswahl): z. B. Sprachverarbeitung und generative KI, multimodale Anwendungen, kontextbasiertes Embedding und Merkmalsextraktion mit ML.
• Domänenspezifische Pipelines, Lernparadigmen und Trainingsstrategien: z. B. selbstüberwachtes Lernen (Self-Supervised Learning), kontrastives Lernen (Contrastive Learning) / aktives Lernen, bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning), Fine-Tuning und Transfer Learning etc.
• Evaluation, Reflexion und verantwortungsvoller Einsatz: geeignete Metriken und Evaluationsstrategien für die jeweils behandelten Verfahren, Grenzen, Fehlverhalten und typische Risiken aktueller KI-Systeme, Chancen/Risiken inkl. Datenschutz-, Fairness- und Zuverlässigkeitsaspekten.

Lernergebnisse:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Studierenden …

• ausgewählte aktuelle KI-Verfahren und Anwendungsfelder einordnen und für eine gegebene Fragestellung geeignete Ansätze auswählen.
• ausgewählte Lernparadigmen und Anpassungsstrategien (z. B. Fine-Tuning, Transfer Learning, selbstüberwachtes/aktives Lernen) auf Überblicks- bis Einstiegsebene erläutern und deren Einsatzgrenzen einordnen.
• KI-Lösungen mit geeigneten Metriken und Evaluationsstrategien bewerten, Varianten vergleichen und Ergebnisse im Kontext der Fragestellung interpretieren.
• Chancen, Risiken und Grenzen aktueller KI-Systeme reflektieren und insbesondere Aspekte wie Zuverlässigkeit, Datenschutz und Verzerrungen auf Überblicksniveau diskutieren.
• Experimente, Modellvarianten und Ergebnisse als nachvollziehbare technische Dokumentation/Lab-Report (inkl. Code, Parametern, Metriken und Kurzreflexion) festhalten

Bachelorarbeit & Begleitseminar

Lehrinhalte: 

Die Bachelorarbeit ist eine wissenschaftlich-methodische ingenieurwissenschaftliche Arbeit, die von einer*einem Studierenden selbstständig zu einem relevanten Thema aus den Kernfachgebieten des Studiengangs erstellt wird. Sie verbindet theoriegeleitete und praxisbezogene Anteile in einer nachvollziehbaren Vorgehensweise. Behandelt werden die systematische Problem- und Zielanalyse, die Formulierung einer Fragestellung bzw. eines Entwicklungs- oder Untersuchungsziels, die Auswahl und Anwendung geeigneter Methoden (z. B. empirisch, konstruktiv/engineering-orientiert, experimentell oder analytisch, je nach Thema), die Auswertung/Validierung der Ergebnisse sowie die wissenschaftliche Darstellung und Dokumentation. Dazu werden einschlägige wissenschaftliche Literatur und geeignete Quellen herangezogen, Ergebnisse transparent berichtet, Grenzen reflektiert und Grundsätze guter wissenschaftlicher Praxis (inkl. korrektem Umgang mit geistigem Eigentum und Quellen) eingehalten.

Lernergebnisse:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Studierenden …

• eine fachliche Problemstellunganalysieren, Zielepräzisieren und daraus eine geeignete Fragestellung bzw. ein Untersuchungsziel ableiten.
• relevante Literatur und Quellen recherchieren, kritisch auswerten und den Stand des Wissens strukturiert zusammenfassen.
• ein zur Fragestellung passendes methodisches Vorgehen auswählen, begründen und planvoll durchführen.
• Ergebnisse systematisch auswerten bzw. validieren (z. B. Tests, Experimente, Messungen, Evaluationskriterien) und deren Aussagekraft bewerten.
• die Bachelorarbeit formal korrekt und nachvollziehbar verfassen (Struktur, Argumentation, Abbildungen/Tabellen, Quellenarbeit) und dabei Grundsätze guter wissenschaftlicher Praxis einhalten.
• die eigene Vorgehensweise, Entscheidungen und Ergebnisse kritisch reflektieren (z. B. Grenzen, Annahmen, Risiken) und begründete Schlussfolgerungen ziehen.

Wissenschaftliches Schreiben

Lehrinhalte: 

Die Lehrveranstaltung unterstützt Studierende beim Verfassen wissenschafts- und praxisorientierter Texte im IT-/Engineering-Kontext und beim reflektierten, verantwortungsvollen Einsatz KI-gestützter Werkzeuge im Schreibprozess. Im Mittelpunkt stehen die Strukturierung von Texten, Argumentationslogik, präzise Fachsprache, Quellenarbeit und Überarbeitungstechniken (Revision). Ergänzend werden Möglichkeiten und Grenzen von KI-Tools (z. B. zur Ideenfindung, Gliederung, Formulierungshilfen, Sprachüberarbeitung) behandelt, einschließlich Transparenzanforderungen, guter Dokumentationspraxis, Umgang mit Halluzinationen/Fehlern sowie Aspekten akademischer Integrität (Zitieren, Paraphrasieren, Plagiatsvermeidung). Die Studierenden arbeiten an eigenen Textauszügen und entwickeln individuelle Strategien für einen nachvollziehbaren, regelkonformen KI-Einsatz.

Lernergebnisse:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Studierenden …

• einen wissenschafts- oder projektbezogenen Text im IT-/Engineering-Kontext zielgruppengerecht strukturieren (Fragestellung/Ziel, Aufbau, roter Faden) und eine klare Argumentationslogik herstellen.
• Textentwürfe sprachlich und formal überarbeiten (Präzision, Kohärenz, Terminologie, Stil) und geeignete Revisionstechniken anwenden.
• Quellen für eine Aufgabenstellung recherchieren, korrekt einbinden (Zitieren/Paraphrasieren) und die Nachvollziehbarkeit der Quellenverwendung sicherstellen.
• KI-gestützte Werkzeuge im Schreibprozess situationsgerecht einsetzen (z. B. Ideation, Struktur, Formulierung, sprachliche Überarbeitung) und den Nutzen sowie Grenzen für den jeweiligen Arbeitsschritt begründen.
• KI-Ausgaben kritisch prüfen (Fakten, Konsistenz, Quellen, Bias), Fehlerquellen wie Halluzinationen identifizieren und Korrekturen bzw. Alternativen ableiten.
• den eigenen KI-Einsatz im Schreibprozess transparent dokumentieren (z. B. Zweck, verwendete Prompts/Iterationen auf geeigneter Abstraktionsebene, Übernahmen/Änderungen) und Vorgaben guter wissenschaftlicher Praxis einhalten.

Bachelorprüfung

Lehrinhalte: 

Die Bachelorprüfung ist eine kommissionelle Gesamtprüfung vor einem facheinschlägigen Prüfungssenat. Sie umfasst die Präsentation und Diskussion der Bachelorarbeit. Dabei werden Querbezüge zu fachlich-wissenschaftlichen Lehrveranstaltungen des Studiums hergestellt. Behandelt werden die strukturierte Darstellung komplexer fachlicher Zusammenhänge, die argumentative Begründung von Lösungsansätzen sowie die Fähigkeit, Methodik, Ergebnisse und Einordnung der Bachelorarbeit verständlich zu präsentieren und fachlich fundiert zu verteidigen.

Lernergebnisse: 

Nach erfolgreichem Abschluss können die Studierenden …

• Lösungsansätze fachlich korrekt darstellen, wesentliche Annahmen/Alternativen einordnen und die Vorgehensweise nachvollziehbar begründen.
• die Bachelorarbeit strukturiert präsentieren (Ziel/Fragestellung, Methodik, Ergebnisse, Beitrag, Grenzen) und die Relevanz der Arbeit fachlich einordnen.
• Rückfragen zu theoretischen Grundlagen, Methodik und Ergebnissen sachlich fundiert beantworten und die eigene Arbeit argumentativ verteidigen.

Ergebnisse in den Zusammenhang des Fachs einordnen und Querverbindungen zu relevanten Themen des Studiums ziehen.

Wirtschaft & Recht 2

Lehrinhalte: 

Die Lehrveranstaltung vertieft wirtschaftliche und rechtliche Grundlagen mit Fokus auf finanzwirtschaftliche Entscheidungen, IT-Controlling/IT-Kostenrechnung sowie ausgewählte Rechtsgebiete mit Relevanz für digitale Geschäftsmodelle und IT-Projekte.

Finanzierung, Investition und IT-Controlling

• Investitionsrechnung und Investitionsbewertung: qualitative und quantitative Bewertungskriterien, Vergleich von Investitionsalternativen, grundlegende Investitionsrechnungsverfahren.
• Finanzierung: Finanzierungsarten und -instrumente; Grundlagen des Finanz- und Investitionsmanagements.
• Kurzfristige Finanzplanung und Budgetierung: Methoden der Liquiditäts-/Finanzplanung, Budgetierungsgrundlagen, Planungslogik und Abweichungsbetrachtung.
• Kostenrechnung und innerbetriebliche Leistungsverrechnung: Aufgaben der Kostenerfassung; Kostenrechnungssysteme im IT-Bereich; innerbetriebliche Leistungsverrechnung; Einführung in Controlling-Aufgaben und -instrumente mit IT-Bezug.

Rechtskunde

• Zivilrecht/Vertragsrecht (inkl. Cyber-Law-Bezug): Grundlagen der Vertragsgestaltung und typische Regelungsfelder digitaler Leistungen (z. B. Leistungsbeschreibung, Mitwirkungspflichten, Abnahme, Änderungsmanagement, Haftung/Gewährleistung und typische Risikoklauseln bei digitalen Leistungen).
• Urheberrecht und Lizenzrecht: Schutzgegenstände und Nutzungsrechte; Lizenzmodelle im digitalen Umfeld, Softwarelizenzmodelle.
• Strafrecht im digitalen Kontext: Grundbegriffe und typische Deliktsfelder mit Bezug zu IT-Systemen und digitalen Handlungen.
• Gerichtsbarkeit und Streitbeilegung: nationale und internationale Zuständigkeiten; Schiedsgerichtsbarkeit und Grundideen alternativer Streitbeilegung.

Lernergebnisse:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Studierenden …

• Investitionsvorhaben anhand grundlegender qualitativer und quantitativer Kriterien bewerten, Investitionsalternativen vergleichen und eine begründete Entscheidung ableiten.
• zentrale Finanzierungsarten und -instrumente unterscheiden, für ein einfaches Szenario geeignete Optionen auswählen und deren Auswirkungen begründen.
• Methoden der kurzfristigen Finanzplanung und Budgetierung anwenden, einfache Planungen erstellen und Abweichungen interpretieren.
• grundlegende Konzepte der Kostenrechnung und der innerbetrieblichen Leistungsverrechnung erläutern, einfache Fälle der Kostenerfassung/Zuordnung bearbeiten und Ergebnisse für Controllingzwecke mit IT-Bezug einordnen.
• grundlegende Controlling-Instrumente für einfache betriebliche Fragestellungen mit IT-Bezug anwenden und daraus Handlungsoptionen ableiten.
• zentrale Aspekte des Vertragsrechts im digitalen Kontext erläutern und für eine einfache Fallkonstellation wesentliche Vertragspunkte (z. B. Leistung, Haftung/Abnahme/Änderungen in Grundzügen) identifizieren und strukturiert darstellen.
• Grundzüge von Urheber- und Lizenzrechteinordnen und in einfachen Szenarien passende Nutzungs-/Lizenzmodelle auswählen und begründen.
• Grundzüge des Strafrechts sowie der nationalen/internationalen Zuständigkeit und Schiedsgerichtsbarkeiteinordnen und für einfache Fallkonstellationen die naheliegende Einordnung skizzieren.

Qualitätsmanagement

Lehrinhalte: 

Die Lehrveranstaltung vermittelt Grundlagen des Qualitätsmanagements mit Fokus auf normbasierte Qualitätsmanagementsysteme, grundlegende QM-Methoden sowie zentrale rechtliche Rahmenbedingungen für Qualität in technisch geprägten Organisationen.

• Grundlagen & Normenbezug: Qualitätsbegriffe und -prinzipien, ISO-9000-Familie (insb. ISO 9001), Prozessorientierung, risikobasiertes Denken, Kontext und Stakeholder.
• Qualitätsmanagementsystem (ISO 9001, Aufbau & Kernelemente): Prozesslandschaft und Verantwortlichkeiten, dokumentierte Information, Qualitätsziele, Rollen/Organisation, Umgang mit Nichtkonformitäten und Korrekturmaßnahmen.
• Qualitätsplanung, -lenkung & Kennzahlen: Qualitätsplanung, Mess- und Steuergrößen, Kennzahlen/Indikatoren, Reporting-Logik, Wirksamkeitsprüfung von Maßnahmen.
• Kontinuierliche Verbesserung & QM-Werkzeuge: PDCA/KVP, Ursachenanalyse und Problemlösung mit ausgewählten QM-Tools (z. B. 7Q-Tools), Prozessverbesserung und Standardisierung.
• Audits & Managementbewertung: Auditprinzipien und Vorgehen (Auditplanung, Durchführung, Befunde), Maßnahmenverfolgung, Managementbewertung; Einordnung von Audit-Leitlinien (z. B. ISO-19011-Logik als Prinzip).
• Rechtliche Grundlagen: Leistungsstörungen im Zivilrecht (z. B. Verzug, Gewährleistung/Mängel, Schadenersatz) und Bedeutung für Qualitätsanforderungen und deren Durchsetzung.
• Zertifizierung „QB Basic“ unter Berücksichtigung von Normrevision der ISO 9001 (optional).

Lernergebnisse:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Studierenden …

• zentrale Begriffe, Prinzipien und Anforderungen der ISO-9000-Familie (insb. ISO 9001) erläutern und deren Zweck für Organisationen einordnen.
• die Grundlogik eines Qualitätsmanagementsystems nach ISO 9001 beschreiben und zentrale Kernelemente (Prozesse, Verantwortlichkeiten, dokumentierte Information, Korrekturmaßnahmen) zuordnen.
• einfache Qualitätsziele und Kennzahlen/Indikatoren formulieren und deren Nutzung zur Steuerung begründen.
• Verfahren der kontinuierlichen Verbesserung (PDCA/KVP) sowie ausgewählte QM-Werkzeuge zur Problem- und Ursachenanalyse anwenden.
• zentrale rechtliche Grundlagen zu Leistungsstörungen im Zivilrechtbenennen, in einfachen Fällen zuordnen und die Relevanz für Qualitätsanforderungen begründen.
• Zweck, Ablauf und typische Ergebnisse interner Auditserläutern, Befunde/Nichtkonformitäten einordnen und eine grundlegende Maßnahmenverfolgung skizzieren.
• Korrekturmaßnahmen systematisch ableiten, deren Wirksamkeit auf Basisebene bewerten und Verbesserungen prozessorientiert begründen.
• Qualitätsanforderungenan Software/IT-Serviceseinordnen und deren Bedeutung in Projekten bzw. im Betrieb anhand eines Beispiels begründen.
• sich gezielt auf die „QB Basic“-Zertifikatsprüfung vorbereiten und die dafür erforderlichen Kenntnisse nachweisen.

Science, Technology & Society 3*

Lehrinhalte: 

Die Lehrveranstaltung wird in englischer Sprache durchgeführt und fokussiert auf soziale, politische, rechtliche und ethische Dimensionen datengetriebener Technologien und automatisierter Systeme (z. B. Data Science, KI, Robotik, Automatisierung). Beh&elt werden u. a. Fragen von Fairness, Bias, Diskriminierung, Transparenz, Verantwortung und Datenschutz sowie die Wirkung solcher Systeme auf Institutionen und demokratische Prozesse. Die Inhalte werden anhand aktueller Fälle, kurzer Texte und Diskussionen entwickelt; sie dienen als Ausgangspunkt, um in englischer Sprache anspruchsvollere Argumentationen zu führen, ethische Dilemmata zu strukturieren und verantwortungsvolle Handlungsoptionen im professionellen Kontext zu formulieren. Der Schwerpunkt liegt auf sprachpraktischen Formaten und auf Konventionen akademischer Diskussion (z. B. evidenzbasierte Argumentation, präzise Begriffsverwendung, Moderation kontroverser Debatten, Zusammenfassung und Bewertung von Positionen).

Lernergebnisse:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Studierenden …

• zentrale ethische Problemfelder datengetriebener/automatisierter Systeme (z. B. Bias, Fairness, Diskriminierung, Datenschutz, Transparenz) identifizieren und einordnen.
• eine Fallkonstellation aus Data-Science-/KI-/Automatisierungskontexten analysieren und relevante Stakeholder, Risiken und Zielkonflikte strukturieren.
• ethische und rechtliche Aspekte entlang des Datenlebenszyklus (Erhebung, Verarbeitung, Nutzung) erläutern und auf ein einfaches Szenario anwenden.
• begründete Strategien bzw. Maßnahmen für verantwortungsvolles Handeln bei Entwicklung und Nutzung solcher Technologien formulieren (z. B. Prinzipien, Leitlinien, Mindestanforderungen).
• in englischer Sprache eine Position zu einem ethisch kontroversen Technologiethema argumentativ vertreten, Gegenargumente bewerten und eine abgewogene Schlussfolgerung ziehen.

Karrierewege

Lehrinhalte: 

Die Lehrveranstaltung fokussiert auf professionelles Auftreten, wirksame Präsentationstechniken und reflektierte Darstellung beruflicher Erfahrungen. Aufbauend auf den im Studium entwickelten Kommunikations-, Kooperations- und Innovationskompetenzen trainieren die Studierenden zielgerichtete Kommunikation in Präsentations- und Gesprächssituationen. Zentraler Bestandteil ist die strukturierte Aufbereitung und Präsentation der eigenen Praktikumserfahrungen vor Publikum.

• Professionelles Auftreten & Präsentation: Wirkung von Sprache, Stimme und Körpersprache; Präsenz und Außenwirkung; klare, verständliche Argumentation mit konkreten Beispielen; Strukturierung einer Präsentation (roter Faden, Kernbotschaften).
• Reflexion Praktikum & Career: strukturierte Analyse der Praktikumserfahrungen; Darstellung fachlicher und persönlicher Lernfortschritte; Ableitung persönlicher Entwicklungsschritte für den Berufseinstieg.

Lernergebnisse:

Nach erfolgreichem Abschluss können die Studierenden …

• eine Präsentation nachvollziehbar mit klarem rotem Faden strukturieren und zentrale Kernbotschaften prägnant formulieren.
• Stimme, Sprache sowie Gestik und Mimik in Präsentationssituationen situationsgerecht einsetzen.
• Praktikumserfahrungen strukturiert und reflektiert vor Publikum präsentieren und daraus zentrale Lernfortschritte ableiten.