Darstellung - detailliert

Exercise: Web Information Systems (WIS) for User Guidance (UE: WIS Guidance) (080046)

Dozent/in
Dr. András József Molnár

Angaben
Übung, 2 SWS
Zeit und Ort: jede 2. Woche Do 8:30 - 11:45, LMS2 - R.Ü2/K; Di 10:15 - 11:45, HRS3 - R.409 (außer Di 17.12.2019, Di 28.1.2020); Einzeltermine am 7.1.2020, 21.1.2020 8:30 - 10:00, HRS3 - R.409
vom 31.10.2019 bis zum 2.2.2020
Sondertermin: 26.11.2019, 8:30 - 10:00 Uhr, Raum HRS3 - R.501-503
Bemerkung zu Zeit und Ort: The second group starts on 12th Dezember and has classes each week. The extra sessions 07.01. and 21.01.2020 are only for the second group.

Zusätzliche Informationen
Erwartete Teilnehmerzahl: 44

Zugeordnet zu: infWIS-01a: Web Information Systems (WIS) for User Guidance (080047)


Inf-Fuzzy: Fuzzy-Methoden (Fuzzy) (080210)

Dozent/in
Dr. Arkadiusz Salski

Angaben
Vorlesung, 2 SWS, ECTS-Studium, ECTS-Credits: 6
Zeit und Ort: Mo 12:00 - 14:00, LMS2 - R.Ü1
vom 20.10.2019 bis zum 2.2.2020

Voraussetzungen / Organisatorisches
Zielgruppe: Studierende des Bachelorstudiengangs Informatik.
Prüfungsleistung:
Erfolgreiche Teilnahme an den Übungen und mündliche Prüfung am Ende der Vorlesung.

Inhalt
Kurzfassung:
Fuzzy-Methoden gehören zu den wichtigsten Soft-Computing- und Computational-Intelligenz-Verfahren, die in der letzten Zeit immer mehr Aufmerksamkeit in der Forschung und Technik finden. Fuzzy-Methoden sind eine Erweiterung von konventionellen Daten- und Wissensverarbeitungsverfahren, die auf der zweiwertigen Booleschen Logik basieren und nur die scharfen Grenzen zwischen den Klassen unterscheiden. Die Fuzzy-Erweiterung bedeutet hier eine Integration des Konzepts der unscharfen (fuzzy) Menge und der Fuzzy-Logik in diese Verfahren, um die Verarbeitung von unexakten und unsicheren Daten und vagem Wissen zu ermöglichen und damit die Anwendungsmöglichkeiten von konventionellen Verfahren zu erweitern. Die Fuzzy-Methoden haben viele erfolgreiche Anwendungen in verschiedenen Forschungsgebieten und in der Industrie gefunden. Das Modul besteht aus der Vorlesung "`Fuzzy-Methoden"' (2 SWS, im WS) und den zu dieser Vorlesung zugeordneten Übungen (1 SWS) und Praktischen Übungen (1 SWS).
Lernziele:
In diesem Modul werden die Studierenden sowohl die theoretischen Grundlagen der Fuzzy-Logik als auch die typischen Anwendungsbereiche kennen lernen und mit dem Einsatz von einigen Fuzzy-Methoden im Rahmen der praktischen Übungen vertraut gemacht.
Lehrinhalte:
Schwerpunkte des Moduls: Approximatives Schließen, Fuzzy-Logik, Wissensbasierte (Regelbasierte) Systeme, Fuzzy-Datenanalyse, Fuzzy-Optimierung (LP), Fuzzy-Regelung. Im Rahmen der praktischen Übungen werden die Studierenden zwei weltweit verbreitete Software-Pakete (Fuzzy Logic Toolbox von MatLab und FuzzyJess) kennen lernen.

Empfohlene Literatur
R. Kruse et al.: Fuzzy-Systeme. Teubner Verlag, Stuttgart, 1995.
G. Böhme: Fuzzy-Logik. Springer Verlag, Berlin, New York, 1993.
H. Bandemer, S. Gottwald: Einführung in Fuzzy-Methoden. Akademie Verlag, Berlin, 1993.
J. Giarratano, G. Riley: Expert Systems. PWS Publishing Company, Boston, 1998.

Zusätzliche Informationen
Erwartete Teilnehmerzahl: 30
www: http://www.is.informatik.uni-kiel.de/~asa/fuzzy.html

Zugeordnete Lehrveranstaltungen
UE: Praktische Übung zu: Fuzzy-Methoden (080217)
Dozent/in: Dr. Arkadiusz Salski
Zeit und Ort: Di 12:00 - 14:00, HRS3 - R.105a
www: http://www.is.informatik.uni-kiel.de/~asa/fuzzy.html
UE: Übung zu: Fuzzy-Methoden (080157)
Dozent/in: Dr. Arkadiusz Salski
Zeit und Ort: Di 12:00 - 14:00, LMS2 - R.Ü1
www: http://www.is.informatik.uni-kiel.de/~asa/fuzzy.html


infBSemIM-01a: Informationsmanagement (infBSemIM-01a) (080065)

Dozent/in
Prof. Dr. Bernhard Thalheim

Angaben
Seminar, 2 SWS, ECTS-Studium, ECTS-Credits: 4
Zeit und Ort: n.V.
vom 20.10.2019 bis zum 2.2.2020
Vorbesprechung: 23.10.2019, 15:00 - 17:00 Uhr, Raum HRS3 - R.408a

Zusätzliche Informationen
Erwartete Teilnehmerzahl: 10


infWIS-01a: Web Information Systems (WIS) for User Guidance (WIS Guidance) (080047)

Dozent/in
Dr. András József Molnár

Angaben
Vorlesung, 2 SWS, ECTS-Studium, ECTS-Credits: 6
für ERASMUS-/Austauschstudierende geeignet, Unterrichtssprache Englisch
Zeit und Ort: jede 2. Woche Do 8:30 - 11:45, LMS2 - R.Ü2/K (außer Do 19.12.2019, Do 30.1.2020); Einzeltermine am 22.10.2019, 29.10.2019 12:15 - 13:45, HRS3 - R.409; 10.12.2019, 14.1.2020 8:30 - 10:00, HRS3 - R.501-503
vom 7.11.2019 bis zum 2.2.2020
Sondertermin: 26.11.2019, 10:15 - 11:45 Uhr, Raum HRS3 - R.501-503

Zusätzliche Informationen
Erwartete Teilnehmerzahl: 44
www: https://mdb.ps.informatik.uni-kiel.de/show.cgi?mod=infWIS%2D01a

Zugeordnete Lehrveranstaltungen
UE: Exercise: Web Information Systems (WIS) for User Guidance (080046)
Dozent/in: Dr. András József Molnár
Zeit und Ort: jede 2. Woche Do 8:30 - 11:45, LMS2 - R.Ü2/K; Di 10:15 - 11:45, HRS3 - R.409 (außer Di 17.12.2019, Di 28.1.2020); Einzeltermine am 7.1.2020, 21.1.2020 8:30 - 10:00, HRS3 - R.409; Bemerkung zu Zeit und Ort: The second group starts on 12th Dezember and has classes each week. The extra sessions 07.01. and 21.01.2020 are only for the second group.
Sondertermin: 26.11.2019, 8:30 - 10:00 Uhr, Raum HRS3 - R.501-503


MSS0504: Oberseminar - Technologie der Informationssysteme (Oberseminar IS) (080108)

Dozent/in
Prof. Dr. Bernhard Thalheim

Angaben
Oberseminar, 2 SWS
Zeit und Ort: Do 10:00 - 12:00, HRS3 - R.408a (außer Do 24.10.2019); Einzeltermin am 24.10.2019 9:00 - 11:00, HRS3 - R.408a
vom 7.11.2019 bis zum 2.2.2020

Zusätzliche Informationen
Schlagwörter: Integration und Kooperation von Systemen
Erwartete Teilnehmerzahl: 12
www: http://www.informatik.uni-kiel.de/is/veranstaltungen/oberseminar-themen


Praktische Übung zu: Fuzzy-Methoden (PraktÜFuzzy) (080217)

Dozent/in
Dr. Arkadiusz Salski

Angaben
Übung, 1 SWS
Zeit und Ort: Di 12:00 - 14:00, HRS3 - R.105a
vom 10.12.2019 bis zum 2.2.2020

Voraussetzungen / Organisatorisches
Zielgruppe: Studierende des Bachelorstudiengangs Informatik.
Prüfungsleistung:
Erfolgreiche Teilnahme an den Übungen und mündliche Prüfung am Ende der Vorlesung.

Inhalt
Kurzfassung:
Fuzzy-Methoden gehören zu den wichtigsten Soft-Computing- und Computational-Intelligenz-Verfahren, die in der letzten Zeit immer mehr Aufmerksamkeit in der Forschung und Technik finden. Fuzzy-Methoden sind eine Erweiterung von konventionellen Daten- und Wissensverarbeitungsverfahren, die auf der zweiwertigen Booleschen Logik basieren und nur die scharfen Grenzen zwischen den Klassen unterscheiden. Die Fuzzy-Erweiterung bedeutet hier eine Integration des Konzepts der unscharfen (fuzzy) Menge und der Fuzzy-Logik in diese Verfahren, um die Verarbeitung von unexakten und unsicheren Daten und vagem Wissen zu ermöglichen und damit die Anwendungsmöglichkeiten von konventionellen Verfahren zu erweitern. Die Fuzzy-Methoden haben viele erfolgreiche Anwendungen in verschiedenen Forschungsgebieten und in der Industrie gefunden. Das Modul besteht aus der Vorlesung "`Fuzzy-Methoden"' (2 SWS, im WS) und den zu dieser Vorlesung zugeordneten Übungen (1 SWS) und Praktischen Übungen (1 SWS).
Lernziele:
In diesem Modul werden die Studierenden sowohl die theoretischen Grundlagen der Fuzzy-Logik als auch die typischen Anwendungsbereiche kennen lernen und mit dem Einsatz von einigen Fuzzy-Methoden im Rahmen der praktischen Übungen vertraut gemacht.
Lehrinhalte:
Schwerpunkte des Moduls: Approximatives Schließen, Fuzzy-Logik, Wissensbasierte (Regelbasierte) Systeme, Fuzzy-Datenanalyse, Fuzzy-Optimierung (LP), Fuzzy-Regelung. Im Rahmen der praktischen Übungen werden die Studierenden zwei weltweit verbreitete Software-Pakete (Fuzzy Logic Toolbox von MatLab und FuzzyJess) kennen lernen.

Empfohlene Literatur
R. Kruse et al.: Fuzzy-Systeme. Teubner Verlag, Stuttgart, 1995.
G. Böhme: Fuzzy-Logik. Springer Verlag, Berlin, New York, 1993.
H. Bandemer, S. Gottwald: Einführung in Fuzzy-Methoden. Akademie Verlag, Berlin, 1993.
J. Giarratano, G. Riley: Expert Systems. PWS Publishing Company, Boston, 1998.

Zusätzliche Informationen
Erwartete Teilnehmerzahl: 30
www: http://www.is.informatik.uni-kiel.de/~asa/fuzzy.html

Zugeordnet zu: Inf-Fuzzy: Fuzzy-Methoden (080210)


Übung zu: Datenbankprogrammierung (UE WInf-DBProg) (080033)

Dozent/in
Prof. Dr. Bernhard Thalheim

Angaben
Übung, 2 SWS
Zeit und Ort: Fr 14:00 - 15:30, HRS3 - R.409 (außer Fr 22.11.2019, Fr 29.11.2019)
vom 1.11.2019 bis zum 2.2.2020
Sondertermin: 8.11.2019, 15:30 - 20:00 Uhr

Zusätzliche Informationen
Erwartete Teilnehmerzahl: 40

Zugeordnet zu: WInf-DBProg: Datenbankprogrammierung (080010)


Übung zu: Fuzzy-Methoden (ÜFuzzy) (080157)

Dozent/in
Dr. Arkadiusz Salski

Angaben
Übung, 1 SWS, ECTS-Studium
Zeit und Ort: Di 12:00 - 14:00, LMS2 - R.Ü1
vom 29.10.2019 bis zum 10.12.2019

Voraussetzungen / Organisatorisches
Zielgruppe: Studierende des Bachelorstudiengangs Informatik.
Prüfungsleistung:
Erfolgreiche Teilnahme an den Übungen und mündliche Prüfung am Ende der Vorlesung.

Inhalt
Kurzfassung:
Fuzzy-Methoden gehören zu den wichtigsten Soft-Computing- und Computational-Intelligenz-Verfahren, die in der letzten Zeit immer mehr Aufmerksamkeit in der Forschung und Technik finden. Fuzzy-Methoden sind eine Erweiterung von konventionellen Daten- und Wissensverarbeitungsverfahren, die auf der zweiwertigen Booleschen Logik basieren und nur die scharfen Grenzen zwischen den Klassen unterscheiden. Die Fuzzy-Erweiterung bedeutet hier eine Integration des Konzepts der unscharfen (fuzzy) Menge und der Fuzzy-Logik in diese Verfahren, um die Verarbeitung von unexakten und unsicheren Daten und vagem Wissen zu ermöglichen und damit die Anwendungsmöglichkeiten von konventionellen Verfahren zu erweitern. Die Fuzzy-Methoden haben viele erfolgreiche Anwendungen in verschiedenen Forschungsgebieten und in der Industrie gefunden. Das Modul besteht aus der Vorlesung "`Fuzzy-Methoden"' (2 SWS, im WS) und den zu dieser Vorlesung zugeordneten Übungen (1 SWS) und Praktischen Übungen (1 SWS).
Lernziele:
In diesem Modul werden die Studierenden sowohl die theoretischen Grundlagen der Fuzzy-Logik als auch die typischen Anwendungsbereiche kennen lernen und mit dem Einsatz von einigen Fuzzy-Methoden im Rahmen der praktischen Übungen vertraut gemacht.
Lehrinhalte:
Schwerpunkte des Moduls: Approximatives Schließen, Fuzzy-Logik, Wissensbasierte (Regelbasierte) Systeme, Fuzzy-Datenanalyse, Fuzzy-Optimierung (LP), Fuzzy-Regelung. Im Rahmen der praktischen Übungen werden die Studierenden zwei weltweit verbreitete Software-Pakete (Fuzzy Logic Toolbox von MatLab und FuzzyJess) kennen lernen.

Empfohlene Literatur
R. Kruse et al.: Fuzzy-Systeme. Teubner Verlag, Stuttgart, 1995.
G. Böhme: Fuzzy-Logik. Springer Verlag, Berlin, New York, 1993.
H. Bandemer, S. Gottwald: Einführung in Fuzzy-Methoden. Akademie Verlag, Berlin, 1993.
J. Giarratano, G. Riley: Expert Systems. PWS Publishing Company, Boston, 1998.

Zusätzliche Informationen
Erwartete Teilnehmerzahl: 30
www: http://www.is.informatik.uni-kiel.de/~asa/fuzzy.html

Zugeordnet zu: Inf-Fuzzy: Fuzzy-Methoden (080210)


WInf-DBProg: Datenbankprogrammierung (WInf-DBProg) (080010)

Dozent/in
Prof. Dr. Bernhard Thalheim

Angaben
Vorlesung, 2 SWS, ECTS-Studium, ECTS-Credits: 6
Zeit und Ort: Fr 12:15 - 13:45, LMS2 - R.Ü1 (außer Fr 22.11.2019, Fr 29.11.2019)
vom 20.10.2019 bis zum 2.2.2020
1. Prüfungstermin (Klausur am Ende der Vorlesungszeit eines Semesters): 7.2.2020, 10:00 - 12:00 Uhr, Raum CAP2 - Hörsaal C
Sondertermin: 8.11.2019, 15:30 - 20:00 Uhr, Raum HRS3 - R.409

Voraussetzungen / Organisatorisches
Es werden zum einem die Veranstaltung Informationssysteme und zum anderen eine der Veranstaltungen zur Modellierung von Systemen (IS MOD (Modellierung von Informationssysteme), IS ADD (Information system analysis, design and development), Einführung in die Wirtschaftsinformatik) mit erfolgreichen Abschluss vorausgesetzt. Kenntnisse in einer weiteren Programmiersprache neben Java sind erwünscht.
Prüfungsleistung:
Es wird eine schrittweise Projekterarbeitung im Übungsbetrieb durchgeführt. Mit einer Klausur/mündlichen Prüfung unter Berücksichtigung der Projekte wird die Vorlesung abgeschlossen.

Inhalt
Kurzfassung:
Die Programmierung von Datenbankanwendungen erfordert weitergehende Kenntnisse und Fertigkeiten zu SQL im Detail, Kenntnisse und Fertigkeiten zu einer Reihe von Wirts-Programmiersprachen, Kenntnisse zu Architekturen von Datenbankanwendungen und Kenntnisse und Fertigkeiten bei der Integration und Migration von existierenden oder sich weiterentwickelnden Datenbankanwendungen.
Es soll in der Vorlesung und in der Übung erlernt werden, mit den Beschränkungenvon SQL umzugehen, SQL durch Einbettung in Wirtsprogramme in Anwendungen zu nutzen und komplexere Datenbankanwendungen aufzusetzen.
Lehrinhalte:
Gliederung:
I: Advanced SQL
I.1. Basiskonstrukte
I.2. Schema-Objekte
I.3. Operationen
I.4. Advanced Querying
I.5. Sichten, Gruppierungen, Hilfstabellen
I.6. Advanced applications (statistics, sequences, arrays, ...)
I.7. Datenentwurf
II. Verbindungs- und Integrationsmanagement
II.1. Embedded SQL
II.2. Dynamic SQL
II.3. Integrationsmanagement
III. Legacy (heritage) applications
III.1. COBOL
III.2. Migration
III.3. Performance improvement and tuning

Empfohlene Literatur
Literatur wird in der Vorlesung für jeden Themenkomplex separat angegeben;
Tools: SQL2, SQL:1999, SQL:2003, migration suites von Oracle und DB2 Visual SQL Programmierumgebungen von Oracle und DB2

Zusätzliche Informationen
Erwartete Teilnehmerzahl: 40

Zugeordnete Lehrveranstaltungen
UE: Übung zu: Datenbankprogrammierung (080033)
Dozent/in: Prof. Dr. Bernhard Thalheim
Zeit und Ort: Fr 14:00 - 15:30, HRS3 - R.409 (außer Fr 22.11.2019, Fr 29.11.2019)
Sondertermin: 8.11.2019, 15:30 - 20:00 Uhr


WInf-MSc-Pro1: Projekt - Wirtschaftsinformatik (Informationssysteme) (WInf-MSc-Pro1) (080063)

Dozentinnen/Dozenten
Prof. Dr. Bernhard Thalheim, Dr. Ivor Nissen

Angaben
Übung, 5 SWS, ECTS-Studium, ECTS-Credits: 10
Zeit und Ort: Mi 8:00 - 12:00, HRS3 - R.409
vom 30.10.2019 bis zum 2.2.2020
Vorbesprechung: 24.10.2019, 11:30 - 14:00 Uhr, Raum HRS3 - R.408a

Voraussetzungen / Organisatorisches
Es wird in einer Gruppe eine betriebliche Problemstellung von der Problemerfassung bis hin zur Umsetzung der Lösung bearbeitet.
Prüfungsleistung: Schriftliche Arbeit (Praktikumsbericht)
Kick-off:
Am 24. Oktober treffen wir uns in Raum 408 um 11.30h.
Ziel es es, das Thema zur Prozessumsetzung für eine Unterwasseranwendung konkret umzusetzen. Es sind drei Subjekttypen gegeben. Ein Schiff S, viele autonome Tauchroboter T und ein gesunkenes Objekt O, dass durch die von S ausgesetzten T gefunden werden soll. Dazu müssen sich die T untereinander koordinieren, entsprechende Prozesse sind abzubilden. Es wird nach einem effektiven Ansatz gesucht, bei dem die wenigsten Nachrichten untereinander ausgetauscht werden müssen.
Grundlage ist der Technische Report: https://www.uni-kiel.de/journals/receive/jportal_jparticle_00000331

Inhalt
Lernziele:
Der Student / die Studentin lernen Methoden der Erschließung von betrieblichen Problemstellungen, der Diskussion von Lösungsvarianten, der Auswahl einer adäquaten Lösung für die betriebliche Problemstellung und der Realisierung einer Lösung für das Problem. Sie lernen dabei auch die typische Komplexität von betrieblichen Problemstellungen kennen und erproben Methoden und Verfahren zur teilweisen umfassenden Lösung.
Der Studierende soll Methoden und Verfahren des Projektmanagement durch `learning-by-doing' erlernen, anwenden und damit einen eigenen Arbeitsstil für die Projektbearbeitung finden.
Der Student / die Studierende erproben seine/ihre kommunikativen Fähigkeiten und lernen mit unterschiedlichen Benutzergruppen und Akteuren im betrieblichen Umfeld nach Lösungen zu suchen bzw. ihnen die eigenen Lösungen zu kommunizieren.
Lehrinhalte:
Das Projekt dient der Lösung von praktischen Problemen aus der Perspektive möglicher oder tatsächlicher Auftraggeber (Organisationen in Wirtschaft und Verwaltung). Es wird in der Regel gemeinsam mit Praktikern "im Feld" durchgeführt. Bei der Problemlösung werden Methoden des Projektmanagements professionell angewandt.
Lehr- und Lernmethoden:
Der Student / die Studentin erbringen schriftliche und mündliche Beiträge, insbesondere zur Präsentation und Verteidigung der Projektergebnisse und fassen die Resultate in einem schriftlichen Projektbericht (Praktikumsbericht) zusammen.

Empfohlene Literatur
Die Literaturliste wird gemeinsam mit dem CAU-Betreuer erarbeitet.

Zusätzliche Informationen
Erwartete Teilnehmerzahl: 10