Technische Informatik*

• Vorstellung der gängigsten Plattformen im Embedded Bereich , z.B. 
  • STM32
  • ESP32
  • Raspberry Pi
• Unterschiede, Gemeinsamkeiten, welche ist für welchen Anwendungsbereich besser geeignet
• Wie werden sie programmiert, Vorstellung der verschiedenen IDEs, was gibt es dabei zu beachten, usw. 
• Beim STM32 Vorstellung der verschiedenen Serien: L-Serie, F-Serie, H-Serie etc.

Zu jeder Plattform praktische Übungen, zuerst unter Anleitung, aber die Studierenden sollen auch selbständig Übungen dazu machen.

• Die Studierenden analysieren Aufbau, Funktionsweise sowie Softwarestrukturen und Werkzeuge beispielhafter Embedded-Plattformen.

• Die Studierenden bewerten die Einsatzmöglichkeiten beispielhafter Embedded-Plattformen im professionellen Anwendungskontext

Vortrag

Praktische Übungen in Präsenz sowie Fernlehre

Immanente Leistungsüberprüfung: Eninzel- und Gruppenarbeiten für den immanenten Teil und eine abschließende schriftliche Prüfung

• Konzept und Prinzip des IoT
  • Ubiquitious Computing
•  Technologie des IoT
  • Software
    • IoT Betriebssysteme
    • Netzwerktechnologien
  • Kommunikation
  • Energieverbrauch
• Datenschutz und Sicherheitsmaßnahmen
  • Über den reinen Embedded Bereich hinausgehende Gefahren, Bedrohungen und Probleme
    • DoS
    • Trusted Network Connect
• Anwendungen und Beispiele 
  • Industrie 4.0
  • EPCglobal Network
  • Smart City
  • C2C-Kommunikation

• Die Studierenden bewerten IoT-Systeme unter Berücksichtigung technischer, sicherheitsrelevanter und wirtschaftlicher Anforderungen und wählen geeignete Systeme für spezifische Anwendungsszenarien aus

• Die Studierenden integrieren ausgewählte IoT-Systeme in komplexe Netzwerkumgebungen und berücksichtigen dabei relevante Schnittstellen und Rahmenbedingungen

Vortrag in Präsenz sowie Fernlehre

Endprüfung: Schriftliche Endprüfung

• Familien von programmierbarer Logik und Systems on a Chip
• Entwurfsmethoden, Beschreibungssprachen, Simulations-Werkzeuge.
• Verschiedene Aufgaben zu programmierbarer Logik werden auf dem PC entwickelt und simuliert. 
• Im Anschluss wird der fertige Entwurf auf einer Hardware implementiert, getestet und in Betrieb genommen.

Die Studierenden kennen die Eigenschaften und Entwurfsmethoden von programmierbaren Logikbausteinen und Systems on a Chip. Sie können die Einsatzmöglichkeiten programmierbarer Logikbausteine und System on a Chip beurteilen, und sie können eine Entwurfssprache zum Schaltungsentwurf anwenden. Über den eigentlichen Entwurf hinaus können sie die Funktionen durch Simulation überprüfen und letztlich auf der Zielhardware in Betrieb nehmen.

• Die Studierenden implementieren Echtzeitanwendungen auf FPGAs unter Verwendung einer Hardware Description Language unter Berücksichtigung systemtechnischer Anforderungen.

• Die Studierenden bewerten die Eignung von FPGA-Plattformen für spezifische Anwendungsszenarien unter Einbeziehung funktionaler, technischer und ökonomischer Kriterien.

Vortrag

Praktische Übungen in Präsenz sowie Fernlehre

Immanente Leistungsüberprüfung: Einzel- und Gruppenarbeiten für den immanenten Prüfungsteil sowie eine abschließende Leistungsbeurteilung

• Numerische Begriffe und Methoden
  • Begriff der Maschinenzahlen
  • Rundungs- und Rechenfehler
• Wesentliche Prinzipien und Algorithmen der Gleitkommaarithmetik
  • IEEE754
  • Praktische Bedeutung für das Programmieren
• Fehlerfortpflanzung, Auslöschung
• Praktische Anwendung am Beispiel von numerischen Berechnungen (Fourier, etc...)

Übungen, wobei der Schwerpunkt stärker auf praktischen Beispielen, auch mit Codieren, liegen soll und weniger auf der Theorie. Die Studierenden sollen ein Gefühl bekommen für die Problematik von Gleitkommazahlen und den Umgang mit float, double und numerischen Coprozessoren.

• Die Studierenden analysieren die Grundkonzepte numerischer Verfahren insbesondere Konsistenz, Stabilität, Konvergenz und Fehlerabschätzung und bewerten deren Bedeutung im Kontext technischer Anwendungen

• Die Studierenden wählen geeignete numerische Verfahren aus und wenden diese gezielt zur Lösung komplexer Problemstellungen in der Technischen Informatik an

Vortrag

Praktische Übungen in Präsenz sowie Fernlehre

Immanente Leistungsüberprüfung: Immanente Leistungsüberprüfung

Kombinatorik

• Diskrete Mathematik
  • Endliche und unendliche Mengen
  • Begriff der Abzählbarkeit und Überabzählbarkeit
• Grundlagen der Zahlentheorie
• Abzählbare Kombinatorik
  • Variationen
  • Kombinationen
  • Permutationen

Reine Stochastik

• Wahrscheinlichkeitstheorie
• Stochastische Prozesse 
• Spielthorie
• Warteschlangentheorie

Statistik 

• Mathematische Statistik 
  • Multivariate Statistik
  • Regressionsanalyse
  • Ereigniszeitanalyse
  • Zeitreihenanalyse

Anwendungen & Beispiele

• Die Studierenden analysieren die Auswirkungen stochastischer Unsicherheiten auf technische, wirtschaftliche und informatische Systeme und reflektieren deren Bedeutung für Modellierung und Entscheidungsfindung.

• Die Studierenden analysieren den Einsatz der Wahrscheinlichkeitsrechnung zur Modellierung unsicherer technischer, wirtschaftlicher und informatischer Systeme und reflektieren deren Bedeutung für fundierte Entscheidungsprozesse.

Vortrag

Praktische Übungen in Präsenz sowie Fernlehre

Immanente Leistungsüberprüfung: Immanente Leistungsüberprüfung

• Überblick über die im Embedded Bereich Verwendung findenden Interfaces und Bussysteme:
  • One Wire
  • SPI
  • I2C
  • CAN
  • U(S)ART
  • USB & USB OTG
• Bei den verschiedenen Systemen zum Einsatz kommende Prüf- und Übertragungssicherungsverfahren mit und ohne Fehlerkorrektur
  • Parity
  • CRC
  • Hamming-Codes

Praktische Übungen incl. SW-Beispiele (in C)

• Die Studierenden analysieren die Eigenschaften und Funktionsweisen relevanter Bus-Systeme in Embedded Systemen im Hinblick auf deren Einsatzmöglichkeiten

• Die Studierenden integrieren geeignete Bus-Systeme in eigene Embedded-Entwicklungen und begründen ihre Auswahl unter Berücksichtigung technischer Rahmenbedingungen

Vortrag

Praktische Übungen in Präsenz sowie Fernlehre

Immanente Leistungsüberprüfung: Immanente Leistungsüberprüfung

• Vergleichende Beschreibung der gängigsten drahtlosen Kommunikations-Protokolle im Embedded Bereich 
  • BT & BTLE
  • ZigBee
  • WLAN 
  • LORAWAN 
  • Mobilfunk-Systeme 
• Vor- und Nachteile der verschiedenen Verfahren 
• Design eines Embedded Systems - welches der Kommunikationsprotokolle für welchen Einsatz mit Konsequenzen bezüglich: 
  • Energieverbrauch
  • Störsicherheit
  • Datensicherungsverfahren
  • Übertragungsgeschwindigkeiten

• Die Studierenden analysieren zentrale drahtlose Kommunikationstechnologien hinsichtlich ihrer Eigenschaften, Anforderungen und Einsatzbereiche in Embedded Systemen

• Die Studierenden wählen geeignete drahtlose Kommunikationstechnologien aus und wenden diese zielgerichtet zur Lösung komplexer Aufgabenstellungen in Embedded-System-Umgebungen an

Vortrag in Präsenz sowie Fernlehre

Endprüfung: Schriftliche Abschlussprüfung

Die LV befasst sich mit Algorithmen und Datenstrukturen. Im Vortragsteil wird ausschließlich Pseudocode zur Darstellung der Algorithmen, um deren Allgemeingültigkeit auszudrücken, verwendet. Im praktischen Teil der LV wird das Verständnis der wichtigsten Algorithmen und Datenstrukturen durch deren Implementierung in C, vermittelt. Gleichzeitig werden so auch die Programmierkenntnisse weiter gefestigt und das Verständnis für bestehende Bibliotheken geschärft.

Die LV deckt insbesondere die folgenden Inhalte ab:

• Aufwandsabschätzungen mit O-Notation
• Rekursion und Backtracking
• Graphentheorie
• Verkettete Listen
• Bäume
• Algorithmen
  • Einfache Suchverfahren
  • Heuristische (informierte) Suchverfahren
  • Optimierende Suche
  • Dynamische Programmierung
  • Graphenalgorithmen
• Sortierverfahren
  • Unterschied einfache und komplexe Verfahren
  • Laufzeit- und Speicherplatzverhalten

Mit praktischen Übungen in C auf dem PC.

• Die Studierenden wählen geeignete Datenstrukturen auf Basis problem- und anwendungsspezifischer Anforderungen aus und implementieren diese in komplexen praktischen Aufgabenstellungen.

• Die Studierenden entwickeln lösungsorientierte algorithmische Denkansätze für komplexe Problemstellungen und skizzieren diese strukturiert in Form von Pseudo-Code.

• Die Studierenden analysieren Algorithmen hinsichtlich ihres Aufwands und bewerten deren Effizienz im Kontext spezifischer Problemstellungen.

• Die Studierenden analysieren grundlegende Sortier-, Such- und Graphenalgorithmen hinsichtlich ihrer Struktur und Funktionsweise und implementieren diese eigenständig in geeigneten Programmierumgebungen.

Vortrag

Praktische Übungen in Präsenz sowie Fernlehre

Immanente Leistungsüberprüfung: Immanenter Prüfungscharakter

• High Level Echtzeitsysteme
• Echtzeitverarbeitung unter Linux
  • Anwendungsfälle
  • Verfügbare Systeme
    • Embedded Linux 
    • RTOS 
    • Spezielle Linux OS - embedded Bereich
    • …
  • Single vs. Multiprozessor Systeme

Praktische Übungen mit Raspberry Pi

• Die Absolvent*innen analysieren praxisnahe technische, funktionale und zeitliche Anforderungen an Real-Time-Linux-Systeme.

• Die Absolvent:*innen konzipieren und implementieren zeitkritische Anwendungen unter gezieltem Einsatz von Real-Time-Linux-Komponenten.

Vortrag

Praktische Übungen in Präsenz sowie Fernlehre

Immanente Leistungsüberprüfung: Einzel- und Gruppenarbeiten für den immanenten Teil sowie abschließende schriftliche Prüfung

• Konzept von Echtzeitbetriebssystemen
  • Multitasking
  • Zeitverhalten
• Welche RTOS-Systeme gibt es für µC
  • Unterschiede, Gemeinsamkeiten
• Enhanced µC-Plattformen
  • High Speed Systeme
  • Dual Core Systeme

Mit praktischen Übungen zu RTOS (am STM32).

• Die Studierenden analysieren Prinzipien, Architekturen und zeitliche Eigenschaften von Echtzeitbetriebssystemen im Hinblick auf deren Einsatz in eingebetteten Systemen.

• Die Studierenden wenden ihr Wissen über Echtzeitbetriebssysteme gezielt bei der Konzeption und Umsetzung eingebetteter Echtzeitanwendungen an.

Vortrag

Praktische Übungen in Präsenz sowie Fernlehre

Immanente Leistungsüberprüfung: Einzel- und Gruppenarbeiten für den immanenten Prüfungsteil sowie abschließende schriftliche Prüfung

• Assembler: Was ist das und wozu?
  • Konzept der Hochsprache vs. Assemblerprogrammierung
  • Anwendungen
• Architektur und Aufbau einer CPU/MCU am Beispiel von ARM
  • RISC vs. CISC
  • Registerarchitektur
• Grundlagen der Assemblerprogrammierung
  • Aufbau und Struktur von ASM-Befehlen
  • Einführung in den Befehlssatz
  • Programmierkonzepte
• Beispiele und Übungen
  • Praktische Anwendungen
  • Einbindung von ASM-Routinen in C-Code

• Die Studierenden analysieren Assemblercode und interpretieren dessen Funktionalität im Kontext systemnaher Programmierung.

• Die Studierenden entwickeln und optimieren effiziente Hilfsfunktionen in Assembler zur gezielten Leistungssteigerung systemnaher Anwendungen.

• Die Studierenden analysieren Struktur und Funktionsweise von Mikrocontrollern und leiten daraus gezielte Strategien zur effizienten Fehlersuche und Systemdiagnose ab.

Vortrag

Praktische Übungen in Präsenz sowie Fernlehre

Immanente Leistungsüberprüfung: Immanente Leistungsüberprüfung

Die Lehrveranstaltung „Embedded Software Testing“ vermittelt den Studierenden zunächst eine theoretische Einführung in die Testmethodik eingebetteter Systeme. Anschließend wenden sie das erlernte Wissen praktisch an, indem sie im Rahmen eines Projekts schrittweise verschiedene Teststufen durchführen. Dabei setzen sie Unittests zur Überprüfung einzelner Module ein, führen Integrationstests zur Verifikation des Zusammenspiels mehrerer Komponenten durch und validieren schließlich das Gesamtsystem mittels Systemtests. 

• Die Studierenden analysieren strukturierte Testprozesse im Kontext der Qualitätssicherung eingebetteter Softwaresysteme.

• Die Studierenden wenden geeignete Testmethoden praxisnah an und beurteilen deren Wirksamkeit im Rahmen eingebetteter Softwareentwicklungen.

Vortrag

Praktische Übungen in Präsenz sowie Fernlehre

Endprüfung: Schriftliche Abschlussprüfung

• Grundlagen der IT-Security, Schutzziele
  • Vertraulichkeit, Identität, Authentisierung und Autorisierung
• Speziellen Bedrohungslagen im Embedded Bereich
  • Lange Lebenszyklen
  • Physischer Zugriff auf Systeme
  • Geringe Rechenleistung
  • Fehlende Standards
• Angriffe auf Embedded Systems
  • Firmware-Extraktion
  • Side-Channel-Attacken
  • Manipulation des Bootprozesses
  • Angriffe auf die Kommunikation
  • Code Injection & Buffer Overflows
• Absicherungen und Gegenmaßnahmen
  • HW-technisch
    • MPUs, TrustZone, TPM
    • unnötige Schnittstellen deaktivieren
  • FW-technisch
    • Secure Boot, Debugging sperren
  • SW-technisch
    • Programmtechnische Maßnahmen
    • signierte, verschlüsselte Updates
    • TLS, sichere Schlüsselverwaltung

Praktische Übungen und SW-Beispiele

• Die Studierenden analysieren zentrale Sicherheitsaspekte und Schutzkonzepte eingebetteter Systeme im Hinblick auf Bedrohungslagen und Angriffsszenarien.

• Die Studierenden leiten geeignete Sicherheitsmaßnahmen ab und implementieren diese zielgerichtet zur Absicherung eingebetteter Systeme in praxisnahen Anwendungsszenarien.

Den Studierenden werden die Inhalte dieser Lehrveranstaltung einerseits in einem Vorlesungsteil sowie in Form von Einzel- u. Gruppenarbeiten vermittelt.

Endprüfung: Abschließende Leistungsüberprüfung

Es werden Modellbeschreibungen und Verfahren im Zeit- und Frequenzbereich als Grundlage für ein weitreichendes Verständnis und zum Entwurf zeitdiskreter Regelsysteme vermittelt. Weitere Themen betreffen die Stabilität zeitdiskreter Systeme und den Entwurf digitaler Regler. Darüber hinaus werden die methodischen Voraussetzungen für eine Programmierung zeitdiskreter Regelungen bzw. für die Datenauswertungen geschaffen.
In praktischen Übungen kommt Simulations-Software zum Einsatz.

• Die Studierenden vergleichen analoge und digitale Regelungssysteme im Hinblick auf deren Einsatzmöglichkeiten, analysieren digitale Regelungssysteme hinsichtlich Stabilität und Dynamik und entwickeln geeignete Entwürfe basierend auf spezifischen Systemanforderungen.

• Die Studierenden modellieren digitale Regelungssysteme mit geeigneten Simulationstools, analysieren deren strukturelle und dynamische Eigenschaften und evaluieren das Systemverhalten im Hinblick auf definierte Zielgrößen.

Vortrag

Praktische Übungen in Präsenz sowie Fernlehre

Immanente Leistungsüberprüfung: Immanente Leistungsüberprüfung

Es werden die Unterschiede zwischen zeitkontinuierlichen und zeitdiskreten Signalen im Zeit- und Frequenzbereich sowie grundlegende Signalverarbeitungsschritte (Abtastung & Rekonstruktion, Faltung) vermittelt.

Zur Analyse und zum Entwurf von Signalverarbeitungsalgorithmen wird die Z-Transformation eingeführt. Im Speziellen werden zeitdiskrete LTI-Systeme (nicht-rekursiv (FIR) und rekursiv (IIR)) behandelt.

Für die digitale Spektralanalyse werden die Diskrete Fourier-Transformation (DFT, FFT) und entsprechende Fenster-Funktionen vorgestellt.

In praktischen Übungen erfolgt die Programmierung und Analyse grundlegender Signalverarbeitungsalgorithmen auf Simulationsebene sowie deren Implementierung auf einer DSP-Hardware (DSP ... Digitaler Signalprozessor).

• Die Studierenden kennen die Grundlagen und Methoden der digitalen Signalverarbeitung und können diese zur Lösung praktischer Aufgabenstellungen anwenden.

• Die Studierenden kennen die Darstellung von abgetasteten Signalen sowohl im Zeit- als auch Frequenzbereich und können die Auswirkungen der einzelnen Verarbeitungsschritte angeben und interpretieren.

• Die Studierenden sind mit dem Einsatz von Simulationstools vertraut.

Vortrag

Praktische Übungen in Präsenz sowie Fernlehre

Immanente Leistungsüberprüfung: Immanente Leistungsüberprüfung

- Bildentstehung (Projektive Geometrie, Beleuchtung)
- Bildverarbeitung / Merkmalsbeschreibung
- Bildverzerrung
- Neuronale Netze zur Bildverarbeitung und deren Anwendungen
- Verarbeitung bewegter Bilder

• Die Absolvent*innen analysieren zentrale Konzepte, Algorithmen und Verfahren der Computer Vision und Bildverarbeitung im Hinblick auf deren Funktionalität und Einsatzmöglichkeiten.

• Die Absolvent*innen konzipieren anwendungsspezifische Vision-Systeme auf Basis geeigneter Verfahren der Bildverarbeitung und begründen ihre methodischen Entscheidungen.

Immanenter Prüfungscharakter / Endprüfung 

Immanente Leistungsüberprüfung: Einzel- und Gruppenarbeiten für den immanenten Teil und zusätzlich eine schriftliche Endprüfung.

Hardware für KI im Embedded-Bereich

• Mikrocontroller mit KI-Support (z. B. ARM Cortex-M, Kendryte K210)

• Edge-TPUs, NPUs (z. B. Google Coral, NVIDIA Jetson, Intel Movidius)

• Energieeffiziente Hardwarearchitekturen

Machine Learing für Embedded Systeme 

• Modellkomprimierung (Quantisierung, Pruning)

• Edge AI vs. Cloud AI

• Frameworks wie z.B. TensorFlow Lite, PyTorch Mobile, ONNX

Toolchains und Deployment

• Modelltraining am PC, Deployment auf Embedded-Hardware

• C/C++ Integration mit inferenzbasierten Bibliotheken

• Nutzung von SDKs (z. B. TensorFlow Lite Micro, Edge Impulse)

Übungen in Form von konkreten Anwendungsbeispielen 

• Die Studierenden analysieren spezialisierte Hardware- und Softwareumgebungen für KI-Anwendungen im Embedded-Bereich im Hinblick auf Leistungsfähigkeit, Ressourcenbedarf und Einsatzmöglichkeiten.

• Die Studierenden entwickeln und implementieren KI-basierte Lösungsansätze auf geeigneten Embedded-Plattformen für spezifische Anwendungsszenarien.

Vortragselemente wechseln mit Einzel- und Gruppenübungen ab. 

Immanente Leistungsüberprüfung: Einzel- und Gruppenarbeiten für den immanenten Prüfungsteil sowie eine zusätzliche abschließende schriftliche Prüfung

• Einführung: Grundlagen und Begriffe

  • Definitionen: Entrepreneurship, Intrapreneurship, Leadership

  • Historische Entwicklung und aktuelle Trends

• Entrepreneurship-Prozesse

  • Opportunity Recognition und Idea Generation

  • Business Model Innovation

  • Finanzierungsstrategien (z. B. Venture Capital, Bootstrapping)

• Leadership im Gründerkontext

  • Führungsstile und -theorien (z. B. transformational, situativ, servant leadership)

  • Führung von Gründerteams

  • Umgang mit Unsicherheit und Risiko

• Innovation und Unternehmenswachstum

  • Strategien für Wachstum und Skalierung

  • Innovationsmanagement in Startups und etablierten Unternehmen

• Entrepreneurial Mindset und Soft Skills

  • Resilienz, Kreativität, Risikobereitschaft

  • Kommunikation, Networking und Verhandlung

• Ethik und Verantwortung

  • Nachhaltigkeit und soziale Verantwortung

  • Ethische Dilemmata für Gründer:innen und Führungskräfte

• Praxisprojekte und Fallstudien

  • Analyse realer Gründungsgeschichten

  • Gruppenprojekte: Entwicklung eines eigenen Startup-Konzepts

• Die Studierenden analysieren unterschiedliche unternehmerische und führungsbezogene Zugänge und Methoden und wenden diese gezielt zur Entwicklung von Lösungsstrategien in beruflichen Kontexten an.

• Die Studierenden reflektieren ethische und gesellschaftliche Rahmenbedingungen und bewerten deren Auswirkungen auf unternehmerisches und verantwortungsbewusstes Führungshandeln.

• Kurze Input-Sessions (max. 20–30 Minuten), um zentrale Konzepte vorzustellen

• Teamrollen zu Leadership erproben und dokumentieren

• Fallstudien und Gruppenarbeiten dazu

• Abschlusspräsentation oder Pitch mit Feedback

Immanente Leistungsüberprüfung: Gruppenprojekt + Pitch-Präsentation

Reflexionsbericht über Leadership-Rollen im Team

Fallstudienanalyse

Multiple-Choice Tests

Umsetzung der erworbenen Kenntnisse in Form eines praktischen Projektes.
Diese Projekte orientieren sich dabei an den Forschungsfragestellungen des Studienganges sowie an Kooperationsprojekten mit der Industrie.
Fokus liegt dabei vor allem auf dem breiten Industrie 4.0 - Anwendungsbereich.

Diskussion der dabei gewonnenen Erfahrungen der Studierenden und Reflexion der Erkenntnisse. 

• Die Studierenden analysieren grundlegende Methoden und den prozessorientierten Ansatz des Projektmanagements und wenden diese unter Einsatz geeigneter Werkzeuge und Checklisten in interdisziplinären Projektgruppen praxisnah auf themenspezifische Aufgabenstellungen an.

• Die Studierenden kooperieren eigenverantwortlich in uni- und interdisziplinären Teams, um neue Systeme, Prototypen und Verifikationsmuster zu entwickeln und die Ergebnisse kritisch zu reflektieren.

Unter Anleitung durch die Lehrenden dieses Masterstudienganges erarbeiten Studierende Konzepte und überprüfen diese Konzepte in Form von Prototypen.

Immanente Leistungsüberprüfung: praktisch/konstruktive permanente Leistungskontrolle und Dokumentation

Grundlagen der funktionalen Sicherheit erklären, inklusive relevanter Normen wie ISO 26262, IEC 61508 oder DO-178C.

Gefährdungs- und Risikoanalysen durchführen (z. B. mit Methoden wie FMEA, FTA oder HAZOP).

Anforderungen an Safety-Cases und Sicherheitsnachweise verstehen und dokumentieren.

Sicherheitsarchitekturen für Embedded Systems entwerfen (z. B. Redundanzkonzepte, Watchdog-Systeme, Safe-State-Designs).

Typische Software- und Hardware-Sicherheitsmaßnahmen implementieren (z. B. Safe Memory Access, Timeouts, Checksummen).

Die Konzepte der Zuverlässigkeit, Verfügbarkeit, Wartbarkeit und Sicherheit (RAMS) anwenden.

Werkzeuge und Methoden zur Verifikation und Validierung von sicherheitskritischer Software nutzen.

Sicherheitsanforderungen in den Softwareentwicklungsprozess integrieren – vom Anforderungsmanagement bis zur Wartung.

Interdisziplinäre Schnittstellen erkennen und mit Fachbereichen wie Ethik, Recht und Systemengineering verknüpfen.

Auswirkungen sicherheitsrelevanter Entscheidungen im ethischen und gesellschaftlichen Kontext reflektieren.

• Die Studierenden analysieren relevante Safety-Methoden für Embedded Systeme und bewerten deren Einsatzmöglichkeiten im Hinblick auf funktionale Sicherheit und Systemzuverlässigkeit.

• Die Studierenden integrieren geeignete Maßnahmen zur Erhöhung der funktionalen Sicherheit und Systemzuverlässigkeit in konkrete Entwicklungsszenarien und dokumentieren diese nachvollziehbar.

State of the art - Literaturanalysen 

Einzel- u. Gruppenarbeiten

Reflexion der Ergebnisse im Plenum

Diskussion unterschiedlicher Lösungsvorschläge (Vor- Nachteilanalyse)

Immanente Leistungsüberprüfung: Einzel- u. Gruppenarbeiten für den immanenten Prüfungsteil sowie eine abschließende schriftliche Prüfung

• Einführung in die Grundlagen der Automatentheorie
  • Begriffe und Grundlagen
  • Endliche Automaten
  • Deterministische Automaten
  • Kontextfreie Grammatiken und Sprachen
• State Machines 
  • Zweck und Funktionsweise
  • Formale Darstellung
• Methoden und Techniken zur formalen Verifikation
  • Formale Spezifikation von Programmen 
  • Korrektheitsbeweise

• Die Studierenden analysieren Grundlagen, Zweck und Funktionsweise von State Machines und wenden diese zielgerichtet zur Modellierung und Implementierung zustandsbasierter Abläufe in eingebetteten Systemen an.

• Die Studierenden analysieren die Grundprinzipien der Automatentheorie und bewerten deren Bedeutung für die formale Modellierung und Umsetzung zustandsbasierter Systeme.

• Die Studierenden analysieren Methoden zur Formalisierung von Embedded Software und wenden geeignete Verfahren zur Verifikation und zum Nachweis funktionaler Korrektheit in sicherheitskritischen Systemen an.

Vortrag

praktische Übungen in Präsenz und Fernlehre

Immanente Leistungsüberprüfung: Einzel- und Gruppenarbeiten für den immanenten Prüfungsteil sowie eine abschließende schriftliche Prüfung

• KI in der wissenschaftlichen Forschung
  - Automatisierung wissenschaftlicher Prozesse
  - Datenanalyse und Mustererkennung
  - Unterstützung bei Literaturrecherche und Wissensmanagement
  - Einsatz von KI in Experimenten und Simulationen

• Anwendungsbeispiele 
  - in der Informatik                                                            - Technik- und Ingenieurwissenschaften

• Chancen und Potenziale
  - Effizienzsteigerung und Beschleunigung von Forschung
  - Neue Erkenntnisse durch KI-gestützte Analysen
  - Multidisziplinäre Zusammenarbeit                                    - Mensch-Maschine-Kollaboration in der Forschung

• Herausforderungen und ethische Fragestellungen
  - Nachvollziehbarkeit und Transparenz von KI-Ergebnissen
  - Bias und Diskriminierung in KI-Systemen
  - Urheberrecht, Verantwortlichkeit und Autorschaft

• Die Absolvent*innen reflektieren kritisch die Methodik, Aussagekraft und Grenzen KI-gestützter Textanalysen und bewerten deren Relevanz und Aussagekraft im wissenschaftlichen Kontext.

• Die Absolvent*innen setzen KI-basierte Tools zielgerichtet zur strukturierten Analyse wissenschaftlicher Texte ein und wählen passende Werkzeuge entsprechend der fachlichen Anforderungen aus.

Lehrveranstaltung wird in Form eines Seminars abgehalten

Immanente Leistungsüberprüfung: Immanenter Prüfungscharakter

* Grundlegende ethische Begriffsbestimmungen und Zusammenhänge. 

* Ethische Grundpositionen in allgemeiner und angewandter Ethik. 

* Ethische Reflexion und Argumentationsweisen. 

* Technik und Technologien und ihre ethischen Implikationen. 

* Technik und ihr impact bezüglich (verbesserter) Lebensbedingungen, Nachhaltigkeit und zum Wohl von Mensch und Umwelt. 

* Gesellschaftliche Verantwortung im Kontext von Technikherstellung und -vertrieb. 

* Neue Entwicklungstrends und ihre ethische Relevanz: Künstliche Intelligenz und ihre Chancen/Grenzen; automatisierte Entscheidungsprozesse und ihre Herausforderungen; autonome Mobilität (Fahrzeuge). 

* MEESTAR-Modell und seine Implementierung in ethisch relevante Entscheidungsprozesse im Umgang mit Technik. 

* Forschungs- und Wissenschaftsethik. 

* Ethikkommissionen und ihre (mögliche) Bedeutung für die Forschung. 

• Die Studierenden analysieren ethische Fragestellungen im Zusammenhang mit Technik- und Technologieentwicklung und reflektieren deren gesellschaftliche Auswirkungen unter dem Aspekt professioneller Verantwortung.

• Die Absolvent*innen analysieren ethische Prinzipien und Argumentationsstrategien und wenden diese gezielt in komplexen Entscheidungsprozessen innerhalb von Forschungs- und Entwicklungszusammenhängen an.

• Die Absolvent*innen analysieren und reflektieren ethische Dimensionen ihres beruflichen Handelns sowie wissenschaftlicher Entwicklungsprozesse und -trends, treffen fundierte Urteile und leisten damit einen Beitrag zur Etablierung verantwortungsvoller wissenschaftlicher Praxis.

• Absolvent*innen können mit dem MEESTAR-Modell kompetent umgehen und besitzen einen Überblick über die Funktionen und Aufgaben von Ethikkommissionen.

Vortrag und Erörterung von Fallbeispielen

Beispielanwendungen durch Arbeitsauftrag 

Immanente Leistungsüberprüfung: Immanente Leistungsüberprüfung

Selbstständige Bearbeitung einer fachlich relevanten Thematik auf wissenschaftlichem Niveau unter Anleitung einer Betreuerin/eines Betreuers, Ausarbeitung der Masterarbeit

• Die Studierenden analysieren wissenschaftliche, theoretische und anwendungsbezogene Grundlagen ihres Masterarbeitsgebiets und leiten daraus relevante Fragestellungen ab.

• Die Studierenden wenden geeignete Methoden zur Erstellung wissenschaftlicher Arbeiten und Publikationen, bezogen auf eine Forschungsfragestellung im Bereich der Technischen Informatik, strukturiert an.

Selbstständige wissenschaftliche Arbeit unter Anleitung einer Betreuerin/eines Betreuers

Endprüfung: Beurteilung der abgegebenen Masterarbeit

Defensio der Masterarbeit sowie Fragen zu verschiedenen Inhalten des Studiums

• Die Studierenden analysieren komplexe fachliche, methodische und wissenschaftliche Problemstellungen ihres Studiengebiets eigenständig und reflektieren diese auf Basis aktueller wissenschaftlicher Erkenntnisse.

• Die Studierenden weisen durch das erfolgreiche Ablegen der Masterprüfung nach, dass sie solche Problemstellungen lösungsorientiert bearbeiten und ihre methodischen Vorgehensweisen nachvollziehbar begründen können.

Wissenschaftliche Publikation in einem Spezialbereich der Technischen Informatik

Endprüfung: Mündliche, kommissionelle Abschlussprüfung