Ingenieurpädagogik Informationstechnik-Elektrotechnik (B.Sc.)

Elektrotechnik 1

Voraussetzungen:
Mathematische Kenntnisse: Funktionen einer reellen Variablen (Parabel, Exponentialfunktion, etc.) mit Kurvendiskussion, lineare Gleichungssysteme, Differential- und Integralrechnung

Gesamtziel:
Fundierte Grundlagenausbildung in Elektrotechnik und Elektronik. Systemverständnis für lineare Prozesse und deren Beschreibung im Zeitbereich anhand von Gleichstromschaltungen. Einführung in die systematische Analyse linearer Netzwerke als Voraussetzung für ein vertieftes Schnittstellen- und Systemverständnis.

Inhalt:
Grundbegriffe: Ladung, Stromdichte, Strom und elektrische Spannung; Einfache Gleichstromkreise: Strom und Spannungsquellen, Kirchhoffsche Gesetze, ohmscher Widerstand, elementare Verfahren zur Analyse von ebenen Widerstandsnetzwerken; Gaußalgorithmus zur Lösung linearer Gleichungssysteme, Leistung bei Gleichgrößen, Leistungsanpassung; Superpositionsprinzip, Quellenäquivalenzen, gesteuerte Quellen; Knotenspannungssystem als Grundlage der numerischen Beschreibung allgemeiner elektrischer Schaltungen; Betrachtung von idealen Spannungsquellen und von gesteuerten Quellen;
Anwendungen:Berechnung von Kurzschlussströmen und einfachen Schaltungen mit Operationsverstärkern als gesteuerte Quellen; Lineare RLC-Schaltungen bei stationärer harmonischer Erregung: Induktivität und Kapazität im Zeitbereich, Zeigerdiagramme für Wechselstromschaltungen.

Prüfungsleistung/Studienleistung:
Vorlesung mit praktischen Übungen
Klausur (90 Minuten)

Mathematik 1A

Mathematik 1A

Voraussetzungen:
Schulkenntnisse über Funktionen

Gesamtziel:
Die Studierenden erwerben die Kompetenz zur mathematischen Beschreibung unserer Umwelt und zur Erklärung vielfältiger Phänomene aus wenigen einfachen Grundtatsachen. Die Studierenden beherrschen den Umgang mit Folgen und Funktionen in einer und mehreren reellen Veränderlichen. Die Studierenden können einfache mathematische Probleme selbständig lösen. Logische Schlussfolgerungen können nachvollzogen werden. Die Studierenden sind in der Lage, einfache ingenieurwissenschaftliche und wirtschaftswissenschaftliche Problemstellungen in mathematischer Notation zu formulieren und systematisch zu lösen.

Inhalt:
Differenzial- und Integralrechnung für Funktionen einer reellen Veränderlichen; Folgen, Reihen und Grenzwerte; Funktionen mehrerer reeller Veränderlicher; Anwendungen aus Wirtschaftswissenschaften, Naturwissenschaften und Technik

Prüfungsleistung/Studienleistung:
Vorlesung mit Nachbereitung und Prüfungsvorbereitung
Klausur (90 Minuten)

Mathematik 1B

Voraussetzungen:
Schulkenntnisse über Vektoren und lineare Gleichungssysteme

Gesamtziel:
Die Studierenden erwerben die Kompetenz zur mathematischen Beschreibung unserer Umwelt und zur Erklärung vielfältiger Phänomene aus wenigen einfachen Grundtatsachen. Die Studierenden beherrschen den Umgang mit linearen Gleichungssystemen, Vektoren, Matrizen und komplexen Zahlen. Die Studierenden können einfache mathematische Probleme selbständig lösen und logische Schlussfolgerungen nachvollziehen. Die Studierenden sind in der Lage, einfache ingenieurwissenschaftliche und wirtschaftswissenschaftliche Problemstellungen in mathematischer Notation zu formulieren und systematisch zu lösen.

Inhalt:
Lineare Gleichungssysteme; Vektoren und Matrizen; Lineare Algebra; Komplexe Zahlen; Anwendungen aus Wirtschaftswissenschaften, Naturwissenschaften und Technik

Prüfungsleistung/Studienleistung:
Vorlesung mit Nachbereitung und Prüfungsvorbereitung
Klausur (90 Minuten)

Programmieren

Voraussetzungen:
Grundkenntnisse einer Programmiersprache

Gesamtziel:
Die Studierenden erwerben eine fundierte Grundlagenausbildung in Informatik und Programmieren.
Folgende Module tragen zum Erreichen des Gesamtziels bei:
• Programmieren 1 - 2
• Objektorientierte Systeme 1
• Softwaretechnik
Ziel dieses Moduls:
Die Studierenden besitzen das grundlegende Verständnis über die Arbeitsweise eines Computers und Umsetzung der Programmierkonzepte.

Inhalt:
Grundlagen:
• Funktionsweise eines von-Neumann-Rechners
• Repräsentation von Zahlen in einem Rechner
• Speicherverwaltung, Stack und Heap
• Umsetzung von Aufgabenstellungen in modular aufgebaute Programme
Einführung in eine höhere Programmiersprache:
• Abgeleitete und zusammengesetzte Datenstrukturen (Zeiger, Felder, Zeichenketten,
Strukturen)
• High-Level-Dateioperationen
• Definition (Prototyp) und Aufruf von Funktionen (Call-by-value und Call-by-reference),
• Rekursive Funktionen
• Funktionen als Programmierbausteine und Schrittweise Verfeinerung als Entwurfsprinzip für Funktionen

Prüfungsleistung/Studienleistung:
Vorlesung mit Nachbereitung
Klausur (90 Minuten)
Laborübung, Testat

Digitaltechnik 1

Voraussetzungen:
Schulwissen zu Boolescher Algebra, kombinatorischen Schaltungen und zur Darstellung von Betragszahlen und Ganzen Zahlen in Rechnern.

Gesamtziel:
Die Studierenden sind in der Lage, den Aufbau und die Funktionsweise von Mikroprozessoren sowie ihre Peripheriebausteine zu verstehen und zu programmieren. Die Studierenden lernen den grundlegenden Aufbau digitaler Systeme und der Methoden für die Entwicklung der Hardware digitaler Systeme. Die Studierenden erwerben ein Grundverständnis für kombinatorische Logik sowie für Aufbau und Funktionsweise von Komponenten. Sie erwerben die Fähigkeit, Funktionen zu beschreiben. Die Studierenden lernen den grundlegenden Aufbau digitaler Systeme und der Methoden für die Entwicklung der Hardware digitaler Systeme kennen. Die Studierenden erwerben ein Grundverständnis für kombinatorische Logik sowie für die Funktionsweise von einfachenKomponenten. Sie sind in der Lage, logische Funktionen mittels Gleichungen und Schaltplan zu beschreiben. Die Studierenden erwerben grundlegende Fähigkeiten für die praktische Umsetzung der grundlegenden theoretischen Konzepte und Methoden einfacher Rechnersysteme mittels digitaler Hardware in VHDL.

Inhalt:
Grundlagen der Booleschen Algebra (Logik-Grundfunktionen, De Morgansche Gesetze); Beschreibung kombinatorischer Schaltungen und Vereinfachung mittels Boolscher Algebra und KV-Diagramm; Grundbausteine digitaler Systeme: Gatter, Flipflops, Multiplexer, Register, Zähler; Kodierung von Zahlen und Zeichen in digitalen Systemen, Dualkodierung; Rechnen mit binären Zahlen: Betragszahlen, Ganze Zahlen und Gleitkommazahlen; Aufbau und Funktionsweise einer ALU (Arithmetisch-logische Einheit).

Prüfungsleistung/Studienleistung:
Vorlesung mit Nachbereitung und Prüfungsvorbereitung, Laborübung
Klausur (90 Minuten), Testat

Elektrotechnik 2

Voraussetzungen:
Mathematische Kenntnisse: Komplexe Zahlen, lineare Differentialgleichungen mit konstanten Koeffizienten
Elektrotechnische Kenntnisse: Methoden zur Lösung von Gleichstromschaltungen. Grundkenntnisse in Bezug auf Zeigerdiagramme für Wechselstromschaltungen

Gesamtziel:
Fundierte Grundlagenausbildung in Elektrotechnik und Elektronik. Folgende Module tragen zum Erreichen des Gesamtziels bei: Elektrotechnik 1, Elektrotechnik 2, Elektronik. Ziele dieses Moduls: Systemverständnis für lineare, dynamische Prozesse und deren Beschreibung im Zeit- und Frequenzbereich anhand von Wechselstromschaltungen.

Inhalt:
Komplexe Wechselstromrechnung, Normierung, Übertragungsfaktor. Beispiel: Amplituden- und Phasenverlauf des Reihenschwingkreises; Darstellung und Interpretation des Übertragungsfaktors mit Hilfe von Bode-Diagramm bzw. Ortskurve; Einführung in die rechnergestützte Schaltungssimulation mit LTSpice; Leistungsberechnung bei stationärer harmonischer Erregung: Betrachtung im Zeitbereich und mit Hilfe der komplexen Wechselstromrechnung. Einführung der Wirk-, Blind- und Scheinleistung sowie des Effektivwerts periodischer Signalverläufe; Anwendung des Überlagerungssatzes auf die Fourier-Reihendarstellung periodischer Signalverläufe; Berechnung des Einschwingverhaltens von linearen, zeitinvarianten Schaltungen mit einem Energiespeicher aus den Differentialgleichungen bei Ein- / Ausschaltvorgängen sowie bei harmonischer Erregung; Zusammenhang zwischen Ausgleichsvorgängen im Zeitbereich und komplexer Wechselstromrechnung im Frequenzbereich am Beispiel periodischer Erregungen von linearen RLC Schaltungen; Vertiefung der erworbenen Kenntnisse in begleitenden Laborübungen.

Prüfungsleistung/Studienleistung:
Vorlesung mit Nachbereitung und Prüfungsvorbereitung, Laborübung
Klausur (90 Minuten), Testat

Betriebssysteme

Voraussetzungen:
Kenntnisse im Programmieren mit C

Gesamtziel:
Die Studierenden erwerben die Kompetenz zur Nutzung von Computer-Hardware und Software sowie von Betriebssystemen und Rechnernetzen.Die Studierenden können die grundlegenden Konzepte von Betriebssystemen beschreiben und die in den marktgängigen Betriebssystemen realisierten Lösungen bewerten. Sie kennen die wesentlichen Funktionen und Dienste von Betriebssystemen und sind in der Lage, sie interaktiv oder in Anwendungsprogrammen zu nutzen. Die Studierenden kennen die Mechanismen der Authentisierung und Autorisierung und sind in der Lage, den Zugriff von Nutzern auf Computer, Dienste und Daten angemessen zu regeln.

Inhalt:
Einführung in die Aufgaben und die Struktur von Betriebssystemen; Benutzung von UNIX per Kommandozeile (Shell- / Skript-Programmierung) sowie die wichtigsten UNIX-Kommandos; Prozesse und Threads; Speicherverwaltung; Interprozesskommunikation und Synchronisation; Dateisysteme; Input und Output; Security; Virtualisierung und Cloud

Prüfungsleistung/Studienleistung:
Vorlesung mit Nachbereitung und Prüfungsvorbereitung, Laborübung
Klausur (90 Minuten), Testat

Mathematik 2

Voraussetzungen:
Mathematik 1

Gesamtziel:
Die Studierenden erwerben die Kompetenz zur mathematischen Beschreibung unserer Umwelt und zur Erklärung vielfältiger Phänomene aus wenigen einfachen Grundtatsachen. Die Studierenden verfügen über das Wissen, reale Probleme mit Hilfe mathematischer Modelle zu beschreiben und systematisch zu lösen. Darauf aufbauend können die Studierenden einfache Probleme selbständig lösen. Die Studierenden können Funktionen mithilfe von Potenzreihen und Taylor-Reihen darstellen. Sie beherrschen den Umgang mit gewöhnlichen Differenzialgleichungen und Differenzialgleichungssystemen. Die Studierenden können Schwingungen mithilfe von Schwingungsdifferenzialgleichungen und Fourier-Reihen analysieren. Die Studierenden sind in der Lage, mathematische Problemstellungen mit Programmen am Computer zu lösen, zu simulieren und zu visualisieren.

Inhalt:
Potenzreihen und Taylor-Reihen; Gewöhnliche Differenzialgleichungen und Differenzialgleichungssysteme; Fourier-Reihen

Prüfungsleistung/Studienleistung:
Vorlesung mit Nachbereitung und Prüfungsvorbereitung, Laborübung
Klausur (90 Minuten), Testat

Statistik

Voraussetzungen:
Mathematik 1

Gesamtziel:
Die Studierenden werden in die Lage versetzt, zufällige und mit Unsicherheit behaftete Phänomene zu beschreiben, zu erklären und zu verstehen.
Die Studierenden kennen die grundlegenden kombinatorischen Formeln und ihre Anwendbarkeit auf entsprechende Fragestellungen; die grundlegenden wahrscheinlichkeitstheoretischen Kennzahlen und ihre Berechnungen bzw. Beziehungen untereinander; die grundlegenden statistischen diskreten und stetigen Verteilungen; die Grundlagen der beschreibenden Statistik und der schließenden Statistik und können sie auf spezifische Situationen anwenden. Die Studierenden sind in der Lage große Datensätze zu beschreiben und Informationen darzustellen; Ereignisse mit Häufigkeiten, Mittelwert und Varianz bzw. Standardabweichung zu beschreiben; Aussagen über mit Unsicherheit behaftete Probleme zu bewerten und einzuordnen. Studierenden können Aussagen über mit Unsicherheit behaftete Fragestellungen herleiten, bewerten, einordnen; Statistik als wichtiges Instrument zur Unterstützung der Arbeit mit großen Datenmengen und Qualitätssicherung.

Inhalt:
Datengewinnung und Datenbereinigung; Darstellung statistischen Materials (Merkmaltypen, grafische Darstellung, Lageparameter einer Stichprobe); Mehrdimensionale Stichproben (Korrelation und Regression); Kombinatorik; Wahrscheinlichkeitsrechnung (Laplace-Modelle; Zufallsvariablen und Verteilungsfunktionen; spezielle Verteilungsfunktionen wie z. B. Normal- oder Binomialverteilung); Schließende Statistik, insbesondere statistische Testverfahren und Vertrauensbereiche; Anwendung statistischer Methoden in der Qualitätssicherung

Prüfungsleistung/Studienleistung:
Vorlesung mit Übungen, Nachbereitung und Prüfungsvorbereitung
Klausur (90 Minuten)

Objektorientierte Systeme

Voraussetzungen:
Kenntnisse einer Programmiersprache

Gesamtziel:
Die Studierenden erwerben eine fundierte Grundlagenausbildung in Informatik und Programmieren. Die Studierenden erlernen objektorientierte Programmierparadigmen und deren praktische Anwendung. Die Studierenden erlernen die methodische Programmierung objektorientierter Systeme. Die Studierenden sind in der Lage, objektorientierte Konzepte in der Programmierung selbstständig umzusetzen.

Inhalt:
Es werden grundlegende Konzepte der objektorientierten Programmierung vermittelt.
Hierzu gehören: Klassenkonzept (Attribute, Methoden), Information-Hiding (public, private); Konstruktoren und Destruktoren; Statische Variablen und statische Methoden; Operatoren und Overloading; Vererbung und Polymorphie; Abstrakte Klassen und ihre Rolle als Schnittstellendefinition.
Als weitere Themen, die bei der objektorientierten Software-Entwicklung wichtig sind, werden behandelt: Referenzen, Namensräume, Umgang mit Strings; Definition und Behandlung von Ausnahmen; Bearbeitung von Dateien mit Hilfe von Streams; Cast-Operatoren und die Typbestimmung zur Laufzeit.

Prüfungsleistung/Studienleistung:
Vorlesung mit Nachbereitung, Laborübung
Klausur (90 Minuten), Testat

Signale und Systeme

Voraussetzungen:
Mathematische Kenntnisse: Fourier-Reihen, komplexe Funktionen, Integraltransformationen, Faltungsintegral
Analyse von linearen elektrischen Grundschaltungen für Gleich- und Wechselspannungen
Grundkenntnisse in Matlab

Gesamtziel:
Die Studierenden werden in die Lage versetzt, dynamische Systeme zu modellieren und zu analysieren. Dies bildet die Grundlage für Anwendungen der Signalverarbeitung in analogen und digitalen Systemen sowie für die Regelungstechnik. Die Studenten sind in der Lage, gängige Filter zu entwerfen. Die Studierenden können Netzwerkdienste konfigurieren, Kommunikationsprotokolle nutzen und deren Funktion analysieren und gegebenenfalls Fehler finden. Die Studierenden beherrschen die Methoden zur Analyse von Signalen und analogen Systemen mit Digitaloszilloskop, Pegelmesser (auch selektiv) und Spektrumanalysator. Sie sind in der Lage Signale und Systeme mit Matlab zu analysieren und zu simulieren.

Inhalt:
Einführung Grundbegriffe; Periodische Signale; Fourier-Reihen, ein- und zweiseitige Spektren; Komplexe Frequenz; Fourier-Transformation; Spektraldichte; Eigenschaften der Fourier-Transformation, Faltung, Dirac- und Sprungfunktion und deren Spektrum; Laplace-Transformation und deren Eigenschaften; Anwendungen für lineare zeitkontinuierliche Systeme; Übertragungsfunktion; Pol-Nullstellen-Diagramme; Dämpfung; Phase und Laufzeit; Impuls- und Sprungantwort; Systemanalyse im Frequenz- und Zeitbereich; Übertragung durch spezielle Systeme; Prinzip der Abtastung, Abtasttheorem, ideale Abtastung

Prüfungsleistung/Studienleistung:
Vorlesung mit Nachbereitung und Prüfungsvorbereitung, Laborübung
Klausur (90 Minuten), Testat

Digitaltechnik 2

Voraussetzungen:
Digitaltechnik 1, Programmieren 1 - 2.

Gesamtziel:
Die Studierenden sind in der Lage, den Aufbau und die Funktionsweise von Mikroprozessoren sowie ihre Peripheriebausteine zu verstehen und zu programmieren. Die Studierenden beherrschen die grundlegenden Konzepte des Aufbaus und der Entwicklungsmethoden von Rechnersystemen mit Schwerpunkt Hardwarearchitektur. Die Studierenden sind in der Lage, Komponenten einfacher Rechnersysteme aufzubauen und deren Zusammenwirken zu analysieren. Die Studierenden erwerben die praktische Umsetzung der grundlegenden theoretischen Konzepte und Methoden einfacher Rechnersysteme in digitaler Hardware in VHDL.

Inhalt:
Theorie, Entwurf sowie Hard- und Software-Realisierung Endlicher Automaten; Aufbau, Funktionsweise und Schnittstellen von Halbleiterspeichern; Aufbau und Funktionsweise von Bussystemen; Aufbau einfacher CPUs in von Neumann- und Harvard Architektur; Steuerwerk und Datenpfad; Rechenwerk und Registersatz;   Adressierungsarten, Befehlsausführung; Ankopplung und Funktion von Peripheriekomponenten wie Digital-Ein/Ausgabe; A/D- und D/A-Umsetzung; 
Der theoretische Teil wird ergänzt durch praktische Laboraufgaben zum Entwurf Endlicher Automaten, Speicheransteuerungen sowie einer CPU in VHDL. Die Entwürfe werden auf RTL-Ebene simuliert und mit Hilfe eines FPGAs realisiert.

Prüfungsleistung/Studienleistung:
Vorlesung mit Nachbereitung, Laborübung
Klausur (90 Minuten), Testat

Elektronik

Voraussetzungen:
Gleichstrom- und Wechselstromrechnung; Mathematische Kenntnisse der Differential- und Integralrechnung, komplexe Zahlen.

Gesamtziel:
Die Studierenden erwerben Kenntnisse über elektrische Netzwerke und sind in der Lage, diese zu analysieren. Die Studierenden sind in der Lage die Funktionsweise elektronischer Schaltungen zu verstehen.

Inhalt:
Schaltungen mit Dioden; Stabilisierungsschaltungen mit Z-Dioden; Thermische Effekte; Gleichrichterschaltungen; Spannungsvervielfachung; Bipolartransistor und Feldeffekttransistoren (FET); Operationsverstärker; Projekt Hardware mit wechselnden Aufgabenstellungen.

Prüfungsleistung/Studienleistung:
Vorlesung mit Nachbereitung und Prüfungsvorbereitung, Laborübung
Klausur (90 Minuten), Testat

Physik

Voraussetzungen:
Mathematische Grundkenntnisse in Algebra und Geometrie, Differenzial- und Integralrechnung sowie in der Vektorrechnung.

Gesamtziel:
Die Studierenden erwerben die Kompetenz zur mathematischen Beschreibung unserer Umwelt und zur Erklärung vielfältiger Phänomene als logische Folge weniger einfacher Grundtatsachen. Die Studierenden erwerben elementare Grundkenntnisse in den Bereichen Mechanik, Schwingungen und Wellen und Halbleitern. Die Studierenden erlangen die Fähigkeit, physikalische Gesetzmäßigkeiten hinter technischen Anwendungen zu erkennen und sie auf neue Problemstellungen zu übertragen. Sie erlernen Methoden und Herangehensweisen, um Problemstellungen strukturiert und zielgerichtet anzugehen und zu lösen.

Inhalt:
Mechanik: Messung, Maßsysteme, Einheiten; Kinematik ein- und dreidimensional, Kreisbewegung; Newtonsche Mechanik, insbesondere Erhaltungsätze; Gravitationsfeld; Stoßprozesse; Drehbewegung
Schwingungen: Grundbegriffe; Mechanische und elektromagnetische Schwingungen, Ungedämpfter harmonischer Oszillator; Gedämpfter harmonischer Oszillator; Erzwungene Schwingung, Resonanz, Überlagerte Schwingungen
Wellen zur Informationsübertragung: Grundbegriffe; Harmonische Wellen; Wellenausbreitung, Schallwellen; Elektromagnetische Wellen; Geometrische Optik

Prüfungsleistung/Studienleistung:
Vorlesung mit integrierten Übungen
Klausur (90 Minuten)

Rechnernetze

Voraussetzungen:
Kompetenzen in den Bereichen Programmierung und Betriebssysteme

Gesamtziel:
Die Studierenden erwerben Kenntnisse über grundlegenden Konzepte und Technologien in Rechnernetzen. Die Studierenden können die grundlegenden Konzepte von Rechnernetzen beschreiben. Sie verstehen das Schichtmodell in Kommunikationsnetzen und die Grundmechanismen und Aufgaben von Kommunikationsprotokollen. Die Funktionsweise wichtiger Standards wie Ethernet und TCP/IP sind den Studierenden bekannt. Dies ermöglicht es ihnen, geeignete Lösungen für verschiedene Anwendungszwecke auszuwählen und zu bewerten. Die Studierenden können Netzwerkdienste konfigurieren, Kommunikationsprotokolle nutzen und deren Funktion analysieren und gegebenenfalls Fehler finden.

Inhalt:
Grundlagen und Netzarchitekturen; Kommunikation in lokalen Netzen; Paketvermittlung im Internet; Transportprotokolle im Internet; Elementare Dienste und Anwendungen; Netztechnik-Beispiele

Prüfungsleistung/Studienleistung:
Vorlesung mit Übungen und Projektarbeit, Laborübung
Klausur (90 Minuten), Testat

Softwaretechnik

Voraussetzungen:
Kenntnisse einer höheren Programmiersprache

Gesamtziel:
Die Studierenden verfügen über Wissen in den Bereichen ingenieurmäßige Software-Entwicklung, Anforderungsanalyse sowie Modellierung. Die Studierenden beherrschen ingenieurmäßiges Software-Engineering. Die Studierenden können Requirements in englischer Sprache aufstellen. Sie können des Weiteren ein Pflichtenheft erstellen. Sie beherrschen die methodische Vorgehensweise zur Erstellung von Software-Applikationen. Die Studierenden erlernen das erfolgreiche Durchführen von Projekten. Sie beherrschen die Instrumente des Projektmanagements.

Inhalt:
Übersicht über Reifegradmodelle und Vorgehensmodelle: Projektmanagement; Konfigurationsmanagement; Änderungsmanagement; Qualitätsmanagement; Requirements Engineering; Systemanalyse; Systementwurf; Systemimplementierung; Systemintegration; Systemtest.
Grundzüge von UML 2.x: Modellelemente, Klassen, Artefakte, Statische
Beziehungen: Abhängigkeit, Assoziation, Generalisierung, Realisierung, Diagrammarten in UML, Use Case Diagramm, Aktivitätsdiagramm, Zustandsautomat, Paketdiagramm, Klassendiagramm, Objektdiagramm, Sequenz- und Kommunikationsdiagramme.
Erstellung eines Pflichtenheftes: Anforderungen/Requirements (in englischer Sprache), Modellierung eines Softwaresystems in UML.
Testen: Validation, Verifikation. Acceptance Test Driven Development: Erstellen von Testcases für die Requirements.

Prüfungsleistung/Studienleistung:
Vorlesung mit Nachbereitung, Laborübung, Blockseminar Software-Projekt Management
Klausur (90 Minuten), Testat, Testat

Schulpraxis 1 mit Begleitseminar

Es handelt sich um ein Teilmodul der Schulpraxis, das aus einem Schulpraktikum und einem Begleitseminar zum Schulpraktikum besteht.

Inhalte

• Erwartungen an das Praxissemester reflektieren
• Im Praxissemester: Organisation, Inhalte, Ziele, Aufgaben von Studierenden und Ausbildungs ¬ lehrern
• Anforderungen an Lehrenden an beruflichen Schulen
• Formulieren von Beobachtungsaufträgen
• Hospitation: Wahrnehmung und Unterscheidung von Beschreibung, Wirkung und Interpretation von Lehr-und Lernprozessen; Unterrichtsbeobachtung und Mitschrift: Formulieren von Beobachtungsaufträgen zur Unterrichtsanalyse
• Anregungen und Hilfen zur Planung von Unterrichtsstunden
• Reflexion der schulpraktischen Erfahrungen
• Auswertung der Beobachtungsaufträge: Anforderungen und Unterrichtsanalyse
• Merkmale guten Unterrichts
• Praktikumserfahrungen und Konsequenzen für das weitere Studium

Teilnahmevoraussetzungen

• Nach Studien-und Prüfungsordnung: keine
• Empfohlen: Grundkenntnisse der Ingenieurwissenschaften; Grundkenntnisse in Erziehungswissenschaft und Berufspädagogik und/oder Fachdidaktik von Vorteil

Teilnahme

Das Begleitseminar wird im Sommer- und im Wintersemester angeboten. Das Schulpraktikum wird von den Studierenden festgelegt. Das Teilmodul kann wahlweise im 3./4. oder 5. Semester absolviert werden.

Prüfungsformen und Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

Dieses Modul ist ein Teilmodul der Schulpraxis. Siehe daher Schulpraxis 2.

Schulpraxis 2 mit Begleitseminar

Es handelt sich um ein Teilmodul der Schulpraxis, das aus einem Schulpraktikum und einem Begleitseminar zum Schulpraktikum besteht.

Inhalte

• Einflussgrößen und Modelle von Unterricht
• Didaktische Modelle und ihre Bedeutung für die Analyse und Planung von Unterricht
• Ablauf der Unterrichtsplanung/Unterrichtsvorbereitung
• Möglichkeiten der Evaluation von Unterricht
• Unterrichtsphasen und Lernphasen (Artikulation)
• Bedeutung des Transfers
• Fokus: der Unterrichtseinstieg
• Lernen lernen: Lernberatung und Lernstrategien
• Reflexion schulpraktischer Erfahrungen
• Auswertung von Beobachtungsaufträgen
• Unterrichtsplanung, Didaktische Modelle, Unterrichtsphasen

Teilnahmevoraussetzungen

• Nach Studien-und Prüfungsordnung: keine
• Empfohlen: Schulpraktikum SP1; Begleitveranstaltung zum Schulpraktikum 1

Teilnahme

Das Begleitseminar wird im Sommer- und im Wintersemester angeboten. Das Schulpraktikum wird von den Studierenden festgelegt. Das Teilmodul kann wahlweise im 4./5. oder 6. Semester absolviert werden.

Prüfungsformen und Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

Teilnahmebestätigung und Praktikumsbericht incl. didaktischer Studie.

Allgemeine und spezielle erziehungswissenschaftliche Grundlagen

Das Modul besteht aus den folgenden zwei Teilmodulen:

Inhalte

a) Einführung in die Erziehungswissenschaft (EG 1):

• Pädagogik-Erziehungswissenschaft -Bildungswissenschaft. Spannungsfelder des Gegenstandsbezugs im Kontext verschiedener Wissenschaftsparadigmata
• Erziehungs-und bildungstheoretische Grundlagen: Antike Paideia, neuzeitlicher Allgemeinbildungsanspruch und spezielleBildung
• Sozialisationstheoretische Grundlagen: Institutionalisierung von Bildungsprozessen; Schule und Gesellschaft
• Educational Governance: Steuerung von Bildungssystemen
• Forschungsbasierte Erziehungswissenschaft: Grundansätze und Methode
• Pädagogische Ethik und pädagogische Gegenwartsfragen: Individualität und Bildsamkeit, Diversität, Heterogenität, inklusive Bildung

b) Einführung in das Studium der Berufspädagogik (EG 2)

• Die Verhältnisbestimmung von allgemeiner und spezieller Bildung: Historisch-ideengeschichtliche Perspektiven zum Verhältnis von Berufsbildung im Kontext von Politik, Gesellschaft und Allgemeinbildungsanspruch
• Schultheorie im Spannungsfeld von geisteswissenschaftlich-philosophischen und sozialwissenschaftlichen Reflexionsbemühungen
• Grundlagen der Schul-und Unterrichtsforschung
• Entwicklung des beruflichen Schulwesens und der Berufspädagogik
• Theorien und Konzepte der Berufspädagogik
• Berufspädagogische Forschungsfragen und -schwerpunkte

Teilnahmevoraussetzungen

keine

Teilnahme

Das Teilmodul "Einführung in die Erziehungswissenschaft" wird jeweils im Wintersemester und "Einführung in das Studium der Berufspädagogik" im Sommersemester angeboten. Die Teilmodule können vom 3. - 7. Semester frei belegt werden. Es bestehen keine inhaltlichen Abhängigkeiten von anderen Pädagogikmodulen.

Prüfungsformen und Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

Die Prüfungsformen können variieren und werden von den Dozierenden zu Beginn der Veranstaltungen festgelegt. Das Modul wird benotet. Weiteres regelt die Prüfungsordnung.

Grundlagen der Berufspädagogik

Das Modul besteht aus den folgenden zwei Teilmodulen:

Inhalte

Lehrveranstaltung a.) Geschichte, Theorien und Modelle der Berufspädagogik (GBP 1):

• Historische Entwicklung der beruflichen Bildung und der Berufspädagogik
• Geschichte und aktuelle Bedeutung der Schul-und Bildungstheorie für die Berufspädagogik
• Genese und Bedeutung didaktischer Modelle des Lehrens und Lernens für die Berufspädagogik: Bildungstheoretische Didaktik –Lehr-/Lerntheoretische Didaktik –Konstruktivistische Didaktik
• Ausgewählte Unterrichtskonzepte und ihre Bedeutung für die Berufspädagogik: Grundlagen des handlungs-und projektorientierten Unterrichts
• Unterricht zwischen Lehrerorientierung und Schülerzentrierung
• ausgewählte Themen der Bildungsforschung
• Theorien der Berufspädagogik im Vergleich

Berufspädagogik zwischen Theorie und Praxis: Alltagstheorien und wissenschaftliche TheorienLehrveranstaltung b.) Organisatorische Strukturen der beruflichen Bildung (GBP 2):

• Bildungssysteme im Vergleich: zwischen Integration und Selektion (Umgang mit Heterogenität in der beruflichen Bildung)
• Struktur der beruflichen Aus-und Weiterbildung in der BRD
• Organisationsformen und Tätigkeitsstrukturen in der beruflichen Bildung am Beispiel der betrieblichen Personalentwicklung (Genese, Schwerpunkte und Strategien der Innerbetrieblichen Aus-und Weiterbildung heute)
• Lernende Schulen/Organisationen: Schulentwicklung in beruflichen Schulen
• Qualitätssicherung in der beruflichen Bildung
• Pädagogische Professionalisierung in der beruflichen Bildung
• (Berufliche) Bildung als lebenslanger Prozess
• Berufsbildung im Dualen System: über-und außerbetriebliche Bildung, Ausbildungsverbünde, Lernkooperationen und Ausbildungsformen

Teilnahmevoraussetzungen

keine

Teilnahme

Das Teilmodul "Einführung in die Erziehungswissenschaft" wird jeweils im Wintersemester und "Einführung in das Studium der Berufspädagogik" im Sommersemester angeboten. Die Teilmodule können vom 3. - 7. Semester frei belegt werden. Es bestehen keine inhaltlichen Abhängigkeiten von anderen Pädagogikmodulen.

Prüfungsformen und Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

Die Prüfungsformen können variieren und werden von den Dozierenden zu Beginn der Veranstaltungen festgelegt. Das Modul wird benotet. Weiteres regelt die Prüfungsordnung.

Grundlagen der Fachdidaktik

Das Modul besteht aus zwei Seminaren:

Inhalte

a) Einführung in die Fachdidaktik (GFD 1)

• Technikverständnis –Definitionen, Mehrperspektivität
• Typische und -untypische Tätigkeitsfelder von Facharbeiterinnen und Facharbeitern, Ingenieurinnen und Ingenieuren
• Qualifikationen –Schlüsselqualifikationen -Kompetenzen –berufliche Handlungskompetenz
• Ausgewählte Ergebnisse und Arbeiten der (gewerblich-technisch orientierten) empirischen Lehr-Lernforschung
• Bildungs-und Ausbildungsplanvorgaben für das berufliche Schulwesen sowie der betrieblichen Ausbildung
• Didaktische Konzeptionen bei besonderer Berücksichtigung des Lernfeldkonzepts: Berufsspezifische Handlungsfelder, Lernfelder und Lernsituationen
• Medien für die Vermittlung und Erarbeitung technikrelevanter Lehr-, Lern-, Kommunikations-und Präsentationsprozesse

b) Methoden für die Aus-und Weiterbildung(GFD 2)

• Arbeitsweisen bzw. Methoden für Lehr-, Lern-und Interaktionsprozesse in den Bereichen Unterricht, Aus-und Weiterbildung
• Kommunikation und Präsentation innerhalb unterschiedlicher didaktischer Konzepte und Lehr-Lern-Szenarien
• Charakterisierung und Strukturierung von Lehr-Lern-Arrangements
• Praktische Durchführung ausgewählter Arbeitsweisen und Methoden zur Förderung von Fach-, Methoden-, Personal-und Sozialkompetenz
• Ausgewählte empirische Forschungsergebnisse zu didaktischen Strategien und Lehr-Lern-Formaten

 Teilnahmevoraussetzungen

keine

Teilnahme

Die Seminare "Einführung in die Fachdidaktik (GFD 1)" und "Methoden der Aus-und Weiterbildung(GFD 2)" werden jeweils zum Wintersemester angeboten. Die Teilmodule können vom 3. - 7. Semester frei belegt werden. Es bestehen keine inhaltlichen Abhängigkeiten von anderen Pädagogikmodulen.

Prüfungsformen und Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

Die Prüfungsformen können variieren und werden von den Dozierenden zu Beginn der Veranstaltungen festgelegt. Das Modul wird benotet. Weiteres regelt die Prüfungsordnung.

Lernen durch Engagement (Service Learning)

Das Modul besteht aus zwei Teilmodulen:
Die Theorie des Service Learning (Vorlesung) wird in eigenständiger Projektarbeit selbst erfahren und umgesetzt.

Inhalte

Allgemeine Schwerpunkte:

• Event-und Kampagnenmanagement
• Grundlagen der Kinder -Jugend-und Seniorenarbeit
• Service Design
• Service Marketing
• Handeln in anderen Lebenswelten

"Fachliche" Schwerpunkte:

• Umweltmanagement
• Berufsorientierung (-zentrum)
• Experimente in der Ideenwerkstatt
• Technik begreifen
• für Technik begeistern
• die Angst vor Technik nehmen

Teilnahmevoraussetzungen

keine
Es wird empfohlen, das Modul nicht vor dem 5. Semester zu belegen.

Teilnahme

Das Teilmodul "Didaktische Konzepte im Bereich Service Learning" wird jeweils nur im Sommersemester und das Projekt im Sommer- und Wintersemester angeboten. Die Teilmodule können prinzipiell vom 3. - 7. Semester frei belegt werden, dennoch wird es vor dem 5. Semester nicht empfohlen. Es bestehen keine inhaltlichen Abhängigkeiten von anderen Pädagogikmodulen.

Prüfungsformen und Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

Die Prüfungsformen können variieren und werden von den Dozierenden zu Beginn der Veranstaltungen festgelegt. Das Modul wird benotet. Weiteres regelt die Prüfungsordnung.

Regelungstechnik-1

Voraussetzungen:
Mathematik, Elektrotechnik, Signale und Systeme, Physik, Elektronik, Digitaltechnik, Computerarchitektur, Programmieren, Objektorientierte Systeme

Gesamtziel:
Die Studierenden erwerben das Verständnis für dynamische Systeme und können diese analysieren. Des Weiteren sind sie in der Lage, Steuerungssoftware für technische Prozesse zu entwerfen. Die Studierenden sollen in die Lage versetzt werden, Steuer- und Regelsysteme zu analysieren und einfache Simulationsmodelle und Regelungen selbst zu entwerfen und zu implementieren. Die Studierenden sind in der Lage, sich bei Bedarf in speziellere Probleme der System- und Simulationstechnik selbständig einzuarbeiten. Die Studierenden erlernen die praktische Anwendung der Konzepte der Regelungstechnik.
Die Studierenden lernen das Modellieren, Simulieren, Steuern und Regeln dynamischer Systeme. Somit sind sie fähig, einfache Simulationsmodelle und Regelungen selbst zu entwerfen und zu implementieren. Die Studierenden erwerben somit die Grundlagen, um sich bei Bedarf in speziellere regelungstechnische Probleme selbstständig einzuarbeiten. Die Studierenden sammeln erste Erfahrungen mit einem State-of-the-Art- Entwurfswerkzeug für die Simulation und Implementierung von Regelsystemen für dynamische Systeme. Sie können den Einfluss von Begrenzungen oder Störsignalen bei der praktischen Umsetzung einschätzen, die bei theoretischen Betrachtungen oft vernachlässigt werden. 

Inhalt:
Überblick über den Entwurf und die Modellierung technischer Systeme; Beschreibung des dynamischen Verhaltens kontinuierlicher Systeme durch Blockdiagramme und deren Analyse im Zeit- und Frequenzbereich; Eigenschaften von Regel- und Steueralgorithmen, Stabilitätsanalyse, wichtige Entwurfsverfahren für Regler; Implementierung von Regelungen und Steuerungen in Hard- und Software; Wirkung der zeit- und wertdiskreten Implementierung bei Simulationen und Regelalgorithmen; Entwurfs- und Simulationswerkzeug MATLAB/Simulink, Echtzeitsimulationen, automatische Codegenerierung

Prüfungsleistung/Studienleistung:
Vorlesung mit Nachbereitung und Prüfungsvorbereitung, Laborübung
Klausur (90 Minuten), Testat

Sensoren und Aktoren

Voraussetzungen:
Physikalische Grundkenntnisse, Elementare Statistik, Diskrete Fouriertransformation, MATLAB-Grundkenntnisse, Informationstechnische Grundkenntnisse, Grundkenntnisse der Systemtheorie, Abtasttheorem.

Gesamtziel:
Die Studierenden erwerben das Verständnis für dynamische Systeme und können diese analysieren. Des Weiteren sind sie in der Lage, Steuerungssoftware für technische Prozesse zu entwerfen. Die Studierenden können Probleme bei der passiven und aktiven Informationsaufnahme von Sensordaten einschätzen und Lösungsstrategien selbstständig erarbeiten. Sie besitzen fundierte Kenntnisse über die wichtigsten Methoden zur Informationsgewinnung aus Sensordaten realer Vorgänge. Sie beherrschen Methoden zur Verarbeitung, quantitativen Auswertung und Merkmalsgewinnung. Die Studierenden verstehen die Konzepte der industriellen Sensordatenverarbeitung.

Inhalt:
Multispektral- und Mehrkanal-Sensoren; Aktoren für die Informationsgewinnung und -Ausgabe; Visuelle Perzeption; Entstehung, Aufnahme und Digitalisierung von Bildsignalen; Strategien der 2D- und 3D-Bildaufnahme; Bild- und Bildfolgenverarbeitung in der zeitlichen / räumlichen Domäne; sowie in der Zeitfrequenz- / Ortsfrequenz-Domäne; Morphologische Bildverarbeitung, Texturanalyse, Merkmalsextraktion, Segmentierung; Objektrepräsentation, Objekterkennung, Klassifikation, neuronale Netze; Grundzüge des Soft Computing; Systembeispiele (Industrielle 2D- und 3D-Inspektion, Robotik, Medizin, Verkehr, Sicherheit, Umweltmonitoring)

Prüfungsleistung/Studienleistung:
Vorlesung mit Nachbereitung und Prüfungsvorbereitung, Laborübung und Projekt
Klausur (90 Minuten), Testat

Computerarchitektur

Voraussetzungen:
Programmieren, Informatik, Softwaretechnik

Gesamtziel:
Die Vorlesung führt in die Architektur von Rechnersystemen mit Mikroprozessoren und Mikrocontrollern ein. Die Studierenden entwickeln ein Grundverständnis für die Maschinenbefehlsebene (Instruction Set Architecture) von Rechnern und verstehen, wie Programmierkonstrukte höherer Programmiersprachen auf die "Sprache der Hardware" abgebildet werden. Das Verständnis soll helfen, das Zusammenwirken von Programmiersprache, Betriebssystem und Hardware besser abzubilden. Die Studierenden erwerben ein Grundverständnis für die Instruction Set Architecture von Rechnern und verstehen, wie die  Programmierkonstrukte höherer Programmiersprachen auf die "Sprache der Hardware" abzubilden sind. Sie verstehen das Zusammenwirken von Programmiersprache, Betriebssystem und Hardware, um effizientere Software zu entwickeln. Die Studierenden setzen die Grundlagen der hardwarenahen Programmierung in C/C++ und Maschinensprache (Assembler) in praktischen Übungen um.

Inhalt:
Aufbau von Rechnersystemen, arithmetisch-logische Operationen, Grundaufgaben von Betriebssystemen (Wiederholung); Programmiermodell (Registersatz, Adressierungsarten, Memory Map, Befehlssatz) eines beispielhaften Mikroprozessors; Einführung in die Maschinensprache, Abbildung wichtiger Hochsprachenkonstrukte auf die Maschinensprache, Abschätzung des Speicherplatzbedarfs und der Ausführungsgeschwindigkeit; Hardware/Softwareschnittstelle für typische Peripheriebausteine, digitale und analoge Ein-/Ausgabe, Timer, einfache Netzwerkschnittstellen; Modulare Programmierung, Schnittstellen für das Zusammenspiel verschiedener Programmiersprachen; Unterstützung von Betriebssystem-Mechanismen, z.B. Speicherschutz, virtueller Speicher, durch Mikroprozessoren; Überblick über aktuelle Mikro- und Signalprozessorarchitekturen: Technik und Marktbedeutung.

Prüfungsleistung/Studienleistung:
Vorlesung mit Nachbereitung und Prüfungsvorbereitung, Laborübung
Klausur (90 Minuten), Testat

Algorithmen und Datenstrukturen

Voraussetzungen:
Mathematik, Programmieren, Objektorientierte Systeme

Gesamtziel:
Die Studierenden besitzen einen Überblick über die wichtigsten Klassen von Algorithmen. Die Studierenden können grundlegende Merkmale, Leistungsfähigkeit, Gemeinsamkeiten und Querbezüge unterschiedlicher Algorithmen beurteilen. Die Studierenden können grundlegende Algorithmen und Datenstrukturen bezüglich ihrer Eigenschaften und Leistungsfähigkeit richtig anwenden und einschätzen.

Inhalt:
Darstellung, Design und Klassifikation von Algorithmen; Einfache und abstrakte Datenstrukturen: Arrays, Listen, Mengen, Verzeichnisse; Komplexität, Effizienz, Berechenbarkeit, O-Notation; Such- und Sortierverfahren; Bäume und Graphen; Iterative Verfahren (Gauß, Newton); Hash-Verfahren; Geometrische Algorithmen; String-Matching Algorithmen und endliche Automaten; Zufallszahlen und Monte Carlo Algorithmen.

Prüfungsleistung/Studienleistung:
Vorlesung mit Nachbereitung und Prüfungsvorbereitung
Klausur (90 Minuten)

Softwarearchitektur

Voraussetzungen:
Kenntnisse einer objektorientierten Programmiersprache, Kenntnisse in UML 2.

Gesamtziel:
Die Studierenden können die Anforderungen in komplexe Softwarearchitekturen umsetzen. Sie können Entwurfs- und Architekturmuster, Frameworks und Bibliotheken bedarfsgerecht einsetzen. Die Studierenden erwerben Kompetenzen zum ingenieurmäßigen Vorgehen zur Lösung von Problemen im Bereich Softwarearchitektur sowie der Beurteilung und der Auswahl von Software-Technologien. Die Studierenden können Entwurfs- und Architekturmuster auswählen und anwenden. Sie sind in der Lage, Komponenten (EJB) sowie Webservices (SOA) zu programmieren.

Inhalt:
Architektur und Architekten; Vorgehen bei der Architekturentwicklung; Architektursichten, UML 2 für Architekten; Objektorientierte Entwurfsprinzipien; Architektur- und Entwurfsmuster; Technische Aspekte, Berücksichtigung von Anforderungen und Randbedingungen; Middleware, Frameworks, Referenzarchitekturen, Modell-getriebene Architektur; Komponenten, Komponententechnologien, Schnittstellen (API); Bewertung von Architekturen, Refactoring, Reverse Engineering.

Prüfungsleistung/Studienleistung:
Vorlesung mit Nachbereitung und Prüfungsvorbereitung, Laborübung
Klausur (90 Minuten), Testat

Digitale Signalverarbeitung

Voraussetzungen:
Fourier- und Laplace-Transformation; z-Transformation; Kenngrößen und Eigenschaften zeitkontinuierlicher, linearer Systeme; Abtastung und z-Transformation; Grundkenntnisse MATLAB; Vektoren, Polynome, arithmetische Operationen

Gesamtziel:
Die Studierenden werden in die Lage versetzt, lineare, zeitdiskrete Systeme zu entwerfen und in Digitalrechnern zu realisieren. 
Die Studierenden kennen Anwendungsfelder der digitalen Signalverarbeitung; Wichtige Theorien und Modellvorstellungen diskreter Systeme als Grundlage für die moderne Signalverarbeitung und Regelungstechnik; Verfahren zur Analyse und zum Entwurf von diskreten Systemen
Die Studierenden sind in der Lage das Verhalten linearer, zeitdiskreter Systeme im Zeit- und Frequenzbereich zu beurteilen; Abtastvorgänge hinsichtlich des Abtasttheorems zu bewerten; grundlegende digitale Filter zu entwerfen und mit Signalprozessoren zu realisieren; Kenngrößen und Eigenschaften zeitdiskreter Signale und Systeme mit Hilfe des Simulationsprogramms Matlab zu ermitteln und darzustellen
Die Studierenden können gestellte fachspezifische Aufgaben in Kleingruppen mit Hilfe des Simulationsprogramms Matlab bearbeiten, die Ergebnisse vorstellen und verteidigen. 

Inhalt:
Analoge Filter, Standard-Tiefpässe; Zeitdiskrete Systeme und deren Kenngrößen, wie Differenzengleichung, Übertragungsfunktion, Frequenzgang, Pol-Nullstellen-Diagramm, Stabilität; Impulsantwort, Sprungantwort, Strukturen; Rekursive (IIR) und nichtrekursive (FIR) digitale Filter; Entwurf digitaler Systeme; Entwurf und Simulation zeitdiskreter Systeme mit MATLAB; Realisierung linearer, zeitdiskreter Systeme auf einem Signalprozessor

Prüfungsleistung/Studienleistung:
Vorlesung mit Nachbereitung und Prüfungsvorbereitung, Laborübung
Klausur (90 Minuten), Testat

Embedded Systems Design

Voraussetzungen:
Grundlegende Programmierkenntnisse, mathematische Grundlagen, Entwurfsmethoden für technische Systeme.

Gesamtziel:
Die Studierenden werden befähigt, eingebettete Systeme zu konzipieren und zu programmieren.  Die Studierenden kennen Grundlagen eines Designs für Zustandsautomaten am Beispiel von Stateflow; Methoden zur automatischen Codegenerierung für eingebettete Systeme; Theorie bei dem Design von Zustandsautomaten; Aufbau und Entwurf von Markov-Ketten; die Problematik von Warteschlangen. Die Studierenden sind in der Lage eine Softwarearchitektur mittels Zustandsautomaten zu entwerfen; eine Markov-Kette und deren Differentialgleichungen aufzustellen; Warteschlangen-Probleme zu lösen. Die Studierenden können größere Software-Projekte mittels der Modellbasierten Entwicklung für eingebettete Geräte zu selbstständig zu entwerfen.

Inhalt:
Überblick: Technologieentwicklung; Steuerungssysteme und Embedded Systems; Prozessentwicklung; Überblick UML.
Einführung in Stateflow: Aktionen, Einlesen von Daten, Verzweigungen, Transition, Operatoren und Funktionen; Hierarchien und Parallelzustände; Update Methode; Übungsbeispiele.
Deterministische Automaten: Autonome Automaten; Standardautomaten mit verschieden Ereignissen; Ein- / Ausgabe-Automaten; Petri-Netze
Nichtdeterministische Automaten: Wahrscheinlichkeitsrechnung; Markovketten und Warteschlangen-Probleme

Prüfungsleistung/Studienleistung:
Vorlesung mit Nachbereitung und Prüfungsvorbereitung, Laborübung
Klausur (90 Minuten), Testat

Cyber-physical Networks

Voraussetzungen:
Grundlegende Kenntnisse zu Rechnernetzen, Betriebssystemen und Software Engineering

Gesamtziel:
Die Studierenden können die Vernetzung von Cyber-physischen Systemen verstehen. Sie beherrschen die verschiedenen Aspekte der Vernetzung von Cyber-physischen Systemen. Sie sind in der Lage diese zu konzipieren und zu betreiben. Die Studierenden kennen Anforderungen und Lösungen zur Echtzeit-Kommunikation, wesentliche Systeme zur Echtzeit-Kommunikation, Time-Sensitive Networking, Chancen und Risiken der internetbasierten Vernetzung. Die Studierenden können Cyber-physische Netzwerke zu verstehen und zu bewerten, Netzwerke zu konfigurieren und Komponenten in ein System einzubinden. Sie sind in der Lage Cyber-physische Systeme gesamthaft zu verstehen, zu bewerten und zu beherrschen.

Inhalt:
Anforderungen und Konzepte der Echtzeit-Kommunikation, Prozessdatenaustausch und Echtzeit-Verhalten, Time-Sensitive Networking,
Kommunikation über Internet-basierte Protokolle, Beispiele zu bedeutenden Systemen und Protokollen wie CAN,
Industrial und Automotive Ethernet, OPC UA, Netzwerk-Planung, Betrieb und Optimierung, Edge-Computing,
Funknetzwerke für das Internet of Things, Technologien und Standards für das Netzwerkmanagement.

Prüfungsleistung/Studienleistung:
Vorlesung mit Nachbereitung und Prüfungsvorbereitung, Laborübung
Klausur (90 Minuten),  Testat

Regelungstechnik-2

Voraussetzungen:
Mathematik, Physik, Digitaltechnik 1 und 2, Computerarchitektur, Signale und Systeme, Regelungstechnik 1

Gesamtziel:
Die Studierenden erwerben das Verständnis für dynamische Systeme und können diese analysieren. Des Weiteren sind sie in der Lage, Steuerungssoftware für technische Prozesse zu entwerfen. Die Studierenden kennen Modellbildung von Regelungsstrecken und deren Beschreibung mit Hilfe von Blockschaltbildern; Entwurfsverfahren für PID-Artige Regler: Nyquist und Wurzelortskurvenverfahren; Zustandsregler und –Beobachter; Methoden der Linearisierung nichtlinearer Regelstrecken; Methoden der digitalen Regelungstechnik. Die Studierenden sind in der Lage geeignete Verfahren der Regelungstechnik für gegebene Probleme auszuwählen; die erlernten Verfahren mit Hilfe von Matlab/Simulink einzusetzen. Die Studierenden können Regler z.B. in der Programmiersprache C auf einem Mikrocontroller implementieren.

Inhalt:
Detaillierte Beschreibung und Analyse typischer, industrieller Prozesse als Basis für spätere Regler-Entwürfe; Regler-Auslegung anhand der Wurzelortskurve; Zustandsdarstellung linearer Systeme. Steuer- und Beobachtbarkeit; Einführung in den Entwurf von Zustandsreglern und den Luenberger Beobachter; Nichtlineare Regelungen: Methoden der Linearisierung, Stabilität, Untersuchungen in der Phasenebene; Digitaler Regelkreis; Entwurf digitaler Regler (Algorithmen, Echtzeit-Problematik); Arbeiten mit Differenzen-Gleichungen und Folgen; Anwendung der z-Transformation; Stabilität zeitdiskreter Systeme; Entwurf zeitdiskreter Regler auf endliche Einstellzeit; Anwendung der in der Vorlesung betrachteten Verfahren und deren Vertiefung im Labor unter Einsatz von Matlab/Simulink sowie Codegenerierung für den Regler aus dem Simulink-Model

Prüfungsleistung/Studienleistung:
Vorlesung mit Nachbereitung und Prüfungsvorbereitung, Laborübung
Klausur (90 Minuten), Testat

Dependable Systems

Voraussetzungen:
Grundlagen in Mathematik, Statistik und Stochastik, Physik, Elektrotechnik und Softwareentwicklung
Kenntnisse zu Rechnernetzen und Computerarchitekturen

Gesamtziel:

Die Studierenden sind in der Lage, Qualitative und quantitative Designziele für die Dependability von Cyber-Physische Systeme (CPS) zu definieren, Eigenschaften bzgl. Dependability eines gegebenen CPS qualitativ und quantitativ zu bewerten, Maßnahmen zur Förderung der Dependability zu verstehen und zu entwerfen. Sie können Cyber-physische Systeme hinsichtlich der Dependability analysieren, bewerten und notwendige Maßnahmen entwerfen.

Inhalt:

Definition der Verlässlichkeit (Dependability), Verfügbarkeit, Zuverlässigkeit, Funktionssicherheit und Security, Analytische Methoden zur Bewertung der Verlässlichkeit, Risikoanalysen und Maßnahmen zur Erhöhung der Verlässlichkeit, Absicherung der Kommunikation zwischen Komponenten und Teilsystemen (Vertraulichkeit, Integrität, Authentizität), Angriffsszenarien auf Systeme und Gegenmaßnahmen

Prüfungsleistung/Studienleistung:
Vorlesung mit Übungen, Laborübung
Klausur (90 Minuten), Testat

Machine Learning

Voraussetzungen:
Gute mathematische Kenntnisse v.a. in Statistik und Optimierung, Kenntnisse in Informatik.

Gesamtziel:
Die Studierenden kennen Grundlagen der Zeitreihen; Anwendungen, in denen Zeitreihen generiert und aufgezeichnet werden; Verfahren der Klassifikation von Zeitreihendaten; Verfahren zur Regressionsanalyse und zur Vorhersage; Grundlagen der künstlichen Neuronalen Netze. Die Studierenden sind in der Lage geeignete Analyseverfahren auszuwählen und anzuwenden. Die Studierenden können Zeitreihen mit Hilfe von Algorithmen aus den Bereichen „Data Mining“ und „maschinelles Lernen“ intelligent analysieren.
Die Studierenden besitzen Grundkenntnisse in „Data Mining auf Zeitreihen“ und im Umgang mit der Software „R“. Sie sind in der Lage, ausgewählte Verfahren aus den Funktionalitäten „Querying“, „Klassifikation“ und „Vorhersage“ auf Zeitreihen anzuwenden. Diese Techniken werden in vielen industriellen Anwendungen, z.B. bei einer Modell-basierten Diagnose der Hochvoltbatterie eines Hybridfahrzeuges, eingesetzt. Die gelernten Methoden und Konzepte können zum Zwecke des „Data Mining“ auch auf andere Datentypen angewandt werden.

Inhalt:
Introduction to Data Mining with a focus on Time Series Data (Temporal Data Mining); Fundamentals of Time Series Data; Classification, Time Series Querying, Regression/Forecasting; Visualization of Time Series; Artificial Neural Networks; Applied Data Mining for Hybrid Vehicle Powertrain.

Prüfungsleistung/Studienleistung:
Vorlesung mit Nachbereitung und Prüfungsvorbereitung, Laborübung
Klausur (90 Minuten), Testat