| 03-IBVP-AKR | Actionable Knowledge Representation (in englischer Sprache) Die Veranstaltung findet im TAB in Raum 0.30 statt. https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibv/03-ibvp-akr.pdf
This course deals with the idea of bringing knowledge into applications to support users in daily life. It therefore covers topics on how knowledge can be represented to be machine-understandable, how knowledge can be acquired from different sources (including Web scraping) and how such different knowledge chunks can be linked. It will further discuss how to reason about knowledge and how different agents like websites, AR applications or robots can use knowledge to support users in their daily life. All exercises will be available in platform-independent jupyter notebooks based on python and have low software requirements. Termine und weitere Informationen finden Sie in Stud.IP. | Robert Porzel Michaela Kümpel |
| 03-IMAP-ACG | Advanced Computer Graphics (in englischer Sprache) Termine und weitere Informationen finden Sie in Stud.IP. | Prof. Dr. Gabriel Zachmann |
| 03-IMAT-APX | Approximation Algorithms (in englischer Sprache) Profil: SQ, KIKR. Schwerpunkt: IMA-SQ, IMVT-AI, IMVT-VMC weitere Studiengänge: M-M-Alg-Num, M-T https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imat/03-imat-apx.pdf
A large number of problems arising in practical scenarios like communication, transportation, planning, logistics etc. can be modeled as combinatorial optimization problems. In most cases, these problems are computationally intractable and one often resorts to heuristics that provide sufficiently good solutions in reasonable amount of runtime. However, in most cases, such heuristics do not provide a worst case guarantee on the performance in comparison to the optimum solution. In this course, we shall study algorithms for combinatorial optimization problems which can provide strong mathematical guarantees on performance. The course aims at developing a toolkit for solving such problems. The lectures will consist of designing polynomial-time algorithms and proving rigorous bounds on their worst case performances. We review many classical results in the field of approximation algorithms, highlighting different techniques commonly used for the design of such algorithms. Among others, we will treat the following topics: • Greedy algorithms and Local Search • Rounding Data and Dynamic Programming • Deterministic Rounding of Linear Programs (LPs) • Random Sampling and Randomized Rounding of LPs • Primal-Dual Methods • Hardness of Approximation • Problem Solving under Uncertainty Termine und weitere Informationen finden Sie in Stud.IP. | Prof. Dr. Nicole Megow Moritz Yannik Buchem |
| 03-IBFW-BBDC | Bremen Big Data Challenge https://lvb.informatik.uni-bremen.de/igs/03-ibfw-bbdc.pdf Inhalt: Das Seminar beschäftigt sich mit der Aufgabe der diesjährigen Bremen Big Data Challenge (BBDC). Die Teilnehmer:innen des Seminars stellen ihre Lösung der Aufgabe in einer Ausarbeitung im Umfang von zwei Seiten und in einer Präsentation vor den anderen Teilnehmer:innen vor. Weitere Details zur Challenge: https://bbdc.csl.uni-bremen.de Ziele: Während der Challenge erarbeiten die Teilnehmer:innen selbständig eine Lösung für die diesjährige Bremen Big Data Challenge. Sie lernen und vertiefen dabei ihre Kenntnisse der Datenanalyse und des Maschinellen Lernens anhand eines praktischen Beispiels. Die Studierenden lernen präzise ihr Vorgehen und Ergebnisse in einem wissenschaftlichen Format zusammenzufassen und zu präsentieren. Ablauf: Der Kickoff Termin ist der 7.4., 14:15-15:45, Cartesium Raum 0.01, hier werden Scheinbedingungen und Fragen geklärt. Ein weiterer Termin für Fragen findet am 4.5., 14:15-15:45 (ebenfalls in Raum 0.01) statt. Der Abschlusstermin wird in Absprache mit den Teilnehmenden bestimmt. Hier stellen die Studierenden ihre Präsentation vor. Sprache: Die primäre Sprache ist Deutsch. Englische Ausarbeitung und Vorträge sind ebenfalls möglich und erwünscht. Termine und weitere Informationen finden Sie in Stud.IP. | Tanja Schultz Felix Putze |
| 03-IMAP-DIS | Design of Information Systems (in englischer Sprache) Termine und weitere Informationen finden Sie in Stud.IP. | Martin Gogolla |
| 03-IBAP-DSMS | Domänen-spezifische Modellierung und Sprachen Termine und weitere Informationen finden Sie in Stud.IP. | Nico Hochgeschwender |
| 03-IBFW-EIUG | Ergänzung Informatik und Gesellschaft Nur für Studierende, die IUG belegt haben, und nach Absprache mit dem Dozenten. Zeiten und Räume wie IUG Die Vorbesprechung findet am 10. April 2026 von 12-14h statt im (…) Nur für Studierende, die IUG belegt haben, und nach Absprache mit dem Dozenten. Zeiten und Räume wie IUG Die Vorbesprechung findet am 10. April 2026 von 12-14h statt im MZH 1090. Termine und weitere Informationen finden Sie in Stud.IP. | Ralf Eric Streibl |
| 03-IBAP-ML | Fundamentals of Machine Learning (in englischer Sprache) Schwerpunkt: AI https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibap/03-ibap-ml.pdf Die Übungen starten in der 2. Semesterwoche. You can take IBAP-ML Grundlagen des Maschinellen Lernens in German or IBAP-ML Fundamentals of Machine Learning in English. The course content is the same and can only be credited once. Termine und weitere Informationen finden Sie in Stud.IP. | Tanja Schultz Felix Putze Zhao Ren |
| 03-IBAA-GOVTEC | https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibaa/03-ibaa-govtec.pdf Die digitale Transformation des öffentlichen Sektors wird mit einer Fülle an unterschiedlichen Technologien vorangetrieben, die es ermöglichen, Prozesse zu automatisieren, die Effizienz zu steigern und die Interaktion mit Bürger*innen zu verbessern. Im Rahmen des Moduls Government Technology haben die Studierenden die Möglichkeit, solche Technologien anhand von Praxisbeispielen kennenzulernen und zu vertiefen. Hierbei werden auch die Chancen und Risiken der verschiedenen Technologien beleuchtet, um ein umfassendes Verständnis für deren Einsatz im öffentlichen Sektor zu erlangen. Dabei spielen Themen wie Künstliche Intelligenz, Blockchain, Robotic Process Automation und Mixed Reality eine wichtige Rolle. Im Rahmen des Moduls Government Technology haben die Studierenden nicht nur die Möglichkeit, theoretische Konzepte kennenzulernen, sondern auch anhand von realen Beispielen zu vertiefen. Hierbei werden konkrete Anwendungen und Projekte aus dem öffentlichen Sektor vorgestellt, die bereits mit den genannten Technologien umgesetzt wurden. Dabei lernen die Studierenden nicht nur die technischen Aspekte kennen, sondern auch die Herausforderungen, die bei der Einführung und Nutzung solcher Technologien im öffentlichen Sektor auftreten können. Termine und weitere Informationen finden Sie in Stud.IP. | Prof. Dr. Dr. Björn Niehaves Luca Tom Bauer Jan Westermann Steffen Frederik Janas Fock Samira Krodel |
| 03-IBAP-KI | Grundlagen der Künstlichen Intelligenz Termine und weitere Informationen finden Sie in Stud.IP. | Michaela Kümpel Michael Beetz |
| 03-DMB-MI-1-MI2 | Grundlagen der Medieninformatik 2 Für Informatik Studierende nach der neuen BPO ist es IBA, für Studierende nach der alten BPO ist es Fachinformatik 2. (…) Termine und weitere Informationen finden Sie in Stud.IP. | Udo Frese |
| 03-IBAP-ML | Grundlagen des Maschinellen Lernens Schwerpunkt: AI https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibap/03-ibap-ml.pdf Die Übungen starten in der 2. Semesterwoche. Es kann IBAP-ML Grundlagen des Maschinellen Lernens auf deutsch oder IBAP-ML Fundamentals of Machine Learning auf englisch belegt werden. Die Inhalte des Kurses sind gleich und nur ein Mal anrechenbar. Termine und weitere Informationen finden Sie in Stud.IP. | Tanja Schultz Felix Putze Zhao Ren |
| 03-IMAP-ISPS | Informationssicherheit - Prozesse und Systeme Termine und weitere Informationen finden Sie in Stud.IP. | Prof. Dr.-Ing. Carsten Bormann Stefanie Gerdes |
| 03-IBAA-ITM | Informationstechnikmanagement Termine und weitere Informationen finden Sie in Stud.IP. | Prof. Dr. Andreas Breiter |
| 03-M-GS-7 | Introduction to R (in englischer Sprache) Termine und weitere Informationen finden Sie in Stud.IP. | Prof. Dr. Werner Brannath |
| 03-IBFW-KIBR | KI-basierte Robotersteuerung Termine und weitere Informationen finden Sie in Stud.IP. | Michael Beetz |
| 03-IMAP-LLML | Life-Long Machine Learning (in englischer Sprache) Termine und weitere Informationen finden Sie in Stud.IP. | Prof. Dr. Martin Mundt |
| 03-IBAT-LO | Termine und weitere Informationen finden Sie in Stud.IP. | Christoph Lüth Dr. Serge Autexier |
| 03-M-GS-16 | Mathematisches Handwerkszeug für das Studium Mathematik ist die Grundlage moderner Schlüsseltechnologien – von KI und Machine Learning bis hin zum Klimaschutz und der Datenanalyse. Da universitäre Mathematik (…) Mathematik ist die Grundlage moderner Schlüsseltechnologien – von KI und Machine Learning bis hin zum Klimaschutz und der Datenanalyse. Da universitäre Mathematik direkt auf Schulwissen aufbaut, schließt dieser Kurs die Lücke zwischen Schule und Hochschule. Er dient der umfassenden Wiederholung und Festigung jener Basiskompetenzen („Handwerkszeug“), die für kommende Fachsemester essenziell sind. Termine und weitere Informationen finden Sie in Stud.IP. | Dr. Ingolf Schäfer |
| 03-IMAP-MIA | Medical Image Analysis (in englischer Sprache) Termine und weitere Informationen finden Sie in Stud.IP. | Prof. Dr.-Ing. Horst Karl Hahn |
| 03-IBFW-MEHE | Das Seminar vermittelt grundlegende Konzepte und Verfahren der Metaheuristik zur Lösung komplexer Optimierungsprobleme, für die keine exakten Algorithmen existieren. (…) Das Seminar vermittelt grundlegende Konzepte und Verfahren der Metaheuristik zur Lösung komplexer Optimierungsprobleme, für die keine exakten Algorithmen existieren. Behandelt werden unter anderem Simulated Annealing, Tabu Search, Genetische Algorithmen und weitere populationsbasierte Verfahren. Termine und weitere Informationen finden Sie in Stud.IP. | Dr. Sarah Maria Morell |
| 03-IBAP-MRCA | Modern Robot Control Architectures (in englischer Sprache) Schwerpunkt: AI https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibap/03-ibap-mrca.pdf The lecture will take place at DFKI.
Robotics is a complex field that emerged at the intersection of multiple disciplines such as physics, mathematics and computer science. New advances in hardware and software design and progress in artificial intelligence enable robotics research to pursue higher goals and achieve increased autonomy in various environments. For instance, robots can operate in disaster zones for search and rescue operations, can be employed in rehabilitation and healthcare, space and underwater exploration, etc. Given the complexity of such scenarios, it is essential to develop robust robotic systems with a high degree of autonomy, able to assist humans in difficult and tedious tasks.
This course aims to provide the fundamentals of modern robot control approaches that enable robots to operate in the environment autonomously. The course introduces a basic understanding of robotics, along with tools and methods to control mobile robotic platforms and manipulators. Firstly, the course presents the basics of modeling robotic systems in terms of geometry, kinematics, and dynamics. Next, real robotic systems are considered with their different types of sensors and actuators. Furthermore, system identification as a means to adapt the robot model to the reality is treated. Finally, the course provides methods and approaches to control robots from a deliberative and reactive point of view. Students will put this knowledge into practice during tutorials and exercise sheets using Python implementation and robot simulations.
Contents
- Introduction to Robotics and AI: long term robot autonomy, artificial intelligence, deliberative vs. reactive control, robotic applications.
- Robot Geometry and Transformations: robot transformations in the 3D space, exponential and logarithmic maps, forward and inverse geometric models.
- Kinematics: definition of twists and wrenches for rigid bodies, geometric Jacobian formulation, forward and inverse kinematics.
- Dynamics: an introduction to Lagrangian and Newtonian mechanics, robot dynamics formulation, recursive Newton-Euler algorithm.
- Sensing and Actuation Modalities: types of sensors and actuators, sensor fusion, actuator control.
- System Identification: methods to identify geometry, kinematic and dyanmic parameters of a robot.
- Localization: direct and probabilistic methods for robot localization, odometry, global localization, particle filter.
- Path Planning: path vs. trajectory generation, graph-based methods for path planning (e.g. Djikstra, A*).
- Dynamic Control: PD gravity compensation control, computed torque control, admittance vs impedance control.
Learning Outcomes
At the end of the course, the student is expected to be able to:
- Have a basic understanding about autonomous robots and AI.
- Compute the coordinate transformations for rigid bodies commonly used in robotics.
- Apply the robot forward and inverse kinematics.
- Describe a robotic system based on its kinematic and dynamic properties.
- Implement and understand the low-level actuator control methods.
- Describe the sensor and actuator modalities used in robotics, and explain their relevance for robot control.
- Apply system identification methods to improve robot models and adapt them to reality.
- Use probabilistic methods for robot localization.
- Generate a path for a mobile robot or manipulator using motion planning methods.
- Apply dynamical control methods on robotic systems such that they are robust against disturbances.
- Assess the strengths and limitations of different control methods presented in the course.
- Identify open challenges in robotics research and current trends in state-of-the-art.
- Communicate confidently using the terminology in the field of robotics.
- Cooperate and work in teams in order to solve tasks.
Examination
During the semester, students are required to complete 6 worksheets in groups of 4. To pass the course, students must achieve a minimum of 50% on both the worksheets and the written exam. The final grade is 40% based on worksheets and 60% on the written exam.
Termine und weitere Informationen finden Sie in Stud.IP. | Frank Kirchner Dennis Mronga M. Sc. Mihaela Popescu M. Sc Jonas Haack |
| 03-IBFW-NAKI | Nachhaltigkeit und Künstliche Intelligenz Termine und weitere Informationen finden Sie in Stud.IP. | Prof. Dr. Martin Mundt |
| 03-IBFW-HTO | Optimization Bootcamp (in englischer Sprache) https://lvb.informatik.uni-bremen.de/igs/03-ibfw-hto.pdf A large number of problems arising in practical scenarios like communication, transportation, planning, logistics etc. can be formulated as discrete linear optimization problems. This course briefly introduces the theory of such problems. We develop a toolkit to model real-world problems as (discrete) linear programs. We also explore several ways to find integer solutions such as cutting planes, branch & bound, and column generation.
Throughout the course, we learn these skills by modeling and solving, for example, scheduling, packing, matching, routing, and network-design problems. We focus on translating practical examples into mixed-integer linear programs. We learn how to use solvers (such as CPLEX, Gurobi, Xpress and free ones) and tailor the solution process to certain properties of the problem.
This course consists of two phases:
- One week Mon-Fri (full day, 9-5) of lectures and practical labs: July 14-18, in MZH.
- A subsequent project period: One problem has to be modeled, implemented, and solved individually or in a group of at most three students. The topic will be provided by the lecturers and will be discussed on the last day of the block course. The project including the implementation has to be presented in the beginning of the winter semester.
There are no prerequisites except some basic programming skills to participate.
Termine und weitere Informationen finden Sie in Stud.IP. | Prof. Dr. Nicole Megow |
| 03-IBAT-PN | Termine und weitere Informationen finden Sie in Stud.IP. | Dr. Sabine Kuske |
| 07-BA37-814-01 | Projektseminar: Stadt-Natur: Biologische Vielfalt und Artenschutz in Bremen Seminar für das Zertifikat Nachhaltigkeit BRENA Biologische Vielfalt ist die Grundlage gesunder Ökosysteme, nicht nur im tropischen Regenwald oder in den Polarregionen, sondern auch direkt vor unserer Haustür. (…) Biologische Vielfalt ist die Grundlage gesunder Ökosysteme, nicht nur im tropischen Regenwald oder in den Polarregionen, sondern auch direkt vor unserer Haustür. Artenvielfalt sichert unsere Lebensgrundlagen, stabilisiert ökologische Kreisläufe und trägt zu Lebensqualität bei. Doch aktuell erleben wir weltweit und auch in Deutschland einen massiven Rückgang an Biodiversität. Ursachen sind unter anderem Lebensraumverlust durch Bebauung und Intensivlandwirtschaft, Umweltverschmutzung, Klimawandel und die Ausbreitung invasiver Arten. Aus diesen Entwicklungen erwachsen dringende Notwendigkeiten für Schutz- und Erhaltungsmaßnahmen – lokal wie global. In diesem Projektseminar erkunden wir zentrale Orte urbaner Biodiversität in Bremen: von naturnah gestalteten Gärten über innerstädtische Naturschutzgebiete bis hin zu ökologisch wertvollen Brachflächen. In Zusammenarbeit mit Praxispartner*innen wie dem BUND, NABU, der Landesjägerschaft Bremen und weiteren Initiativen lernen die Studierenden die Rolle und Bedeutung dieser Orte kennen, diskutieren aktuelle Herausforderungen im Artenschutz und setzen sich mit konkreten Maßnahmen auseinander. Bei praktischen Pflegearbeiten und Forschungsaufgaben packen die Teilnehmenden selbst mit an und erfahren, wie Schutzstrategien vor Ort umgesetzt werden können. Das Seminar verbindet fachliche Einblicke, Exkursionen und praxisorientiertes Lernen mit der Reflexion über die eigene Rolle im gesellschaftlichen Engagement für Biodiversität – und trägt so zum Erwerb zentraler Kompetenzen im Bereich Nachhaltigkeit bei. Termine und weitere Informationen finden Sie in Stud.IP. | Fabio Nicoletti M. Sc Lennart Kötschau |
| 03-IBFW-C++ | https://lvb.informatik.uni-bremen.de/igs/03-ibfw-c++.pdf Das Modul kann nur in der freien Wahl angerechnet werden. Der Kurs findet voraussichtlich vom 18. bis 25.09.2026 von 08-13h statt. Am 09.10.2026 Programmiertest im Testcenter. Die Inhalte dieser Veranstaltung werden für Technische Informatik 2 (Studiengang Informatik) und Computergraphik vorausgesetzt. Mit dem abschließenden Programmiertest können 2 ECTS für "freie Wahl" (unbenotet) erworben werden. Termine und weitere Informationen finden Sie in Stud.IP. | Olaf Bergmann |
| 03-IBFW-PBVML | Proseminar: Bildverarbeitung und Maschinelles Lernen Termine und weitere Informationen finden Sie in Stud.IP. | PD Dr. Björn Gottfried |
| 03-IMAP-QSE | Qualitätsorientierter Systementwurf (in englischer Sprache) Termine und weitere Informationen finden Sie in Stud.IP. | Prof. Dr. Rolf Drechsler Christina Sophie Viola Plump |
| 03-IBAP-RN | Termine und weitere Informationen finden Sie in Stud.IP. | Olaf Bergmann Ute Bormann |
| 03-IMAP-RL | Reinforcement Learning (in englischer Sprache) Termine und weitere Informationen finden Sie in Stud.IP. | Frank Kirchner M.Eng Nayari Marie Lessa |
| 03-IMAP-SECORO | Software Engineering for Cognitive Robots (in englischer Sprache) Termine und weitere Informationen finden Sie in Stud.IP. | Nico Hochgeschwender |
| 03-IBAP-SWT | Termine und weitere Informationen finden Sie in Stud.IP. | Prof. Dr. Rainer Koschke |
| 03-IMAT-TRS | Theorie reaktiver Systeme Termine und weitere Informationen finden Sie in Stud.IP. | Wen-Ling Huang |
| 03-IBAP-ÜB | Termine und weitere Informationen finden Sie in Stud.IP. | Thomas Röfer |
| 03-IMAP-UUW | Umgang mit unsicherem Wissen (in englischer Sprache) Termine und weitere Informationen finden Sie in Stud.IP. | Kerstin Schill Joachim Clemens |