Ab dem 5. März werden die Veranstaltungsdaten übergangsweise aus einer statischen Quelle bereitgestellt. Bitte beachten Sie, dass die Informationen möglicherweise nicht tagesaktuell sind. Wir arbeiten daran, den gewohnten Service so schnell wie möglich wiederherzustellen.

Lehrveranstaltungen WiSe 2023/2024

Fachbereich 03: Mathematik/Informatik

Übersicht

Veranstaltungen anzeigen: alle | in englischer Sprache | für ältere Erwachsene | mit Nachhaltigkeitszielen

Digitale Medien, B.Sc.

1. Studienjahr

Dieses Digitale-Medien-Verzeichnis enthält nur die Veranstaltungen des Fachbereichs 3 der Uni Bremen.
Die Veranstaltungen zu \'Gestalterische Grundlagen 1\' und \'Medienwissenschaften 1\' finden an der HfK statt.
Die Angebote der HFK sind zu finden unter Angebote der Hochschule für Künste http://www.hfk-bremen.de/t/digitale-medien

B-MI-1

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-DMB-MI-1-MI1 (03-IBGA-FI-MI1)	Grundlagen der Medieninformatik 1 Media Informatics Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mo 16:00 - 18:00 MZH 1090 Übung wöchentlich Mo 16:00 - 18:00 MZH 1470 Übung wöchentlich Di 10:00 - 12:00 MZH 1450 Übung wöchentlich Di 10:00 - 12:00 MZH 6200 Übung wöchentlich Di 12:00 - 14:00 Übung Online wöchentlich Mi 10:00 - 12:00 MZH 1090 Übung wöchentlich Mi 10:00 - 12:00 MZH 1110 Übung wöchentlich Mi 12:00 - 14:00 MZH 1450 Übung wöchentlich Mi 12:00 - 14:00 MZH 1470 Übung wöchentlich Do 10:00 - 12:00 CART 0.01 (Besprechungsraum) Übung wöchentlich Do 10:00 - 12:00 MZH 1100 Übung wöchentlich Do 10:00 - 12:00 MZH 5600 MZH 4140 Übung wöchentlich Do 10:00 - 12:00 MZH 6200 Übung wöchentlich Do 12:00 - 14:00 HS 2010 (Großer Hörsaal) Vorlesung Einzeltermine: Di 13.02.24 10:00 - 12:00 GW2 B1410 Di 13.02.24 10:00 - 12:00 GW2 B1820 Di 20.02.24 09:00 - 13:00 HS 2010 (Großer Hörsaal) Di 20.02.24 09:00 - 13:00 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Di 20.02.24 09:00 - 13:00 NW1 H 1 - H0020 Di 20.02.24 09:00 - 13:00 GW1-HS H0070 https://lvb.informatik.uni-bremen.de/dmb/03-dmb-mi-1-mi1.pdf	Udo Frese

B-MI-21

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-DMB-MI-21-GDP (03-05-H-509.06)	Grundlagen der Programmierung Introduction to Programming Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Di 12:00 - 14:00 CART 0.01 (Besprechungsraum) Übung wöchentlich Di 14:00 - 16:00 CART 0.01 (Besprechungsraum) Übung wöchentlich Do 14:00 - 16:00 NW2 C0290 (Hörsaal 1) Vorlesung wöchentlich Do 16:00 - 18:00 MZH 1090 Übung wöchentlich Do 16:00 - 18:00 MZH 1110 Übung wöchentlich Fr 12:00 - 14:00 MZH 1470 Übung Einzeltermine: Di 07.11.23 12:00 - 16:00 MZH 4140 Do 07.03.24 09:00 - 13:00 HS 2010 (Großer Hörsaal) Fr 31.05.24 09:00 - 13:00 SFG 2020 Dieser Kurs ist für Studierende der HfK, Studierende der Digitalen Medien und Komplementärfach Informatik an der Universität Bremen und als General Studies Kurs für alle Studiengänge der Universität Bremen. Für Studierende der Informatik, Wirtschaftsinformatik und Systems Engineering gibt es die Veranstaltung Praktische Informatik 1. Achtung: Studierende des Studiengangs Bachelor Berufliche Bildung - Mechantronik müssen nur 3 CP statt 6 CP erbringen und besuchen die erste Hälfte der Veranstaltung.	Dr. Tim Laue

B-MI-31

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IBGT-M1	Mathematik 1: Logik, Kombinatorik und Lineare Algebra Mathematics 1 Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 14:00 - 16:00 MZH 1090 Übung wöchentlich Mo 14:00 - 16:00 MZH 1110 Übung wöchentlich Di 08:00 - 10:00 MZH 1090 Übung wöchentlich Di 08:00 - 10:00 MZH 1450 Übung wöchentlich Di 10:00 - 12:00 NW1 H 1 - H0020 Vorlesung wöchentlich Di 16:00 - 18:00 MZH 1100 Übung wöchentlich Di 16:00 - 18:00 MZH 1380/1400 Übung wöchentlich Di 16:00 - 18:00 Übung Online wöchentlich Mi 08:00 - 10:00 MZH 1090 SFG 2010 Übung wöchentlich Mi 08:00 - 10:00 MZH 1110 GW2 B1580 Übung wöchentlich Do 12:00 - 14:00 MZH 1380/1400 MZH 1090 Übung wöchentlich Fr 10:00 - 12:00 NW1 H 1 - H0020 Vorlesung Einzeltermine: Mo 26.02.24 08:00 - 10:00 MZH 5600 Die Vorlesungen finden entweder online synchron oder in Präsenz statt. Die Übungen sind in Präsenz geplant. Übungsternmine in Präsenz für Studierende der Wirtschaftsinformatik primär am Do 12-14h und für Digitale Medien am Di 8-10.	Dr. Tim Haga

B-MG-11 / B-MW-11 (HfK)

Die Anmeldung zu Veranstaltungen dieser Module können nur an der HfK vorgenommen werden. https://portal.hfk-bremen.de/myartist/mycourses/Seiten/registration.aspx
Registration for courses in these modules can only be done at the HfK. https://portal.hfk-bremen.de/myartist/mycourses/Seiten/registration.aspx

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
	B-MW-11 sonstige Zu dieser Veranstaltung kann man sich ausschließlich an der HfK anmelden. Registration for the course only at the HfK.	N. N.
	B-MG-11 sonstige Zu dieser Veranstaltung kann man sich ausschließlich an der HfK anmelden. Registration for the course only at the HfK.	N. N.

2. Studienjahr

Lehrveranstaltungs-Überblick

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-05-H-505	Überblick über das Wahlangebot im Fach Informatik Vorlesung Die Veranstaltung findet online asynchron statt und gibt einen Überblick über das Wahlangebot im Fach Informatik, das auch für die Bachelorstudiengänge Digitale Medien/Medieninformatik, Wirtschaftsinformatik und Systems Engineering gilt.	Ute Bormann

B-MI-5

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-DMB-MI-5-ME (03-06-G-517.01)	Media Engineering Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Di 16:00 - 18:00 MZH 1110 Vorlesung wöchentlich Do 16:00 - 18:00 MZH 1100 Übung Nicht für Vollfach-Informatik-Studierende anrechenbar.	Dr. Rene Weller

B-MI-6

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IBAP-CG (03-BB-708.01)	Computergraphik Computer Graphics Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Di 10:00 - 12:00 MZH 1380/1400 Vorlesung wöchentlich Di 12:00 - 14:00 MZH 1380/1400 Vorlesung wöchentlich Do 10:00 - 12:00 MZH 5500 MZH 1110 Übung wöchentlich Do 16:00 - 18:00 MZH 1380/1400 Übung Schwerpunkt: DMI, VMC https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibap/03-ibap-cg.pdf Programmierkenntnisse sind Voraussetzung (ein erfolgreicher Abschluss des "Propädeutikums C" wird empfohlen), ebenso wie algorithmisches Denken, eine gewisse Vertrautheit mit mathematischer Begriffsbildung und Vorgehensweise. Diese Vorlesung soll sowohl eine Einführung in die theoretischen und methodischen Grundlagen der Computergraphik geben, als auch die Grundlagen für die praktische Implementierung von computergraphischen Systemen legen. Der Schwerpunkt liegt auf Algorithmen und Konzepten zur Repräsentation und Visualisierung von polygonalen, 3-dimensionalen graphischen Szenen. Der Inhalt umfasst in der Regel folgende Themen: Mathematische Grundlagen; OpenGL and C ; 2D Algorithmen der Computergrafik (Scan Conversion, Visibility Computations, etc.); Theorie der Farben, Farbräume (hauptsächlich physikalische, neurologische, und technische Aspekte); 3D Computergraphik (Rendering Pipeline, Transformationen, Beleuchtung, etc.); Techniken zum Echtzeit-Rendering; Das Konzept und die Programmierung von Shadern; Texturierung (Einordnung in die Pipeline, einfache Parametrisierung, etc.). Die Übungsaufgaben werden teils theoretisch, teils praktisch sein, wobei die praktischen Aufgaben gewisse Programmierfähigkeiten in C verlangen. (Zu Beginn der Vorlesung wird deshalb nochmals ein kurzer "Refresh" Ihrer C/C-Kenntnisse gemacht.) Die Vorlesung setzt eine gewisse mathematische, algorithmische und programmiertechnische Gewandtheit voraus, fördert diese aber auch und führt sie weiter. https://cgvr.cs.uni-bremen.de/teaching/	Prof. Dr. Gabriel Zachmann

B-MI-7

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IBAA-MTI (03-BB-801.01)	Mensch-Technik-Interaktion Human Computer Interaction Kurs ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 MZH 1110 Übung wöchentlich Mo 12:00 - 14:00 MZH 1470 Übung wöchentlich Mi 08:00 - 10:00 MZH 5600 Übung wöchentlich Mi 12:00 - 14:00 MZH 1110 Übung wöchentlich Do 08:00 - 10:00 MZH 5600 Übung wöchentlich Do 12:00 - 14:00 GW2 B1410 Vorlesung Schwerpunkt: DMI https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibaa/03-ibaa-mti.pdf	Prof. Dr. Tanja Döring

B-MA-1

Für Veranstaltungen dieses Moduls, die von der Hochschule für Künste angeboten werden, bitte das dortige Lehrveranstaltungsverzeichnis ansehen: http://www.hfk-bremen.de/t/digitale-medien

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-DMB-MA-1-CA (03-06-B-520.01)	code/art Kurs ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mi 10:00 - 14:00 MZH 6200 Vorlesung und Übung Kann Code Kunst sein oder machen? Der Kurs “code/art” beschäftigt sich mit der technischen und gestalterischen Dimension von Code (Programmcode) als gestalterisches bzw. künstlerisches Ausdrucksmittel. Wie kann man mit möglichst wenig Code komplexe audiovisuelle Systeme bauen? Ausgangspunkt ist die Demo-Coding-Szene der 1980er Jahre, die mit eingeschränkten Ressourcen kunstvolle Animationen hervorgebracht hat. Ziel des Kurses ist, dass in Kleingruppen generative audiovisuelle Programme entwickelt werden, die zum Semesterabschluss gemeinsam präsentiert werden. Der Kurs wird gemeinsam mit Prof. Ralf Baecker von der Hochschule für Künste veranstaltet. Keywords: demo scene, creative coding, code art, ascii art, generative art, audiovisual performance, synaesthesia	Dr. Tim Laue
03-DMB-MA-1-DZ (03-06-B-520.02)	Digitale Zwillinge Digital Twins Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mi 14:00 - 16:00 MZH 3150 Vorlesung	Robert Porzel

3. Studienjahr

Lehrveranstaltungs-Überblick

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-05-H-505	Überblick über das Wahlangebot im Fach Informatik Vorlesung Die Veranstaltung findet online asynchron statt und gibt einen Überblick über das Wahlangebot im Fach Informatik, das auch für die Bachelorstudiengänge Digitale Medien/Medieninformatik, Wirtschaftsinformatik und Systems Engineering gilt.	Ute Bormann

B-MI-8

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IBAP-DBS (03-BB-703.01)	Datenbanksysteme Database Systems Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Di 12:00 - 14:00 SFG 0140 Vorlesung wöchentlich Mi 10:00 - 12:00 SFG 0140 Vorlesung wöchentlich Mi 16:00 - 18:00 MZH 1380/1400 Übung Die "Hauptveranstaltung" Datenbanksysteme mit 6 CP geht bis Ende Dezember und die 3CP Ergänzung Datenbanksysteme beginnt im Januar. https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibap/03-ibap-dbs.pdf	Prof. Dr. Sebastian Maneth

B-MI-9

Auch Module aus B-MI-8 hier wählbar.
Bei Vorliegen der jeweiligen inhaltlichen Voraussetzungen auch: M-MI/ M-MI-d des Master

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-DMB-MI-9-MOVE	Move on! A perspective of Digital Media Kurs ECTS: 6 Termine: wöchentlich Di 14:00 - 18:00 MZH 1450 Kurs	Frieder Nake
03-IBAP-ISEC (03-BB-707.01)	Informationssicherheit Information Security Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Di 14:00 - 18:00 MZH 6200 Vorlesung und Übung Einzeltermine: Mo 12.02.24 - Fr 16.02.24 (Mo, Di, Mi, Do, Fr) 08:00 - 18:00 MZH 6200 Schwerpunkt: SQ https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibap/03-ibap-isec.pdf	Prof. Dr.-Ing. Carsten Bormann PD Dr. Karsten Sohr Stefanie Gerdes
03-IBAP-ML (03-BB-710.10)	Grundlagen des Maschinellen Lernens Fundamentals of Machine Learning Kurs ECTS: 6 Termine: wöchentlich Di 14:00 - 16:00 MZH 1380/1400 Übung wöchentlich Mi 10:00 - 12:00 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Kurs wöchentlich Mi 12:00 - 14:00 SFG 0140 GW1 B0100 Übung Einzeltermine: Mo 19.02.24 09:00 - 12:00 HS 2010 (Großer Hörsaal) Die Vorlesungsinhalte werden über Videos und Folien asynchron bereitgestellt ("flipped classroom"-Konzept). Schwerpunkt: AI https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibap/03-ibap-ml.pdf	Felix Putze Tanja Schultz Saurav Pahuja
03-IBAP-SDV (03-BB-709.01)	Sensordatenverarbeitung Sensor Data Processing Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mo 12:00 - 14:00 NW2 A0242 (Stufenhörsaal) Vorlesung Einzeltermine: Mi 18.09.24 09:00 - 12:00 MZH 1090 Die Vorlesungsinhalte werden über Videos und Folien asynchron bereitgestellt ("flipped classroom"-Konzept). Schwerpunkt: VMC https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibap/03-ibap-sdv.pdf	Udo Frese Tanja Schultz
03-IBGP-SWP	Software-Projekt Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mi 12:00 - 14:00 MZH 1380/1400 Übung wöchentlich Mi 12:00 - 14:00 MZH 5500 Übung wöchentlich Mi 12:00 - 14:00 Übung Online wöchentlich Do 14:00 - 16:00 MZH 1110 Übung wöchentlich Do 14:00 - 16:00 MZH 1450 Übung Einzeltermine: Mi 18.10.23 12:00 - 14:00 MZH 1380/1400	Karsten Hölscher Dr. Hui Shi Amadou Amadou

B-MA-2

Auch Module aus den Bereichen B-MI-8 und B-MI-9 sind hier wählbar.
Bei Vorliegen der jeweiligen inhaltlichen Voraussetzungen auch: M-MI/ M-MA-2 des Masters.
Für Lehrveranstaltungen dieses Moduls der Hochschule für Künste bitte das dortige Lehrveranstaltungsverzeichnis ansehen: http://www.hfk-bremen.de/t/digitale-medien

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-DMM-MA-2-ULWC	Understanding Language with Computers Kurs ECTS: 6 Termine: wöchentlich Fr 10:00 - 12:00 MZH 6200 Kurs Die Übung findet in den Räumen der AG statt.	Robert Porzel
03-IBAA-ECA (03-BB-805.05)	E-Commerce-Anwendungen E-Commerce Applications Kurs ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mo 16:00 - 18:00 SFG 0140 Vorlesung https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibaa/03-ibaa-eca.pdf Für Studierende des Zertifikatsstudiums DiMePäd ist eine Teilnahme nur bei ausreichender Kapazität möglich.	Markus Haydl
03-IBFW-PVS (03-BE-709.11)	Proseminar: Visuelle Sprachen Seminar on visual languages Blockveranstaltung ECTS: 3 https://lvb.informatik.uni-bremen.de/igs/03-ibfw-pvs.pdf Der Termin für die Veranstaltung wird noch bekannt gegeben.	PD Dr. Björn Gottfried
03-IBFW-SPORI (03-BE-804.98b)	Sportinformatik Sport Informatics Blockveranstaltung ECTS: 3 Einzeltermine: Do 02.11.23 18:00 - 19:00 CART Rotunde - 0.67 Di 27.02.24 10:15 - 16:00 Cartesium 0.01 https://lvb.informatik.uni-bremen.de/igs/03-ibfw-spori.pdf Die Veranstaltung ist ein zweitägiger Blockkurs in Präsenz. Der Termin wird noch bekannt gegeben. Die Anzahl der Teilnehmenden ist auf 20 - 30 begrenzt. Technik hält in immer mehr Bereiche des Sports Einzug und wird unter anderem zur Leistungsdiagnostik, im Training sowie zur Analyse in der Nachbetrachtung eingesetzt. Dies erstreckt sich vom Profisport mittlerweile bis hinein in den Hobby-Bereich. In diesem Seminar wollen wir unterschiedliche Anwendungen aus dem Bereich der Sportinformatik betrachten. Der Fokus soll dabei jeweils auf den Methoden zur Gewinnung der Daten sowie deren Verarbeitung liegen. Teilnehmende erstellen in Zweiergruppen jeweils eine Ausarbeitung und eine Präsentation zu einem zuvor gewählten Thema. Der erste kurze Termin im November dient der Vorstellung der Themen. Das Seminar selbst ist ein zweitägiger Block in der vorlesungsfreien Zeit. Profil: DMI	Dr. Tim Laue
03-IMAA-MITR (03-MB-803.04)	Medien- und IT-Recht Media and IT-Law Kurs ECTS: 6 Termine: wöchentlich Di 10:00 - 12:00 Kurs Online Profil: SQ, DMI. Schwerpunkt: IMA-DMI, IMVA-SQ https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imaa/03-imaa-mitr.pdf	Prof. Dr. Iris Kirchner-Freis, LL.M.Eur.

Graduiertenseminare

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IGRAD-agdb	Graduiertenseminar Datenbanksysteme Seminar Termine: wöchentlich Fr 14:00 - 16:00 (2 SWS) Graduiertenseminar	Martin Gogolla
03-IGRAD-AGDM	Graduiertenseminar Digitale Medien Colloquium Termine: wöchentlich Mi 11:00 - 12:00	Prof. Dr. Rainer Malaka
03-IGRAD-AGIM	Graduiertenseminar IT- und Wissensmanagement Seminar Termine nach Vereinbarung	Prof. Dr. Andreas Breiter
03-IGRAD-agmsis	Graduiertenseminar Multisensorische interaktive Systeme Seminar nach Vereinbarung	Udo Frese
03-IGRAD-AGRN	Graduiertenseminar Rechnernetze Seminar Termine nach Vereinbarung	Ute Bormann
03-IGRAD-CGVR	Graduate Seminar Computer Graphics and Virtual Reality Seminar Termine: wöchentlich Mo 14:00 - 16:00 Graduiertenseminar Das Graduiertenseminar findet immer am 1. Montag des Monats im MZH 3470, von 14 bis ca. 18 Uhr, statt.	Prof. Dr. Gabriel Zachmann
03-IGRAD-CoSy	Graduiertenseminar Cognitive Systems (in englischer Sprache) Seminar Termine: zweiwöchentlich (Startwoche: 16) Mi 14:00 - 17:00 Graduiertenseminar	Thomas Dieter Barkowsky
03-IGRAD-HCI	Graduiertenseminar Mensch-Computer-Interaktion Seminar Termine: wöchentlich Di 16:00 - 18:00	Prof. Dr. Tanja Döring

General Studies/Veranstaltungen anderer Studiengänge

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IBFS-TSTUD	*Teilnahme an Studien (Probandinnenstunden)** Participation in Studies Seminar ECTS: 1 https://lvb.informatik.uni-bremen.de/igs/03-ibfs-tstud.pdf Zu Beginn jedes Semesters findet eine Infoveranstaltung statt, wo die Scheinkriterien für Versuchspersonen erläutert werden. Außerdem werden (aufbauend auf den Inhalten von WA1) Forschungsmethoden von Studien mit Versuchspersonen vermittelt. Im weiteren Verlauf des Studiums sollen Studierende 15 Versuchspersonenstunden absolvieren (d.h. an mehreren Studien teilnehmen). Jede Studienteilnahme wird mit Versuchspersonenstunden vergütet, die in ECTS anerkannt werden können. Die Versuchspersonenstunden können über mehre Semester gesammelt werden. Die Teilnahme an den Studien soll in einer schriftlichen Ausarbeitung dokumentiert und reflektiert werden. At the beginning of each semester, an information session is held where the certificate criteria for subjects are explained. In addition, research methods of studies with test subjects are taught (building on the contents of WA1). Later in the program, students are expected to complete 15 subject hours (i.e., participate in different studies). Each study participation is compensated with subject hours, which can be recognized in ECTS. The subject hours may be accumulated over multiple semesters. Participation in the studies should be documented and reflected upon in a written paper at the end. The selection of participants is made manually after registration. Users who wish to register for this event will receive more detailed information and can then still decide against participation.	Prof. Dr. Rainer Malaka
03-IBFW-NIM	Nachhaltige Methoden und Methoden für Nachhaltigkeit in Mathematik und Informatik Sustainable Methods and Methods for Sustainibility in Maths and Computer Science Vorlesung ECTS: 2 Termine: wöchentlich Mo 16:00 - 18:00 CART Rotunde - 0.67 GW2 B3009 (Großer Studierraum) Ringvorlesung https://lvb.informatik.uni-bremen.de/igs/03-ibfw-nim.pdf Nachhaltigkeit, besser gesagt nachhaltige Entwicklung, ist ein großes Ziel, das sich auch unsere Universität Bremen auf die Fahnen geschrieben hat. Damit dieses sich deutlicher in der Lehre unseres Fachbereiches widerspiegelt, wird es im WiSe~2023/2024 eine Ringvorlesung geben, in der verschiedene Forschende über Bezüge zwischen ihrer Arbeit und unterschiedlichen Aspekten der Nachhaltigkeit berichten -- als Anstoß für Diskussionen mit vielen Menschen, die gleichfalls an der Konkretisierung der Nachhaltigkeitsziele mitarbeiten wollen. Aus dieser Initiative werden sich dann hoffentlich viele weitere Aktivitäten entwickeln, insbesondere weitere Lehrveranstaltungen in kommenden Semestern. Eingeladen sind alle Studierenden, Lehrenden und Forschenden mit Interesse an Nachhaltigkeitsthemen, ganz allgemein oder in einem spezielleren Sinn.	Diren Senger Ute Bormann

Sonstige Veranstaltungen ohne Kreditpunkte

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-ISONST-SPAG	Spiele-AG Seminar Termine: wöchentlich Mo 18:00 - 20:00 (1 SWS) Sitzung Informationen unter https://redmine.informatik.uni-bremen.de/projects/gamedev-ag/wiki	Prof. Dr. Rainer Malaka

Informatica Feminale

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
META-2023-ALL-IF	26. internationale Informatica Feminale (in englischer Sprache) Informatica Feminale - Summer University for Women in Computing Sommeruniversität für Frauen in der Informatik /Summer University for Women in Computing Blockveranstaltung ECTS: 1-3 (je Kurs/for every course) 60 Lehrveranstaltungen in Deutsch und Englisch für Bachelor- und Masterstudentinnen aller Fächer. Als General Studies sowie teilweise als Fachstudium im Sommersemester 2022 sowie im Wintersemester 2022/23 anerkannt. Alle Einzelangaben, Zeiten und Anmeldungen jederzeit nur über die Website https://www.informatica-feminale.de. 60 courses in German and English for women Bachelor and Master students from all fields of study. Courses are part of General Studies, some are accepted in Informatics; in the summer semester 2022 as well as in winter semester 2022/23. Further information, schedules and registration only on the website https://www.informatica-feminale.de.	Veronika Oechtering Henrike Illig

Digitale Medien, M.Sc.

1st academic year

Veranstaltungen von MG ( Media Design) und MT ( Media Theory) finden primär in der HfK statt.
Das Seminar Introduction to Digital Media wird von der HfK angeboten.
Courses of MG ( Media Design) and MT ( Media Theory) take place primarily at the HfK.
The seminar Introduction to Digital Media is offered by the HfK.

M-MI (Media Informatics)

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IMAA-MAD (03-ME-804.06)	Mobile App Development (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 14:00 MZH 1380/1400 Vorlesung und Übung Profil: DMI Schwerpunkt: IMVA- DMI https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imva/03-imva-mad.pdf Die Veranstaltung richtet sich an Studen*innten der Informatik und Digitalen Medien. In Gruppenarbeit sollen die Studierenden semesterbegleitend ein App-Projekt umsetzen. In der Vorlesung werden alle relevanten Informationen der modernen Softwareentwicklung, mit Fokus auf die mobile App-Entwickung, vermittelt. Dazu gehören Themen wie mobiles Testing, Scrum, UX Design, Evaluation & Nutzertests, Design Patterns und Cross-Plattform-Entwicklung. Das Ziel dabei ist die Vermittlung von praxisrelevantem Wissen aus dem Alltag eines erfolgreichen Unternehmens.	Prof. Dr. Rainer Malaka David Ruh Nicolas Autzen
03-IMAA-STMW (03-MB-804.05)	Search Technology for Media & Web (in englischer Sprache) Search Technology for Media + Web Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mi 08:00 - 10:00 MZH 1470 SFG 0150 Vorlesung wöchentlich Do 08:00 - 10:00 MZH 5500 Übung Profil: KIKR, DMI Schwerpunkt: IMVA-DMI, IMVA-AI https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imaa/03-imaa-stmw.pdf	Prof. Dr. Sebastian Maneth M. Sc Rishabh Haria M. Sc Yvonne Jenniges
03-IMAP-VRSIM (03-ME-708.03)	Virtual Reality and Physically-Based Simulation (in englischer Sprache) Virtuelle Realität und physikalisch-basierte Simulation Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mi 10:00 - 12:00 MZH 5500 Vorlesung wöchentlich Do 10:00 - 12:00 MZH 1110 MZH 5500 Übung Profil: KIKR, DMI Schwerpunkt: IMAP-DMI, IMAP-VMC https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imap/03-imap-vrsim.pdf English or German. Over the past two decades, VR has established itself as an important tool in several industries, such as manufacturing (e.g., automotive, airspace, ship building), architecture, and pharmaceutical industries. During the past few years, we have been witnessing the second "wave" of VR, this time in the consumer, in particular, in the entertainment markets. Some of the topics to be covered (tentatively): • Introduction, basic notions of VR, several example applications • VR technologies: displays, tracking, input devices, scene graphs, game engines • The human visual system and Stereo rendering • Techniques for real-time rendering • Fundamental immersive interaction techniques: fundamentals and principles, 3D navigation, user models, 3D selection, redirected walking, system control • Complex immersive interaction techniques: world-in-miniature, action-at-a-distance, magic lens, etc. • Particle systems • Spring-mass systems • Haptics and force feedback • Collision detection • Acoustic rendering The assignments will be mostly practical ones, based on the cross-platform game engine Unreal. Participants will start developing with "visual programming", and later use C++ to solve the assignments. You are encouraged to work on assignments in small teams. https://cgvr.cs.uni-bremen.de/teaching/	Prof. Dr. Gabriel Zachmann
03-IMVA-3DMFT (03-ME-899.08)	3D Modelling and Design at the FabLab - From Origami to Algorithmic Folding (in englischer Sprache) 3D Modelling with FabLab Technologies Kurs ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mi 14:00 - 16:00 GW2 A4100 (FabLab) Kurs wöchentlich Mi 16:00 - 18:00 GW2 A4100 (FabLab) Kurs 4 SWS, Profil: DMI Schwerpunkt: IMVA-DMI https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imva/03-imva-3dmft.pdf Kurzbeschreibung unter: http://dimeb.informatik.uni-bremen.de/FabLab/GenerativeDesign.pdf Präsenz-Meeting mittwochs 14-16h und anschließend 2 Std Übungen im FabLab wöchentlich.	Dr. Bernhard Robben Michael Lund

M-MI-d ( Media Informatics in deutscher Sprache )

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IMAP-ASE (03-MB-711.13)	Automatische Spracherkennung Automatic Speech Recognition Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Di 14:00 - 16:00 MZH 1090 Vorlesung wöchentlich Do 14:00 - 16:00 MZH 6200 Übung Einzeltermine: Di 13.02.24 13:00 - 17:00 MZH 5500 Profil KIKR Schwerpunkt: IMAP-AI Modultyp C (6 CP) im Studiengang Language Sciences M.A. https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imap/03-imap-ase.pdf Die Vorlesungsinhalte werden über Videos und Folien asynchron bereitgestellt ("flipped classroom"-Konzept). Darüber hinaus gibt es einen Präsenz-Termin am Dienstag. Dieser Präsenz-Termin ist als "Interaktives Repititorium" gestaltet und wird nicht aufgezeichnet. Donnerstags finden im Zwei-Wochen-Rhythmus Übungen statt. Der Kurs "Automatische Spracherkennung" bietet eine Einführung in die automatische Spracherkennung. In diesem Kurs werden die Sprachverarbeitung beim Menschen, Signalverarbeitung, statistische Modellierung von Sprache sowie die wesentlichen praktischen Ansätze und Methoden für den Einsatz automatischer Spracherkennung behandelt.	Tanja Schultz Ayimnisagul Ablimit
03-IMAP-RNMN (03-MB-704.02)	Rechnernetze - Media Networking Computer Networks - Media Networking Kurs ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mi 14:00 - 16:00 Übung Online wöchentlich Do 12:00 - 14:00 MZH 6200 Übung Präsenz Profil: SQ, DMI. Schwerpunkt: IMVP-SQ, IMVP-DMI, IMVP-VMC https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imap/03-imap-rnmn.pdf	Ute Bormann
03-IMS-APMSK (03-ME-711.09)	Ausgewählte Probleme der multisensorischen Kognition advanced problems for multisensoric cognition Seminar ECTS: 3 Termine: wöchentlich Do 12:00 - 14:00 CART Rotunde - 0.67 Seminar https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ims/03-ims-apmsk.pdf	Christop W. Zetzsche-Schill Kerstin Schill
03-IMS-SOFTC (03-MB-711.04)	Soft Computing Seminar ECTS: 3 Termine: wöchentlich Do 10:00 - 12:00 CART Rotunde - 0.67 Seminar Nach der MPO 2020 ist diese LV ein Masterseminar, keine Master-Aufbau Veranstaltung. https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ims/03-ims-softc.pdf	Joachim Clemens

M-MT (Media Theory)

Additional courses can be found at the HfK website (http://www.hfk-bremen.de/t/digitale-medien).

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
09-71-A.1-1	Approaches to Digital Media (in englischer Sprache) Seminar Termine: wöchentlich Di 16:00 - 18:00 SFG 1080 (2 SWS) Description: https://www.uni-bremen.de/fileadmin/user_upload/fachbereiche/fb9/zemki/docs/comments/comments_WiSe23_24/A1_Hepp_DMS.pdf	Prof. Dr. Andreas Hepp
09-71-A.1-2	Digital Life (in englischer Sprache) Seminar Termine: wöchentlich Di 12:00 - 14:00 SuUB 4330 (Studio I Medienraum ) (2 SWS) Description:	Prof. Dr. Christian Katzenbach

M-MA-2 (Special Topics in Digital Media)

All M-MI, M-MD, M-MT courses can be taken as M-MA-2

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-DMB-MI-9-MOVE	Move on! A perspective of Digital Media Kurs ECTS: 6 Termine: wöchentlich Di 14:00 - 18:00 MZH 1450 Kurs	Frieder Nake
03-DMM-MA-2-ULWC	Understanding Language with Computers Kurs ECTS: 6 Termine: wöchentlich Fr 10:00 - 12:00 MZH 6200 Kurs Die Übung findet in den Räumen der AG statt.	Robert Porzel
03-IMAA-ITMDS (03-MB-802.02)	IT-Management und Data Science (in englischer Sprache) IT Management and Data Science Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Do 14:00 - 18:00 MZH 5500 wöchentlich Do 16:00 - 18:00 MZH 6200 Übung Einzeltermine: Do 30.11.23 16:00 - 18:00 MZH 5500 Do 14.12.23 16:00 - 18:00 MZH 5500 Profil: SQ, DMI Schwerpunkt: IMA-SQ, IMA-AI, IMVP-DMI https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imaa/03-imaa-itmds.pdf	Prof. Dr. Hendrik Heuer

M-MA-2-d ( Special Topics in Digital Media in deutscher Sprache)

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IMS-IUAG (03-MB-899.02/1)	Intelligente Umgebungen für die alternde Gesellschaft smart environment for the aging society Seminar ECTS: 3 Termine: wöchentlich Do 14:00 - 16:00 CART Rotunde - 0.67 Seminar https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ims/03-ims-iuag.pdf	Christop W. Zetzsche-Schill Kerstin Schill

M-MA-1 / M-MD (HfK)

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
	M-MA-1 sonstige Zu dieser Veranstaltung kann man sich ausschließlich an der HfK anmelden. Registration for the course only at the HfK.	N. N.
	M-MD sonstige Zu dieser Veranstaltung kann man sich ausschließlich an der HfK anmelden. Registration for the course only at the HfK.	N. N.

2nd academic year

M-MA-32 (Master Project)

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-DMM-MP.23	Projekt Field Fusion Projektplenum ECTS: 30 Termine: wöchentlich Fr 12:00 - 14:00 MZH 1100 Plenum Schwerpunkt: DMI, AI	Prof. Dr. Rainer Malaka
03-DMM-MP.24	Projekt Reboot Social Media Projektplenum ECTS: 30 Schwerpunkt: DMI, AI	Prof. Dr. Andreas Breiter Prof. Dr. Hendrik Heuer Hannah-Marie Büttner
03-DMM-MP.25	Projekt TripleSim Project TripleSim Projektplenum ECTS: 30 Termine: wöchentlich Fr 12:00 - 14:00 MZH 1380/1400 Plenum Schwerpunkt: VMC, DMI	Prof. Dr. Ralf Bachmayer Prof. Dr. Gabriel Zachmann

Graduate Seminars

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IGRAD-agdb	Graduiertenseminar Datenbanksysteme Seminar Termine: wöchentlich Fr 14:00 - 16:00 (2 SWS) Graduiertenseminar	Martin Gogolla
03-IGRAD-AGDM	Graduiertenseminar Digitale Medien Colloquium Termine: wöchentlich Mi 11:00 - 12:00	Prof. Dr. Rainer Malaka
03-IGRAD-AGIM	Graduiertenseminar IT- und Wissensmanagement Seminar Termine nach Vereinbarung	Prof. Dr. Andreas Breiter
03-IGRAD-agmsis	Graduiertenseminar Multisensorische interaktive Systeme Seminar nach Vereinbarung	Udo Frese
03-IGRAD-AGRN	Graduiertenseminar Rechnernetze Seminar Termine nach Vereinbarung	Ute Bormann
03-IGRAD-CGVR	Graduate Seminar Computer Graphics and Virtual Reality Seminar Termine: wöchentlich Mo 14:00 - 16:00 Graduiertenseminar Das Graduiertenseminar findet immer am 1. Montag des Monats im MZH 3470, von 14 bis ca. 18 Uhr, statt.	Prof. Dr. Gabriel Zachmann
03-IGRAD-CoSy	Graduiertenseminar Cognitive Systems (in englischer Sprache) Seminar Termine: zweiwöchentlich (Startwoche: 16) Mi 14:00 - 17:00 Graduiertenseminar	Thomas Dieter Barkowsky
03-IGRAD-HCI	Graduiertenseminar Mensch-Computer-Interaktion Seminar Termine: wöchentlich Di 16:00 - 18:00	Prof. Dr. Tanja Döring

General Studies

Concerning the language, usually you can see by the title whether a course is in English or German.

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IBFS-TSTUD	*Teilnahme an Studien (Probandinnenstunden)** Participation in Studies Seminar ECTS: 1 https://lvb.informatik.uni-bremen.de/igs/03-ibfs-tstud.pdf Zu Beginn jedes Semesters findet eine Infoveranstaltung statt, wo die Scheinkriterien für Versuchspersonen erläutert werden. Außerdem werden (aufbauend auf den Inhalten von WA1) Forschungsmethoden von Studien mit Versuchspersonen vermittelt. Im weiteren Verlauf des Studiums sollen Studierende 15 Versuchspersonenstunden absolvieren (d.h. an mehreren Studien teilnehmen). Jede Studienteilnahme wird mit Versuchspersonenstunden vergütet, die in ECTS anerkannt werden können. Die Versuchspersonenstunden können über mehre Semester gesammelt werden. Die Teilnahme an den Studien soll in einer schriftlichen Ausarbeitung dokumentiert und reflektiert werden. At the beginning of each semester, an information session is held where the certificate criteria for subjects are explained. In addition, research methods of studies with test subjects are taught (building on the contents of WA1). Later in the program, students are expected to complete 15 subject hours (i.e., participate in different studies). Each study participation is compensated with subject hours, which can be recognized in ECTS. The subject hours may be accumulated over multiple semesters. Participation in the studies should be documented and reflected upon in a written paper at the end. The selection of participants is made manually after registration. Users who wish to register for this event will receive more detailed information and can then still decide against participation.	Prof. Dr. Rainer Malaka
03-IBFW-NIM	Nachhaltige Methoden und Methoden für Nachhaltigkeit in Mathematik und Informatik Sustainable Methods and Methods for Sustainibility in Maths and Computer Science Vorlesung ECTS: 2 Termine: wöchentlich Mo 16:00 - 18:00 CART Rotunde - 0.67 GW2 B3009 (Großer Studierraum) Ringvorlesung https://lvb.informatik.uni-bremen.de/igs/03-ibfw-nim.pdf Nachhaltigkeit, besser gesagt nachhaltige Entwicklung, ist ein großes Ziel, das sich auch unsere Universität Bremen auf die Fahnen geschrieben hat. Damit dieses sich deutlicher in der Lehre unseres Fachbereiches widerspiegelt, wird es im WiSe~2023/2024 eine Ringvorlesung geben, in der verschiedene Forschende über Bezüge zwischen ihrer Arbeit und unterschiedlichen Aspekten der Nachhaltigkeit berichten -- als Anstoß für Diskussionen mit vielen Menschen, die gleichfalls an der Konkretisierung der Nachhaltigkeitsziele mitarbeiten wollen. Aus dieser Initiative werden sich dann hoffentlich viele weitere Aktivitäten entwickeln, insbesondere weitere Lehrveranstaltungen in kommenden Semestern. Eingeladen sind alle Studierenden, Lehrenden und Forschenden mit Interesse an Nachhaltigkeitsthemen, ganz allgemein oder in einem spezielleren Sinn.	Diren Senger Ute Bormann
META-2023-ALL-IF	26. internationale Informatica Feminale (in englischer Sprache) Informatica Feminale - Summer University for Women in Computing Sommeruniversität für Frauen in der Informatik /Summer University for Women in Computing Blockveranstaltung ECTS: 1-3 (je Kurs/for every course) 60 Lehrveranstaltungen in Deutsch und Englisch für Bachelor- und Masterstudentinnen aller Fächer. Als General Studies sowie teilweise als Fachstudium im Sommersemester 2022 sowie im Wintersemester 2022/23 anerkannt. Alle Einzelangaben, Zeiten und Anmeldungen jederzeit nur über die Website https://www.informatica-feminale.de. 60 courses in German and English for women Bachelor and Master students from all fields of study. Courses are part of General Studies, some are accepted in Informatics; in the summer semester 2022 as well as in winter semester 2022/23. Further information, schedules and registration only on the website https://www.informatica-feminale.de.	Veronika Oechtering Henrike Illig

M-MA-2 Special Topics of Digital Media (alt: M-105)

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
09-71-A.1-1	Approaches to Digital Media (in englischer Sprache) Seminar Termine: wöchentlich Di 16:00 - 18:00 SFG 1080 (2 SWS) Description: https://www.uni-bremen.de/fileadmin/user_upload/fachbereiche/fb9/zemki/docs/comments/comments_WiSe23_24/A1_Hepp_DMS.pdf	Prof. Dr. Andreas Hepp
09-71-A.1-2	Digital Life (in englischer Sprache) Seminar Termine: wöchentlich Di 12:00 - 14:00 SuUB 4330 (Studio I Medienraum ) (2 SWS) Description:	Prof. Dr. Christian Katzenbach

Elementarmathematik B.A. BiPEb / M.Ed. (Grundschule)

Bachelor: 1. Semester

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-EM1-1	Mathematisches Denken in Arithmetik und Geometrie 1 "EM1" für Studierende mit großem bzw. mittlerem (IP-Studiengang) Fach Elementarmathematik Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mi 08:00 - 10:00 HS 2010 (Großer Hörsaal) Vorlesung wöchentlich Mi 12:00 - 14:00 MZH 1090 Übung wöchentlich Mi 12:00 - 14:00 MZH 5600 Übung wöchentlich Do 12:00 - 14:00 SFG 2040 GW1-HS H1000 NW2 C0300 (Hörsaal 2) Übung wöchentlich Fr 12:00 - 16:00 SFG 0140 Workshop wöchentlich Fr 12:00 - 16:00 MZH 4140 Workshop wöchentlich Fr 12:00 - 16:00 MZH 5500 Workshop Einzeltermine: Fr 09.02.24 12:00 - 16:00 Fr 09.02.24 12:00 - 16:00 Fr 09.02.24 12:00 - 16:00 Fr 16.02.24 14:00 - 17:00 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Fr 16.02.24 14:00 - 17:00 HS 2010 (Großer Hörsaal) Fr 19.04.24 15:00 - 18:00 HS 2010 (Großer Hörsaal) Vorlesung zusammen mit EMDG1a	Dr. Christoph Duchhardt Martin Große-Schulte Birgit Reinkensmeier Wolters Marcel Stella-Liana Brannath Birgit Staffhorst Benjamin Buck
03-M-EMDG1a	Mathematisches Denken in Arithmetik und Geometrie 1 "EMDG1a" für Studierende mit kleinem Fach Elementarmathematik Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Fr 12:00 - 16:00 GW2 B1400 NUR Mi. - So. Workshop wöchentlich Fr 12:00 - 16:00 GW2 B1410 Workshop Einzeltermine: Fr 09.02.24 12:00 - 16:00 Fr 09.02.24 12:00 - 16:00 L-EM Vorlesung zusammen mit 03-M-EM-1 am Mittwoch 8-10h im NW1 H0020	Dr. Christoph Duchhardt Aylin Thomaneck Martin Ohrndorf

Bachelor: 3. Semester

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-EL-1	Elementarmathematik und Lernen Elementary Mathematics and Lerning Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 GW2 B1820 Vorlesung wöchentlich Fr 10:00 - 12:00 MZH 1110 Seminar wöchentlich Fr 10:00 - 12:00 MZH 1100 Übung wöchentlich Fr 12:00 - 14:00 MZH 1450 Übung wöchentlich Fr 12:00 - 14:00 MZH 1110 Seminar Einzeltermine: Mo 05.02.24 09:00 - 13:00 NW1 H 1 - H0020	Prof. Dr. Maike Vollstedt

Bachelor: 5. Semester

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-EM4-1	Mathematisches Modellieren Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 08:00 - 10:00 MZH 1100 SFG 2010 Übung wöchentlich Mo 16:00 - 18:00 MZH 1100 Übung wöchentlich Mo 16:00 - 18:00 MZH 1110 Übung wöchentlich Fr 08:00 - 10:00 GW2 B1400 NUR Mi. - So. Vorlesung Einzeltermine: Di 06.02.24 10:00 - 12:00 Di 30.04.24 08:00 - 10:00 MZH 1380/1400	Dr. rer. nat. Arsen Narimanyan

Master: 1. Studienjahr

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-EMDG3-1	Math. Lernumgebungen - Analyse aus fachlicher und didaktischer Perspektive - Gruppe 1 (sämtliche IP-Studis) Mathematical learning contexts - analysis from mathematical and didactical perspectives Seminar ECTS: 6 Termine: wöchentlich Di 08:00 - 10:00 MZH 5600 Seminar	Dr. Thomas Janßen
03-M-EMDG3-2	Math. Lernumgebungen - Analyse aus fachlicher und didaktischer Perspektive - Gruppe 2 Mathematical learning contexts - analysis from mathematical and didactical perspectives Seminar ECTS: 6 Termine: wöchentlich Fr 10:00 - 12:00 GW2 B1410 Seminar	Dr. Thomas Janßen
03-M-EMDG3-3	Math. Lernumgebungen - Analyse aus fachlicher und didaktischer Perspektive - Gruppe 3 Mathematical learning contexts - analysis from mathematical and didactical perspectives Seminar ECTS: 6 Termine: wöchentlich Fr 10:00 - 12:00 MZH 5600 Einzeltermine: Fr 16.02.24 09:00 - 13:00 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Fr 16.02.24 09:00 - 13:00 HS 2010 (Großer Hörsaal) Sa 25.05.24 09:00 - 13:00 HS 2010 (Großer Hörsaal) 2SWS Seminar. Studiengang: L-EM	Dr. Christoph Duchhardt
03-M-EMDG3-4	Math. Lernumgebungen - Analyse aus fachlicher und didaktischer Perspektive - Gruppe 4 Mathematical learning contexts - analysis from mathematical and didactical perspectives Seminar ECTS: 6 Termine: wöchentlich Fr 12:00 - 14:00 MZH 5600 Seminar Zeit und Raum stehen noch nicht endgültig fest. 2SWS Seminar. Studiengang: L-EM	Dr. Christoph Duchhardt

Master: 2. Studienjahr

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-EM5-1	Ausgewählte Kapitel der Elementarmathematik Elementare Graphentheorie Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mi 14:00 - 16:00 MZH 5600 Vorlesung wöchentlich Mi 16:00 - 18:00 SFG 0140 Einzeltermine: Di 13.02.24 10:00 - 13:00 GW1-HS H0070 Do 22.02.24 14:00 - 15:00 MZH 5500	Dr. Christoph Duchhardt

Industrial Mathematics & Data Analysis, M.Sc.

Foundations (33 CP)

Module: Mathematical Methods for Data Analysis and Image Processing (9 CP)

Compulsory module in which you must attend the following lecture(s):

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-MDAIP-1	Mathematical Methods for Data Analysis and Image Processing (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 12:00 - 14:00 MZH 1090 Lecture wöchentlich Di 08:00 - 10:00 MZH 1380/1400 Lecture wöchentlich Di 14:00 - 16:00 MZH 2340 Exercise Einzeltermine: Mo 05.02.24 10:00 - 14:00 MZH 5500	Dirk Lorenz

Module: Modeling Project (15 CP)

Compulsory module in which you must attend the following lecture this semester:

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-MP-2	Modeling Project (Part 2) (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 9 Termine: wöchentlich Do 10:00 - 12:00 MZH 2340 Seminar	Prof. Dr. Andreas Rademacher

Module: Numerical Methods for Partial Differential Equations (9 CP)

Compulsory module in which you must attend the following lecture:

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-NPDE-1	Numerical Methods for Partial Differential Equations (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Di 10:00 - 12:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Di 12:00 - 14:00 MZH 1450 Übung wöchentlich Do 12:00 - 14:00 MZH 2340 Lecture	Alfred Schmidt

Area of Focus: Data Analysis (45 CP)

Area of Focus (27 CP)

The modules Special Topics Data Analysis A and Special Topics Data Analysis B (9 CP each) are mandatory. In addition, EITHER the module Special Topics Data Analysis C OR the module Advanced Communications Data Analysis (9 CP each) must be studied.

Module: Advanced Communications Data Analysis (2 x 4,5 CP = 9 CP)

Compulsory module in which you must attend a total of two seminars with 4,5 CP each. This semester you can choose from the following seminars:

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-AC-2	High-Performance-Visualisierung (in englischer Sprache) High-Performance Visualization Ausgewählte Publikationen aus dem Bereich der Visualisierung großer wissenschaftlicher Datensätze Seminar ECTS: 4,5 / 6 Termine: wöchentlich Do 14:00 - 16:00 MZH 1100 Seminar Das Seminar beschäftigt sich mit den mathematischen Grundlagen der wissenschaftlichen Visualisierung und behandelt Methoden für das parallele Post-Processing großer wissenschaftlicher Datensätze. Solche Daten fallen in unterschiedlichsten wissenschaftlichen Anwendungen an. Sie entstehen zum einen durch Simulationen auf Hochleistungsrechnern (z.\ B. zur Unterstützung der Klimaforschung oder für die Vorhersage von Umströmung von Flugzeugflügeln). Sie können aber auch durch Messungen, wie bspw. durch Erdbeobachtungsmissionen, erzeugt werden. Um überhaupt erst aussagekräftige Informationen für die Visualisierung zu erhalten, müssen diese enorm großen Rohdaten zunächst prozessiert werden. Für eine anschließende explorative Analyse werden echtzeitfähige, interaktive Methoden benötigt, die wiederum auf hochparallele und effiziente Verfahren beruhen. Das Seminar greift daher aktuelle Trends in der wissenschaftlichen Visualisierung auf. Zur Auswahl stehen herausragende Publikationen führender Wissenschaftler, die Themen von Multi-Resolution-Extraktion von Toplologiemerkmalen bis hin zu parallelen Beschleunigungsverfahren für das Volumenrendering in virtuellen Arbeitsumgebungen behandeln.	Prof. Dr. Andreas Gerndt
03-M-AC-5	Mathematical Methods in Machine Learning (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 4,5/ 6 Termine: wöchentlich Mo 08:00 - 10:00 MZH 2340 Seminar	Peter Maaß Sören Dittmer
03-M-AC-16	Approximation Methods in Probability and Statistics (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 3/ 4,5/ 5/ 6 Termine: wöchentlich Mo 12:00 - 14:00 MZH 7200 MZH 4140 Seminar	Prof. Dr. Thorsten-Ingo Dickhaus
03-M-AC-19	Convex Analysis (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 3 / 4,5 / 5 / 6 Termine: wöchentlich Di 16:00 - 18:00 MZH 1090 Seminar Einzeltermine: Mi 14.02.24 09:00 - 12:00	Dirk Lorenz

Modules: Special Topics Data Analysis (A, B, and C with 9 CP each)

Compulsory modules in which you must attend one lecture each. This semester you can choose from the following lectures:

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IMAT-AU (03-ME-602.99c)	Algorithms and Uncertainty (in englischer Sprache) Kurs ECTS: 6 (9) Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 MZH 1090 Kurs wöchentlich Do 14:00 - 16:00 MZH 1470 Kurs Profil: SQ Schwerpunkt: IMA-SQ, IMA-AI https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imat/03-imat-au.pdf First Lecture: Thursday, Sep 19. A key assumption of many powerful optimization methods is that all the data is fully accessible from the beginning. However, from the point of view of many real-world applications (e.g., in logistics, production or project planning, cloud computing, etc.) this assumption is simply not true. Large data centers allocate resources to tasks without knowledge of exact execution times or energy requirements; transit times in networks are often uncertain; or, parameters such as bandwidth, demands or energy consumption are highly fluctuating. The current trend of data collection and data-driven applications often amplifies this phenomenon. As the amount of available data is increasing tremendously due to internet technology, cloud systems and sharing markets, modern algorithms are expected to be highly adaptive and learn and benefit from the dynamically changing mass of data. In the above examples, our knowledge of the current data is only partial or based on historical estimates. The class ``Algorithms and Uncertainty'' will teach students about the most common models of such uncertain data and how to design and analyze efficient algorithms in these models. Specifically, we will cover the theory of online optimization, where the input arrives without any prior information (such as network packets arriving to a router) and also needs to be processed immediately, before the next piece of input arrives. This model is best suited for analyzing critical networking and scheduling systems where devices and algorithms must perform well even in the worst-case scenario. In the cases where previous history can be used to model the upcoming data, we often employ robust optimization or stochastic optimization. In robust optimization, the aim is to optimize the worst-case of all possible realizations of the input data. Hence, this model is rather conservative. In stochastic optimization however, the algorithms work with the assumption that data is drawn from some probability distribution known ahead of time and typically the goal is to optimize the expected value. Nowadays, another source of information is often available: machine learning algorithms can generate predictions which are accurate most of the time. However, there is no guarantee on the quality of the prediction, as the current instance may not be covered by the training set. This statement motivated a very recent research domain that will be covered in this course: how to use error-prone predictions in order to improve guaranteed algorithms. Organization: The course will be taught in English in two sessions per week (4 SWS) including interactive exercise sessions. Examination: The examination will be by individual oral exam. As admission to the oral exam it is mandatory to present solutions in the exercise session at least twice during the term. Prerequisites: Having heard an introductory course to discrete algorithms and their mathematical analysis (e.g. Algorithmentheorie, Algorithmische Diskrete Mathematik) or graph theory is beneficial but not required.	Prof. Dr. Nicole Megow Dr. Felix Christian Hommelsheim
03-M-SP-2	Basics of Mathematical Statistics (Statistics I) (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 MZH 7200 MZH 1450 Lecture wöchentlich Mo 14:00 - 16:00 MZH 1380/1400 Exercise wöchentlich Do 10:00 - 12:00 MZH 7200 Lecture Einzeltermine: Do 14.03.24 09:30 - 12:30 MZH 6200 Mo 08.07.24 09:30 - 12:30 MZH 5500	Prof. Dr. Thorsten-Ingo Dickhaus
03-M-SP-25	Inverse Problems in Imaging (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Di 12:00 - 14:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Fr 12:00 - 14:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Fr 14:00 - 16:00 MZH 2340 Exercise	Peter Maaß Dr. Matthias Beckmann
03-M-SP-26	Algebraische Topologie Algebraic Topology Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 08:00 - 10:00 MZH 7200 MZH 4140 Vorlesung wöchentlich Di 14:00 - 16:00 MZH 7200 Übung wöchentlich Do 08:00 - 10:00 MZH 7200 Vorlesung 2x 2SWS Vorlesung und 2SWS Übung. Studiengänge: M-BM-Alg	Prof. Dr. Dmitry Feichtner-Kozlov
03-M-SP-27	Finite Elements for Contact Problems (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 12:00 - 14:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Mi 10:00 - 12:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Mi 12:00 - 14:00 MZH 2340 Exercise	Prof. Dr. Andreas Rademacher
03-M-SP-28	Advanced Methods in Applied Statistics (Statistics III) (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Di 08:00 - 10:00 Lecture wöchentlich Do 08:00 - 10:00 MZH 1470 Lecture wöchentlich Fr 08:00 - 10:00 MZH 2340 MZH 1380/1400 Exercise Einzeltermine: Fr 12.01.24 08:00 - 10:00 Die Vorlesung am Di 8-10h findet im KKSB statt.	Prof. Dr. Werner Brannath
03-M-SP-30	Introduction to Robust Control (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 MZH 4140 Lecture wöchentlich Di 08:00 - 10:00 MZH 2340 Exercise wöchentlich Mi 12:00 - 14:00 MZH 4140 Lecture	Dr. Chathura Wanigasekara

Extension (18 CP)

Module: Advanced Communications Industrial Mathematics (2 x 4,5 CP = 9 CP)

Compulsory module in which you must attend a total of two seminars with 4,5 CP each. This semester you can choose from the following seminars:

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-AC-2	High-Performance-Visualisierung (in englischer Sprache) High-Performance Visualization Ausgewählte Publikationen aus dem Bereich der Visualisierung großer wissenschaftlicher Datensätze Seminar ECTS: 4,5 / 6 Termine: wöchentlich Do 14:00 - 16:00 MZH 1100 Seminar Das Seminar beschäftigt sich mit den mathematischen Grundlagen der wissenschaftlichen Visualisierung und behandelt Methoden für das parallele Post-Processing großer wissenschaftlicher Datensätze. Solche Daten fallen in unterschiedlichsten wissenschaftlichen Anwendungen an. Sie entstehen zum einen durch Simulationen auf Hochleistungsrechnern (z.\ B. zur Unterstützung der Klimaforschung oder für die Vorhersage von Umströmung von Flugzeugflügeln). Sie können aber auch durch Messungen, wie bspw. durch Erdbeobachtungsmissionen, erzeugt werden. Um überhaupt erst aussagekräftige Informationen für die Visualisierung zu erhalten, müssen diese enorm großen Rohdaten zunächst prozessiert werden. Für eine anschließende explorative Analyse werden echtzeitfähige, interaktive Methoden benötigt, die wiederum auf hochparallele und effiziente Verfahren beruhen. Das Seminar greift daher aktuelle Trends in der wissenschaftlichen Visualisierung auf. Zur Auswahl stehen herausragende Publikationen führender Wissenschaftler, die Themen von Multi-Resolution-Extraktion von Toplologiemerkmalen bis hin zu parallelen Beschleunigungsverfahren für das Volumenrendering in virtuellen Arbeitsumgebungen behandeln.	Prof. Dr. Andreas Gerndt
03-M-AC-5	Mathematical Methods in Machine Learning (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 4,5/ 6 Termine: wöchentlich Mo 08:00 - 10:00 MZH 2340 Seminar	Peter Maaß Sören Dittmer
03-M-AC-19	Convex Analysis (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 3 / 4,5 / 5 / 6 Termine: wöchentlich Di 16:00 - 18:00 MZH 1090 Seminar Einzeltermine: Mi 14.02.24 09:00 - 12:00	Dirk Lorenz
03-M-AC-20	Numerical Methods and Neural Networks for Partial Differential Equations (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 4,5/ 6 Termine: wöchentlich Mo 14:00 - 16:00 MZH 2340 Seminar Einzeltermine: Mi 06.03.24 13:00 - 16:00 MZH 2340 Mo 11.03.24 10:00 - 13:00 MZH 2340	Alfred Schmidt Prof. Dr. Andreas Rademacher

Module: Special Topics Industrial Mathematics A (9 CP)

Compulsory module in which you must attend one lecture. This semester you can choose from the following lectures:

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IMAT-AU (03-ME-602.99c)	Algorithms and Uncertainty (in englischer Sprache) Kurs ECTS: 6 (9) Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 MZH 1090 Kurs wöchentlich Do 14:00 - 16:00 MZH 1470 Kurs Profil: SQ Schwerpunkt: IMA-SQ, IMA-AI https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imat/03-imat-au.pdf First Lecture: Thursday, Sep 19. A key assumption of many powerful optimization methods is that all the data is fully accessible from the beginning. However, from the point of view of many real-world applications (e.g., in logistics, production or project planning, cloud computing, etc.) this assumption is simply not true. Large data centers allocate resources to tasks without knowledge of exact execution times or energy requirements; transit times in networks are often uncertain; or, parameters such as bandwidth, demands or energy consumption are highly fluctuating. The current trend of data collection and data-driven applications often amplifies this phenomenon. As the amount of available data is increasing tremendously due to internet technology, cloud systems and sharing markets, modern algorithms are expected to be highly adaptive and learn and benefit from the dynamically changing mass of data. In the above examples, our knowledge of the current data is only partial or based on historical estimates. The class ``Algorithms and Uncertainty'' will teach students about the most common models of such uncertain data and how to design and analyze efficient algorithms in these models. Specifically, we will cover the theory of online optimization, where the input arrives without any prior information (such as network packets arriving to a router) and also needs to be processed immediately, before the next piece of input arrives. This model is best suited for analyzing critical networking and scheduling systems where devices and algorithms must perform well even in the worst-case scenario. In the cases where previous history can be used to model the upcoming data, we often employ robust optimization or stochastic optimization. In robust optimization, the aim is to optimize the worst-case of all possible realizations of the input data. Hence, this model is rather conservative. In stochastic optimization however, the algorithms work with the assumption that data is drawn from some probability distribution known ahead of time and typically the goal is to optimize the expected value. Nowadays, another source of information is often available: machine learning algorithms can generate predictions which are accurate most of the time. However, there is no guarantee on the quality of the prediction, as the current instance may not be covered by the training set. This statement motivated a very recent research domain that will be covered in this course: how to use error-prone predictions in order to improve guaranteed algorithms. Organization: The course will be taught in English in two sessions per week (4 SWS) including interactive exercise sessions. Examination: The examination will be by individual oral exam. As admission to the oral exam it is mandatory to present solutions in the exercise session at least twice during the term. Prerequisites: Having heard an introductory course to discrete algorithms and their mathematical analysis (e.g. Algorithmentheorie, Algorithmische Diskrete Mathematik) or graph theory is beneficial but not required.	Prof. Dr. Nicole Megow Dr. Felix Christian Hommelsheim
03-M-SP-2	Basics of Mathematical Statistics (Statistics I) (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 MZH 7200 MZH 1450 Lecture wöchentlich Mo 14:00 - 16:00 MZH 1380/1400 Exercise wöchentlich Do 10:00 - 12:00 MZH 7200 Lecture Einzeltermine: Do 14.03.24 09:30 - 12:30 MZH 6200 Mo 08.07.24 09:30 - 12:30 MZH 5500	Prof. Dr. Thorsten-Ingo Dickhaus
03-M-SP-25	Inverse Problems in Imaging (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Di 12:00 - 14:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Fr 12:00 - 14:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Fr 14:00 - 16:00 MZH 2340 Exercise	Peter Maaß Dr. Matthias Beckmann
03-M-SP-26	Algebraische Topologie Algebraic Topology Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 08:00 - 10:00 MZH 7200 MZH 4140 Vorlesung wöchentlich Di 14:00 - 16:00 MZH 7200 Übung wöchentlich Do 08:00 - 10:00 MZH 7200 Vorlesung 2x 2SWS Vorlesung und 2SWS Übung. Studiengänge: M-BM-Alg	Prof. Dr. Dmitry Feichtner-Kozlov
03-M-SP-27	Finite Elements for Contact Problems (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 12:00 - 14:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Mi 10:00 - 12:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Mi 12:00 - 14:00 MZH 2340 Exercise	Prof. Dr. Andreas Rademacher
03-M-SP-30	Introduction to Robust Control (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 MZH 4140 Lecture wöchentlich Di 08:00 - 10:00 MZH 2340 Exercise wöchentlich Mi 12:00 - 14:00 MZH 4140 Lecture	Dr. Chathura Wanigasekara
03-M-SP-31	Introduction to Nonlinear Optimization, Optimal Control and Optimal Feedback Control (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 08:00 - 10:00 Lecture wöchentlich Mi 08:00 - 10:00 Exercise wöchentlich Do 08:00 - 10:00 Lecture Die Veranstaltung findet im NEOS Gebäude Raum 3410 statt.	Prof. Dr. Christof Büskens
04-M30-CP-SFT-3	Trajectory Optimization (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 4,5 Termine: wöchentlich Mo 14:00 - 18:00 FZB 0240 Einzeltermine: Do 29.02.24 14:00 - 16:00 SFG 0150 Fr 24.05.24 15:00 - 16:30 IW3 0330	Prof. Dr. Christof Büskens Matthias Knauer

Area of Focus: Industrial Mathematics (45 CP)

Area of Focus (27 CP)

The modules Special Topics Industrial Mathematics A and Special Topics Industrial Mathematics B (9 CP each) are mandatory. In addition, EITHER the module Special Topics Industrial Mathematics C OR the module Advanced Communications Industrial Mathematics (9 CP each) must be studied.

Module: Advanced Communications Industrial Mathematics (2 x 4,5 CP = 9 CP)

Compulsory module in which you must attend a total of two seminars with 4,5 CP each. This semester you can choose from the following seminars:

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-AC-2	High-Performance-Visualisierung (in englischer Sprache) High-Performance Visualization Ausgewählte Publikationen aus dem Bereich der Visualisierung großer wissenschaftlicher Datensätze Seminar ECTS: 4,5 / 6 Termine: wöchentlich Do 14:00 - 16:00 MZH 1100 Seminar Das Seminar beschäftigt sich mit den mathematischen Grundlagen der wissenschaftlichen Visualisierung und behandelt Methoden für das parallele Post-Processing großer wissenschaftlicher Datensätze. Solche Daten fallen in unterschiedlichsten wissenschaftlichen Anwendungen an. Sie entstehen zum einen durch Simulationen auf Hochleistungsrechnern (z.\ B. zur Unterstützung der Klimaforschung oder für die Vorhersage von Umströmung von Flugzeugflügeln). Sie können aber auch durch Messungen, wie bspw. durch Erdbeobachtungsmissionen, erzeugt werden. Um überhaupt erst aussagekräftige Informationen für die Visualisierung zu erhalten, müssen diese enorm großen Rohdaten zunächst prozessiert werden. Für eine anschließende explorative Analyse werden echtzeitfähige, interaktive Methoden benötigt, die wiederum auf hochparallele und effiziente Verfahren beruhen. Das Seminar greift daher aktuelle Trends in der wissenschaftlichen Visualisierung auf. Zur Auswahl stehen herausragende Publikationen führender Wissenschaftler, die Themen von Multi-Resolution-Extraktion von Toplologiemerkmalen bis hin zu parallelen Beschleunigungsverfahren für das Volumenrendering in virtuellen Arbeitsumgebungen behandeln.	Prof. Dr. Andreas Gerndt
03-M-AC-5	Mathematical Methods in Machine Learning (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 4,5/ 6 Termine: wöchentlich Mo 08:00 - 10:00 MZH 2340 Seminar	Peter Maaß Sören Dittmer
03-M-AC-19	Convex Analysis (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 3 / 4,5 / 5 / 6 Termine: wöchentlich Di 16:00 - 18:00 MZH 1090 Seminar Einzeltermine: Mi 14.02.24 09:00 - 12:00	Dirk Lorenz
03-M-AC-20	Numerical Methods and Neural Networks for Partial Differential Equations (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 4,5/ 6 Termine: wöchentlich Mo 14:00 - 16:00 MZH 2340 Seminar Einzeltermine: Mi 06.03.24 13:00 - 16:00 MZH 2340 Mo 11.03.24 10:00 - 13:00 MZH 2340	Alfred Schmidt Prof. Dr. Andreas Rademacher

Modules: Special Topics Industrial Mathematics (A, B, and C with 9 CP each)

Compulsory modules in which you must attend one lecture each. This semester you can choose from the following lectures:

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IMAT-AU (03-ME-602.99c)	Algorithms and Uncertainty (in englischer Sprache) Kurs ECTS: 6 (9) Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 MZH 1090 Kurs wöchentlich Do 14:00 - 16:00 MZH 1470 Kurs Profil: SQ Schwerpunkt: IMA-SQ, IMA-AI https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imat/03-imat-au.pdf First Lecture: Thursday, Sep 19. A key assumption of many powerful optimization methods is that all the data is fully accessible from the beginning. However, from the point of view of many real-world applications (e.g., in logistics, production or project planning, cloud computing, etc.) this assumption is simply not true. Large data centers allocate resources to tasks without knowledge of exact execution times or energy requirements; transit times in networks are often uncertain; or, parameters such as bandwidth, demands or energy consumption are highly fluctuating. The current trend of data collection and data-driven applications often amplifies this phenomenon. As the amount of available data is increasing tremendously due to internet technology, cloud systems and sharing markets, modern algorithms are expected to be highly adaptive and learn and benefit from the dynamically changing mass of data. In the above examples, our knowledge of the current data is only partial or based on historical estimates. The class ``Algorithms and Uncertainty'' will teach students about the most common models of such uncertain data and how to design and analyze efficient algorithms in these models. Specifically, we will cover the theory of online optimization, where the input arrives without any prior information (such as network packets arriving to a router) and also needs to be processed immediately, before the next piece of input arrives. This model is best suited for analyzing critical networking and scheduling systems where devices and algorithms must perform well even in the worst-case scenario. In the cases where previous history can be used to model the upcoming data, we often employ robust optimization or stochastic optimization. In robust optimization, the aim is to optimize the worst-case of all possible realizations of the input data. Hence, this model is rather conservative. In stochastic optimization however, the algorithms work with the assumption that data is drawn from some probability distribution known ahead of time and typically the goal is to optimize the expected value. Nowadays, another source of information is often available: machine learning algorithms can generate predictions which are accurate most of the time. However, there is no guarantee on the quality of the prediction, as the current instance may not be covered by the training set. This statement motivated a very recent research domain that will be covered in this course: how to use error-prone predictions in order to improve guaranteed algorithms. Organization: The course will be taught in English in two sessions per week (4 SWS) including interactive exercise sessions. Examination: The examination will be by individual oral exam. As admission to the oral exam it is mandatory to present solutions in the exercise session at least twice during the term. Prerequisites: Having heard an introductory course to discrete algorithms and their mathematical analysis (e.g. Algorithmentheorie, Algorithmische Diskrete Mathematik) or graph theory is beneficial but not required.	Prof. Dr. Nicole Megow Dr. Felix Christian Hommelsheim
03-M-SP-2	Basics of Mathematical Statistics (Statistics I) (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 MZH 7200 MZH 1450 Lecture wöchentlich Mo 14:00 - 16:00 MZH 1380/1400 Exercise wöchentlich Do 10:00 - 12:00 MZH 7200 Lecture Einzeltermine: Do 14.03.24 09:30 - 12:30 MZH 6200 Mo 08.07.24 09:30 - 12:30 MZH 5500	Prof. Dr. Thorsten-Ingo Dickhaus
03-M-SP-25	Inverse Problems in Imaging (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Di 12:00 - 14:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Fr 12:00 - 14:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Fr 14:00 - 16:00 MZH 2340 Exercise	Peter Maaß Dr. Matthias Beckmann
03-M-SP-26	Algebraische Topologie Algebraic Topology Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 08:00 - 10:00 MZH 7200 MZH 4140 Vorlesung wöchentlich Di 14:00 - 16:00 MZH 7200 Übung wöchentlich Do 08:00 - 10:00 MZH 7200 Vorlesung 2x 2SWS Vorlesung und 2SWS Übung. Studiengänge: M-BM-Alg	Prof. Dr. Dmitry Feichtner-Kozlov
03-M-SP-27	Finite Elements for Contact Problems (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 12:00 - 14:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Mi 10:00 - 12:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Mi 12:00 - 14:00 MZH 2340 Exercise	Prof. Dr. Andreas Rademacher
03-M-SP-30	Introduction to Robust Control (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 MZH 4140 Lecture wöchentlich Di 08:00 - 10:00 MZH 2340 Exercise wöchentlich Mi 12:00 - 14:00 MZH 4140 Lecture	Dr. Chathura Wanigasekara
03-M-SP-31	Introduction to Nonlinear Optimization, Optimal Control and Optimal Feedback Control (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 08:00 - 10:00 Lecture wöchentlich Mi 08:00 - 10:00 Exercise wöchentlich Do 08:00 - 10:00 Lecture Die Veranstaltung findet im NEOS Gebäude Raum 3410 statt.	Prof. Dr. Christof Büskens
04-M30-CP-SFT-3	Trajectory Optimization (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 4,5 Termine: wöchentlich Mo 14:00 - 18:00 FZB 0240 Einzeltermine: Do 29.02.24 14:00 - 16:00 SFG 0150 Fr 24.05.24 15:00 - 16:30 IW3 0330	Prof. Dr. Christof Büskens Matthias Knauer

Extension (18 CP)

Module: Advanced Communications Data Analysis (2 x 4,5 CP = 9 CP)

Compulsory module in which you must attend a total of two seminars with 4,5 CP each. This semester you can choose from the following seminars:

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-AC-2	High-Performance-Visualisierung (in englischer Sprache) High-Performance Visualization Ausgewählte Publikationen aus dem Bereich der Visualisierung großer wissenschaftlicher Datensätze Seminar ECTS: 4,5 / 6 Termine: wöchentlich Do 14:00 - 16:00 MZH 1100 Seminar Das Seminar beschäftigt sich mit den mathematischen Grundlagen der wissenschaftlichen Visualisierung und behandelt Methoden für das parallele Post-Processing großer wissenschaftlicher Datensätze. Solche Daten fallen in unterschiedlichsten wissenschaftlichen Anwendungen an. Sie entstehen zum einen durch Simulationen auf Hochleistungsrechnern (z.\ B. zur Unterstützung der Klimaforschung oder für die Vorhersage von Umströmung von Flugzeugflügeln). Sie können aber auch durch Messungen, wie bspw. durch Erdbeobachtungsmissionen, erzeugt werden. Um überhaupt erst aussagekräftige Informationen für die Visualisierung zu erhalten, müssen diese enorm großen Rohdaten zunächst prozessiert werden. Für eine anschließende explorative Analyse werden echtzeitfähige, interaktive Methoden benötigt, die wiederum auf hochparallele und effiziente Verfahren beruhen. Das Seminar greift daher aktuelle Trends in der wissenschaftlichen Visualisierung auf. Zur Auswahl stehen herausragende Publikationen führender Wissenschaftler, die Themen von Multi-Resolution-Extraktion von Toplologiemerkmalen bis hin zu parallelen Beschleunigungsverfahren für das Volumenrendering in virtuellen Arbeitsumgebungen behandeln.	Prof. Dr. Andreas Gerndt
03-M-AC-5	Mathematical Methods in Machine Learning (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 4,5/ 6 Termine: wöchentlich Mo 08:00 - 10:00 MZH 2340 Seminar	Peter Maaß Sören Dittmer
03-M-AC-16	Approximation Methods in Probability and Statistics (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 3/ 4,5/ 5/ 6 Termine: wöchentlich Mo 12:00 - 14:00 MZH 7200 MZH 4140 Seminar	Prof. Dr. Thorsten-Ingo Dickhaus
03-M-AC-19	Convex Analysis (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 3 / 4,5 / 5 / 6 Termine: wöchentlich Di 16:00 - 18:00 MZH 1090 Seminar Einzeltermine: Mi 14.02.24 09:00 - 12:00	Dirk Lorenz

Module: Special Topics Data Analysis A (9 CP)

Compulsory module in which you must attend one lecture. This semester you can choose from the following lectures:

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IMAT-AU (03-ME-602.99c)	Algorithms and Uncertainty (in englischer Sprache) Kurs ECTS: 6 (9) Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 MZH 1090 Kurs wöchentlich Do 14:00 - 16:00 MZH 1470 Kurs Profil: SQ Schwerpunkt: IMA-SQ, IMA-AI https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imat/03-imat-au.pdf First Lecture: Thursday, Sep 19. A key assumption of many powerful optimization methods is that all the data is fully accessible from the beginning. However, from the point of view of many real-world applications (e.g., in logistics, production or project planning, cloud computing, etc.) this assumption is simply not true. Large data centers allocate resources to tasks without knowledge of exact execution times or energy requirements; transit times in networks are often uncertain; or, parameters such as bandwidth, demands or energy consumption are highly fluctuating. The current trend of data collection and data-driven applications often amplifies this phenomenon. As the amount of available data is increasing tremendously due to internet technology, cloud systems and sharing markets, modern algorithms are expected to be highly adaptive and learn and benefit from the dynamically changing mass of data. In the above examples, our knowledge of the current data is only partial or based on historical estimates. The class ``Algorithms and Uncertainty'' will teach students about the most common models of such uncertain data and how to design and analyze efficient algorithms in these models. Specifically, we will cover the theory of online optimization, where the input arrives without any prior information (such as network packets arriving to a router) and also needs to be processed immediately, before the next piece of input arrives. This model is best suited for analyzing critical networking and scheduling systems where devices and algorithms must perform well even in the worst-case scenario. In the cases where previous history can be used to model the upcoming data, we often employ robust optimization or stochastic optimization. In robust optimization, the aim is to optimize the worst-case of all possible realizations of the input data. Hence, this model is rather conservative. In stochastic optimization however, the algorithms work with the assumption that data is drawn from some probability distribution known ahead of time and typically the goal is to optimize the expected value. Nowadays, another source of information is often available: machine learning algorithms can generate predictions which are accurate most of the time. However, there is no guarantee on the quality of the prediction, as the current instance may not be covered by the training set. This statement motivated a very recent research domain that will be covered in this course: how to use error-prone predictions in order to improve guaranteed algorithms. Organization: The course will be taught in English in two sessions per week (4 SWS) including interactive exercise sessions. Examination: The examination will be by individual oral exam. As admission to the oral exam it is mandatory to present solutions in the exercise session at least twice during the term. Prerequisites: Having heard an introductory course to discrete algorithms and their mathematical analysis (e.g. Algorithmentheorie, Algorithmische Diskrete Mathematik) or graph theory is beneficial but not required.	Prof. Dr. Nicole Megow Dr. Felix Christian Hommelsheim
03-M-SP-2	Basics of Mathematical Statistics (Statistics I) (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 MZH 7200 MZH 1450 Lecture wöchentlich Mo 14:00 - 16:00 MZH 1380/1400 Exercise wöchentlich Do 10:00 - 12:00 MZH 7200 Lecture Einzeltermine: Do 14.03.24 09:30 - 12:30 MZH 6200 Mo 08.07.24 09:30 - 12:30 MZH 5500	Prof. Dr. Thorsten-Ingo Dickhaus
03-M-SP-25	Inverse Problems in Imaging (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Di 12:00 - 14:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Fr 12:00 - 14:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Fr 14:00 - 16:00 MZH 2340 Exercise	Peter Maaß Dr. Matthias Beckmann
03-M-SP-26	Algebraische Topologie Algebraic Topology Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 08:00 - 10:00 MZH 7200 MZH 4140 Vorlesung wöchentlich Di 14:00 - 16:00 MZH 7200 Übung wöchentlich Do 08:00 - 10:00 MZH 7200 Vorlesung 2x 2SWS Vorlesung und 2SWS Übung. Studiengänge: M-BM-Alg	Prof. Dr. Dmitry Feichtner-Kozlov
03-M-SP-27	Finite Elements for Contact Problems (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 12:00 - 14:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Mi 10:00 - 12:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Mi 12:00 - 14:00 MZH 2340 Exercise	Prof. Dr. Andreas Rademacher
03-M-SP-28	Advanced Methods in Applied Statistics (Statistics III) (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Di 08:00 - 10:00 Lecture wöchentlich Do 08:00 - 10:00 MZH 1470 Lecture wöchentlich Fr 08:00 - 10:00 MZH 2340 MZH 1380/1400 Exercise Einzeltermine: Fr 12.01.24 08:00 - 10:00 Die Vorlesung am Di 8-10h findet im KKSB statt.	Prof. Dr. Werner Brannath
03-M-SP-30	Introduction to Robust Control (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 MZH 4140 Lecture wöchentlich Di 08:00 - 10:00 MZH 2340 Exercise wöchentlich Mi 12:00 - 14:00 MZH 4140 Lecture	Dr. Chathura Wanigasekara

Industriemathematik, B.Sc.

Vor dem ersten Semester

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-BM	BrückenMathematik Preparation Course Mathematics at the University Bremen Blockveranstaltung Einzeltermine: Di 12.09.23 11:00 - 13:00 MZH 1470 Mo 18.09.23 10:00 - 11:30 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Mo 18.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1470 Mo 18.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1380/1400 Mo 18.09.23 12:00 - 15:00 MZH 6200 Di 19.09.23 10:00 - 11:30 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Di 19.09.23 12:00 - 15:00 MZH 6200 Di 19.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1090 Di 19.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1470 Mi 20.09.23 10:00 - 11:30 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Mi 20.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1380/1400 Mi 20.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1470 Mi 20.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1090 Do 21.09.23 10:00 - 11:30 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Do 21.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1090 Do 21.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1380/1400 Do 21.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1470 Fr 22.09.23 10:00 - 11:30 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Fr 22.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1470 Fr 22.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1090 Fr 22.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1380/1400 Mo 25.09.23 10:00 - 11:30 MZH 1470 Mo 25.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1380/1400 Mo 25.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1470 Mo 25.09.23 12:00 - 15:00 MZH 6200 Di 26.09.23 10:00 - 11:30 MZH 1470 Di 26.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1470 Di 26.09.23 12:00 - 15:00 MZH 6200 Di 26.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1380/1400 Mi 27.09.23 10:00 - 11:30 MZH 1470 Mi 27.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1380/1400 Mi 27.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1470 Mi 27.09.23 12:00 - 15:00 MZH 6200 Do 28.09.23 10:00 - 11:30 MZH 1470 Do 28.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1470 Do 28.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1380/1400 Do 28.09.23 12:00 - 15:00 MZH 6200 Fr 29.09.23 10:00 - 11:30 MZH 6200 Fr 29.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1380/1400 Fr 29.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1470 Fr 29.09.23 12:00 - 15:00 MZH 6200 Wichtig: Anmeldung über http://unihb.eu/bmath erforderlich! Vorlesungen täglich 10:00 - 11:30 Uhr im HS 1010 (am 27.09 & 29.09 im HS 2010) Übungen täglich 12:30 - 14:30 Uhr (Räume werde in der ersten Vorlesung bekannt gegeben)	Dr. Ingolf Schäfer Lars Siemer Dr. Christoph Duchhardt Dr. Thomas Janßen
03-M-OW	O-Woche Blockveranstaltung Einzeltermine: Mo 09.10.23 09:00 - 10:00 HS 2010 (Großer Hörsaal) Di 10.10.23 09:00 - 18:00 MZH 1470 Di 10.10.23 - Mi 11.10.23 (Di, Mi) 09:00 - 14:00 MZH 1460 Mi 11.10.23 - Fr 13.10.23 (Mi, Do, Fr) 09:00 - 18:00 MZH 1470 Orientierungswoche für Erstsemesterstudierende in den mathematischen Studiengängen. Alle Details und Infos findest du unter https://math.stugen.de/wordpress/service/o-woche/	Lars Siemer

Bachelor 1. Semester

Modul: Analysis 1-2 (21 CP)

Pflichtmodul im 1. und 2. Semester (zwei-semestrig), wobei im 1. Semester folgende Veranstaltungen belegt werden sollten:

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-ANA-1.1	Analysis 1 Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 12:00 - 14:00 MZH 1100 Übung wöchentlich Mo 16:00 - 18:00 MZH 2340 Übung wöchentlich Di 10:00 - 12:00 GW2 B1410 Vorlesung wöchentlich Di 12:00 - 14:00 MZH 1100 Übung wöchentlich Fr 08:00 - 10:00 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Vorlesung Einzeltermine: Di 06.02.24 14:00 - 16:00 MZH 1090 Fr 09.02.24 10:00 - 14:00 MZH 5600	PD Dr. Hendrik Vogt
03-M-ANA-1.2	Vertiefung zur Analysis 1 (Vollfach) Additional Topics in Analysis 1 (Single Major Subject) Projektplenum ECTS: 1,5 Termine: wöchentlich Do 16:00 - 18:00 MZH 1470 Plenum	PD Dr. Hendrik Vogt

Modul: Lineare Algebra 1-2 (21 CP)

Pflichtmodul im 1. und 2. Semester (zwei-semestrig), wobei im 1. Semester folgende Veranstaltungen belegt werden sollten:

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-LAG-1.1	Lineare Algebra 1 Linear Algebra 1 Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 08:00 - 10:00 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Vorlesung wöchentlich Di 08:00 - 10:00 MZH 4140 Übung wöchentlich Mi 10:00 - 12:00 MZH 4140 Übung wöchentlich Mi 14:00 - 16:00 MZH 7200 Übung wöchentlich Do 12:00 - 14:00 MZH 7200 Übung wöchentlich Do 14:00 - 16:00 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Vorlesung Einzeltermine: Fr 02.02.24 09:00 - 12:00 MZH 1380/1400 Di 06.02.24 10:00 - 14:00 MZH 1380/1400	Eugenia Saorin Gomez
03-M-LAG-1.2	Vertiefung zur Linearen Algebra 1 (Vollfach) Additional Topics in Linear Algebra 1 (Single Major Subject) Projektplenum ECTS: 1,5 Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 MZH 1470 Plenum	Eugenia Saorin Gomez

Modul: Mathematisches Computerpraktikum (3 CP)

Pflichtmodul im 1. Semester mit folgender Veranstaltung:

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-MCP-1	Mathematisches Computerpraktikum Computer Laboratory Kurs ECTS: 3 Einzeltermine: Mo 12.02.24 - Fr 16.02.24 (Mo, Di, Mi, Do, Fr) 08:00 - 18:00 MZH 5600 Mo 19.02.24 - Fr 23.02.24 (Mo, Di, Mi, Do, Fr) 08:00 - 18:00 MZH 5600 Do 29.02.24 13:30 - 15:30 Mi 10.07.24 09:00 - 12:00 MZH 1100 Veranstaltung findet am Ende des Wintersemesters als Blockveranstaltung statt. Zeiten und Räume werden noch bekannt gegeben.	Marek Wiesner

Bachelor 3. Semester

Modul: Analysis 3 (9 CP)

Pflichtmodul im 3. Semester mit folgender Veranstaltung:

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-ANA-3	Analysis 3 Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 MZH 5600 Vorlesung wöchentlich Mo 14:00 - 16:00 MZH 1100 Übung wöchentlich Di 10:00 - 12:00 MZH 4140 Übung wöchentlich Do 10:00 - 12:00 MZH 4140 MZH 5600 Vorlesung	PD Dr. Hendrik Vogt

Modul: Numerik 1 (9 CP)

Pflichtmodul im 3. Semester mit folgender Veranstaltung:

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-NUM-1	Numerik 1 Numerical Analysis 1 Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 12:00 - 14:00 MZH 5600 Vorlesung wöchentlich Mi 10:00 - 12:00 MZH 5600 Vorlesung wöchentlich Mi 14:00 - 16:00 MZH 1380/1400 Übung wöchentlich Mi 14:00 - 16:00 MZH 2340 Übung Einzeltermine: Di 12.03.24 08:00 - 13:00 MZH 5600	Ronald Stöver

Bachelor 4. Semester und höher

Modul: Fortgeschrittene Themen Industriemathematik (9 CP)

Pflichtmodul, welches im 5. Semester belegt werden sollte. Dazu muss EINE der zugehörigen Veranstaltungen belegt werden, wobei dieses Semester aus folgenden Veranstaltungen gewählt werden kann:

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-FTH-3	Konvexe Geometrie Convex Geometrie Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Di 10:00 - 12:00 MZH 7200 MZH 1100 Vorlesung wöchentlich Mi 10:00 - 12:00 MZH 7200 Vorlesung wöchentlich Mi 12:00 - 14:00 MZH 7200 Übung	Eugenia Saorin Gomez
03-M-FTH-8	Algorithmische Diskrete Mathematik Algorithmic Discrete Mathematics Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 08:00 - 10:00 MZH 5600 Vorlesung wöchentlich Do 10:00 - 12:00 MZH 1450 Vorlesung wöchentlich Do 16:00 - 18:00 MZH 1450 Übung Die algorithmische diskrete Mathematik ist ein recht junges Gebiet mit Wurzeln in der Algebra, Graphentheorie, Kombinatorik, Informatik (Algorithmik) und Optimierung. Sie behandelt diskrete Strukturen wie Mengen, Graphen, Permutationen, Partitionen und diskrete Optimierungsprobleme. Diese Veranstaltung gibt eine Einführung in die algorithmische diskrete Mathematik. Es werden strukturelle und algorithmische Grundlagen der Graphentheorie und kombinatorischen Optimierung vermittelt. Im Vordergrund steht die Entwicklung und mathematische Analyse von Algorithmen zum exakten Lösen von kombinatorischen Optimierungsproblemen. Es werden u.a. folgende Themen behandelt: * Einführung in Graphentheorie, kombinatorische und lineare Optimierung * Graphentheorie: Grundbegriffe, Wege in Graphen, Euler- und Hamiltonkreise, Bäume * Algorithmische Grundlagen (Kodierungslänge, Laufzeit, Polynomialzeitalgorithmen) * Spannbäume, Matchings, Netzwerkflüsse und -schnitte (kombinatorische Algorithmen) * Einblick in lineare Optimierung: Modellierung, Polyedertheorie, Optimalitätskriterien, Dualität * Elemente der Komplexitätstheorie Die Veranstaltung richtet sich an fortgeschrittene Bachelorstudierende, ist aber auch für Masterstudierende geeignet. Die Kurse "Algorithmische Diskrete Mathematik" und "Algorithmentheorie" können nicht beide eingebracht werden. Beginn der Veranstaltung: Donnerstag, 19.10.23	Prof. Dr. Nicole Megow
03-M-Gy4-1	Funktionentheorie Complex Analysis Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 16:00 - 18:00 MZH 4140 Übung wöchentlich Mi 14:00 - 16:00 MZH 6200 Vorlesung wöchentlich Mi 16:00 - 18:00 MZH 4140 Übung wöchentlich Fr 08:00 - 10:00 MZH 1470 Vorlesung Einzeltermine: Di 06.02.24 10:00 - 12:00 MZH 5500 Di 06.02.24 - Mi 07.02.24 (Di, Mi) 10:00 - 12:00 MZH 5600 Mi 07.02.24 10:00 - 12:00 MZH 5500 Do 22.02.24 09:00 - 13:00 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Sa 06.04.24 09:00 - 13:00 HS 1010 (Kleiner Hörsaal)	Dr. Ingolf Schäfer Prof. Dr. Anke Dorothea Pohl
03-M-SP-2	Basics of Mathematical Statistics (Statistics I) (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 MZH 7200 MZH 1450 Lecture wöchentlich Mo 14:00 - 16:00 MZH 1380/1400 Exercise wöchentlich Do 10:00 - 12:00 MZH 7200 Lecture Einzeltermine: Do 14.03.24 09:30 - 12:30 MZH 6200 Mo 08.07.24 09:30 - 12:30 MZH 5500	Prof. Dr. Thorsten-Ingo Dickhaus
03-M-SP-26	Algebraische Topologie Algebraic Topology Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 08:00 - 10:00 MZH 7200 MZH 4140 Vorlesung wöchentlich Di 14:00 - 16:00 MZH 7200 Übung wöchentlich Do 08:00 - 10:00 MZH 7200 Vorlesung 2x 2SWS Vorlesung und 2SWS Übung. Studiengänge: M-BM-Alg	Prof. Dr. Dmitry Feichtner-Kozlov

Modul: Mathematische Modellierung (9 CP)

Pflichtmodul im 5. Semester mit folgender Veranstaltung:

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-MMOD-1	Mathematische Modellierung Mathematical Modelling Kurs ECTS: 9 Termine: wöchentlich Di 12:00 - 14:00 MZH 5600 Vorlesung wöchentlich Di 14:00 - 16:00 MZH 5600 Übung wöchentlich Do 14:00 - 16:00 MZH 5600 Vorlesung	Prof. Dr. Andreas Rademacher

General Studies - Fachergänzende Studien

Fachergänzendes Studienangebot aus der Mathematik bzw. Industriemathematik.

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IBFW-HTO (03-BE-699.12)	Hands-on Tutorial on Optimization (in englischer Sprache) Blockveranstaltung ECTS: 3 Einzeltermine: Mo 09.10.23 - Fr 13.10.23 (Mo, Di, Mi, Do, Fr) 09:00 - 17:00 MZH 5500 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 and Gurobi) and tailor the solution process to certain properties of the problem. This course consists of two phases: One week Mon-Fri (full day) of lectures and practical labs: October 9-13, 2023, 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. Please confirm your participation by email to Felix fhommels@uni-bremen.de by September 15.	Prof. Dr. Nicole Megow Dr. Felix Christian Hommelsheim
03-IBFW-NIM	Nachhaltige Methoden und Methoden für Nachhaltigkeit in Mathematik und Informatik Sustainable Methods and Methods for Sustainibility in Maths and Computer Science Vorlesung ECTS: 2 Termine: wöchentlich Mo 16:00 - 18:00 CART Rotunde - 0.67 GW2 B3009 (Großer Studierraum) Ringvorlesung https://lvb.informatik.uni-bremen.de/igs/03-ibfw-nim.pdf Nachhaltigkeit, besser gesagt nachhaltige Entwicklung, ist ein großes Ziel, das sich auch unsere Universität Bremen auf die Fahnen geschrieben hat. Damit dieses sich deutlicher in der Lehre unseres Fachbereiches widerspiegelt, wird es im WiSe~2023/2024 eine Ringvorlesung geben, in der verschiedene Forschende über Bezüge zwischen ihrer Arbeit und unterschiedlichen Aspekten der Nachhaltigkeit berichten -- als Anstoß für Diskussionen mit vielen Menschen, die gleichfalls an der Konkretisierung der Nachhaltigkeitsziele mitarbeiten wollen. Aus dieser Initiative werden sich dann hoffentlich viele weitere Aktivitäten entwickeln, insbesondere weitere Lehrveranstaltungen in kommenden Semestern. Eingeladen sind alle Studierenden, Lehrenden und Forschenden mit Interesse an Nachhaltigkeitsthemen, ganz allgemein oder in einem spezielleren Sinn.	Diren Senger Ute Bormann
03-M-GS-14	Starting Data Science in R (in englischer Sprache) a course on R programming and data science methods with practicals and projects Vorlesung ECTS: 3 Termine: wöchentlich Mi 14:00 - 16:00 MZH 2490 (Seminarraum) Seminar Einzeltermine: Mi 06.03.24 14:00 - 16:00 ZOOM-Projektpräsentationen I Mi 20.03.24 14:00 - 16:00 ZOOM Projektpräsentationen II The course provides an introductory level of programming skills in R. Students are welcome to present own ideas, data and projects. I expect a project report or a method talk with demo on own data. Practicals in "R" will work also on synthetic data to illustrate methods features, limitations and differences.	Prof. Dr. Stephan Frickenhaus

Informatik, B.Sc./M.Sc.

Bachelor Informatik

Einführung Bachelor-Informatik

Ab dem 09.10.2023 gibt es eine Woche lang allgemeine Informationen für Erstsemester, erste Vor- und Pflichtkurse, Einführungen in die Rechnerumgebung und IT-Ressourcen u.v.m.
Die Teilnahme an den Orientierungswochen wird dringend empfohlen.
Link zu den Orientierungswochen: szi.uni-bremen.de/eso/orientierungswochen

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IBG-OWOCHE	Orientierungswoche Informatik/Wirtschaftsinformatik Vorlesung Einzeltermine: Mo 09.10.23 08:00 - 10:00 NW1 H 1 - H0020 Mo 09.10.23 10:00 - 11:00 NW1 H 1 - H0020 Mo 09.10.23 14:00 - 16:00 MZH 1380/1400 Mo 09.10.23 16:00 - 18:00 MZH 1090 Di 10.10.23 09:00 - 10:00 MZH 1110 Di 10.10.23 10:00 - 16:00 FB-Netze Übungen Ebene 0 Di 10.10.23 10:00 - 12:00 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Di 10.10.23 12:00 - 14:00 MZH 1090 Di 10.10.23 14:00 - 16:00 MZH 1090 Di 10.10.23 16:00 - 18:00 MZH 1090 Mi 11.10.23 08:00 - 10:00 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Mi 11.10.23 10:00 - 12:00 MZH 1380/1400 Mi 11.10.23 12:00 - 14:00 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Do 12.10.23 14:00 - 16:00 MZH 1090 Do 12.10.23 16:00 - 18:00 MZH 1090 Fr 13.10.23 13:00 - 16:00 MZH 1090 In der O-Woche finden folgende Veranstaltungen statt: 09.10.2023 von 08-10h im NW1 H1 H0020 "Begrüßung durch den Dekan & Infos zum Studium" 09.10.2023 von 10-11h im NW1 H0020 "Vorstellung Stugen und Studienzentrum" 09.10.2023 von 14-16h im MZH 1380/1400 "Fachbereichsnetze" 09.10.2023 von 16-18h im MZH 1090 "Einblicke ins Studium" 10.10.2023 von 09-10h im MZH 1110 "Einführung Duales Studium Informatik" 10.10.2023 von 10- 12h im kl. Hörsaal HS 1010 "Vorstellung der Fachinformatiken" 10.10.2023 von 10-16h im MAC- Raum und Selbstarbeitbereiche MZH Ebene 0 "FB-Netze-Übungen" 10.10.2023 von 12-14h im MZH 1090 "Einführung Wirtschaftsinformatik" 10.10.2023 von 14-16h im MZH 1090 "Unterstützung bei Schwierigkeiten mit der Tutorien-Eintragung in Stud.IP" 10.10.2023 von 16-18h im MZH 1090 "Ein kleiner Einblick in die wundervolle Welt der Informatik" 11.10.2023 von 8-10h im kl. Hörsaal HS 1010 "Java (Plenum)" 11.10.2023 von 10-12h im 1380/1400 "Frühstück" 11.10.2023 von 12-14h im kl. Hörsaal HS 1010 "Service Einrichtungen/kulturelle Angebote der Uni" 12.10.2023 von 14-16h im MZH 1090 "Begrüßung Informatik als Komplementärfach" 12.10.2023 von 16-18h im MZH 1090 "Spannende Themen abseits der reinen Programmierung - was Informatik sonst noch bietet" 13.10.2023 von 13-16h im MZH 1090 "Kleines Informatik-Praktikum"	Ute Bormann Dr. Sabine Kuske Udo Frese Dipl.-Inf. Andreas Bresser M. Sc. Mihaela Popescu Dr. Julia Maria Kensbock Dr. Hui Shi Ralf Eric Streibl
03-IBG-USP	Vorkurs: Uni-Start Programmieren sonstige Einzeltermine: Mo 25.09.23 - Do 28.09.23 (Mo, Di, Mi, Do) 08:00 - 20:00 MZH 1090 Fr 29.09.23 08:00 - 20:00 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Diese Veranstaltung ist ein Vorkurs für Studierende ohne Programmiererfahrung vom 26. bis 30.10.2022. Anmeldung über das Portal der O-Woche: https://www.zsb.uni-bremen.de/OWoche Der Kurs findet von ..... bis ..... statt.	Udo Frese
03-M-BM	BrückenMathematik Preparation Course Mathematics at the University Bremen Blockveranstaltung Einzeltermine: Di 12.09.23 11:00 - 13:00 MZH 1470 Mo 18.09.23 10:00 - 11:30 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Mo 18.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1470 Mo 18.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1380/1400 Mo 18.09.23 12:00 - 15:00 MZH 6200 Di 19.09.23 10:00 - 11:30 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Di 19.09.23 12:00 - 15:00 MZH 6200 Di 19.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1090 Di 19.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1470 Mi 20.09.23 10:00 - 11:30 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Mi 20.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1380/1400 Mi 20.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1470 Mi 20.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1090 Do 21.09.23 10:00 - 11:30 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Do 21.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1090 Do 21.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1380/1400 Do 21.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1470 Fr 22.09.23 10:00 - 11:30 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Fr 22.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1470 Fr 22.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1090 Fr 22.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1380/1400 Mo 25.09.23 10:00 - 11:30 MZH 1470 Mo 25.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1380/1400 Mo 25.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1470 Mo 25.09.23 12:00 - 15:00 MZH 6200 Di 26.09.23 10:00 - 11:30 MZH 1470 Di 26.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1470 Di 26.09.23 12:00 - 15:00 MZH 6200 Di 26.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1380/1400 Mi 27.09.23 10:00 - 11:30 MZH 1470 Mi 27.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1380/1400 Mi 27.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1470 Mi 27.09.23 12:00 - 15:00 MZH 6200 Do 28.09.23 10:00 - 11:30 MZH 1470 Do 28.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1470 Do 28.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1380/1400 Do 28.09.23 12:00 - 15:00 MZH 6200 Fr 29.09.23 10:00 - 11:30 MZH 6200 Fr 29.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1380/1400 Fr 29.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1470 Fr 29.09.23 12:00 - 15:00 MZH 6200 Wichtig: Anmeldung über http://unihb.eu/bmath erforderlich! Vorlesungen täglich 10:00 - 11:30 Uhr im HS 1010 (am 27.09 & 29.09 im HS 2010) Übungen täglich 12:30 - 14:30 Uhr (Räume werde in der ersten Vorlesung bekannt gegeben)	Dr. Ingolf Schäfer Lars Siemer Dr. Christoph Duchhardt Dr. Thomas Janßen

Komplementärfach Informatik

Es handelt sich in diesem Abschnitt ausschließlich um die Pflicht-Lehrveranstaltung für das Komplementärfach Informatik.
Für die Angebote in Informatik Grundlagen Komplementärfach (https://www.szi.uni-bremen.de/lehre/auswahlkataloge/grundlagen-veranstaltungen/) siehe die Tabelle Informatik Grundlagen Komplementärfach. Für die Auswahloptionen in „Informatik Aufbau“ siehe Abschnitt ,,Vollfach Informatik / Wahlbereich Bachelor Aufbau (IBA)..“ (d.h. alle Lehrveranstaltungen, deren VAK mit 03-IBA…“ beginnt). In „Informatik Vertiefung“ kann im Grundsatz jede Bachelor-/Master-Informatik-LV ausgewählt werden, die keinen signifikanten inhaltlichen Überlapp mit einer bereits in einem anderen Modul belegten Lehrveranstaltung aufweist.

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-DMB-MI-21-GDP (03-05-H-509.06)	Grundlagen der Programmierung Introduction to Programming Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Di 12:00 - 14:00 CART 0.01 (Besprechungsraum) Übung wöchentlich Di 14:00 - 16:00 CART 0.01 (Besprechungsraum) Übung wöchentlich Do 14:00 - 16:00 NW2 C0290 (Hörsaal 1) Vorlesung wöchentlich Do 16:00 - 18:00 MZH 1090 Übung wöchentlich Do 16:00 - 18:00 MZH 1110 Übung wöchentlich Fr 12:00 - 14:00 MZH 1470 Übung Einzeltermine: Di 07.11.23 12:00 - 16:00 MZH 4140 Do 07.03.24 09:00 - 13:00 HS 2010 (Großer Hörsaal) Fr 31.05.24 09:00 - 13:00 SFG 2020 Dieser Kurs ist für Studierende der HfK, Studierende der Digitalen Medien und Komplementärfach Informatik an der Universität Bremen und als General Studies Kurs für alle Studiengänge der Universität Bremen. Für Studierende der Informatik, Wirtschaftsinformatik und Systems Engineering gibt es die Veranstaltung Praktische Informatik 1. Achtung: Studierende des Studiengangs Bachelor Berufliche Bildung - Mechantronik müssen nur 3 CP statt 6 CP erbringen und besuchen die erste Hälfte der Veranstaltung.	Dr. Tim Laue

Bachelor 1. Semester (Vollfach)

Grundlagen Mathematik und Theoretische Informatik

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IBGT-M1	Mathematik 1: Logik, Kombinatorik und Lineare Algebra Mathematics 1 Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 14:00 - 16:00 MZH 1090 Übung wöchentlich Mo 14:00 - 16:00 MZH 1110 Übung wöchentlich Di 08:00 - 10:00 MZH 1090 Übung wöchentlich Di 08:00 - 10:00 MZH 1450 Übung wöchentlich Di 10:00 - 12:00 NW1 H 1 - H0020 Vorlesung wöchentlich Di 16:00 - 18:00 MZH 1100 Übung wöchentlich Di 16:00 - 18:00 MZH 1380/1400 Übung wöchentlich Di 16:00 - 18:00 Übung Online wöchentlich Mi 08:00 - 10:00 MZH 1090 SFG 2010 Übung wöchentlich Mi 08:00 - 10:00 MZH 1110 GW2 B1580 Übung wöchentlich Do 12:00 - 14:00 MZH 1380/1400 MZH 1090 Übung wöchentlich Fr 10:00 - 12:00 NW1 H 1 - H0020 Vorlesung Einzeltermine: Mo 26.02.24 08:00 - 10:00 MZH 5600 Die Vorlesungen finden entweder online synchron oder in Präsenz statt. Die Übungen sind in Präsenz geplant. Übungsternmine in Präsenz für Studierende der Wirtschaftsinformatik primär am Do 12-14h und für Digitale Medien am Di 8-10.	Dr. Tim Haga

Grundlagen Praktische und Technische Informatik

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IBGP-PI1	Praktische Informatik 1: Imperative Programmierung und Objektorientierung Practical Computer Science 1 Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 13:00 Übung wöchentlich Mo 13:00 - 16:00 Übung wöchentlich Mo 16:00 - 19:00 Übung wöchentlich Di 14:00 - 16:00 HS 2010 (Großer Hörsaal) Vorlesung wöchentlich Mi 08:00 - 11:00 Übung wöchentlich Mi 11:00 - 14:00 Übung wöchentlich Mi 14:00 - 17:00 Übung Online wöchentlich Mi 14:00 - 17:00 Übung wöchentlich Mi 17:00 - 20:00 Übung wöchentlich Do 08:00 - 10:00 HS 2010 (Großer Hörsaal) Vorlesung Für Studierende des Vollfachs Informatik, Systems Engineering, Wirtschaftinformatik, Mathematik und Industriemathematik. Für Studierende der Digitalen Medien, Komplementärfach Informatik und Berufliche Bildung - Mechatronik gibt es die Veranstaltung Grundlagen der Programmierung. Die Übungen finden im MZH in der Ebene 0 statt. Der Übungsbetrieb startet in der 2. Semesterwoche.	Thomas Röfer

Grundlagen Angewandte Informatik

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-DMB-MI-1-MI1 (03-IBGA-FI-MI1)	Grundlagen der Medieninformatik 1 Media Informatics Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mo 16:00 - 18:00 MZH 1090 Übung wöchentlich Mo 16:00 - 18:00 MZH 1470 Übung wöchentlich Di 10:00 - 12:00 MZH 1450 Übung wöchentlich Di 10:00 - 12:00 MZH 6200 Übung wöchentlich Di 12:00 - 14:00 Übung Online wöchentlich Mi 10:00 - 12:00 MZH 1090 Übung wöchentlich Mi 10:00 - 12:00 MZH 1110 Übung wöchentlich Mi 12:00 - 14:00 MZH 1450 Übung wöchentlich Mi 12:00 - 14:00 MZH 1470 Übung wöchentlich Do 10:00 - 12:00 CART 0.01 (Besprechungsraum) Übung wöchentlich Do 10:00 - 12:00 MZH 1100 Übung wöchentlich Do 10:00 - 12:00 MZH 5600 MZH 4140 Übung wöchentlich Do 10:00 - 12:00 MZH 6200 Übung wöchentlich Do 12:00 - 14:00 HS 2010 (Großer Hörsaal) Vorlesung Einzeltermine: Di 13.02.24 10:00 - 12:00 GW2 B1410 Di 13.02.24 10:00 - 12:00 GW2 B1820 Di 20.02.24 09:00 - 13:00 HS 2010 (Großer Hörsaal) Di 20.02.24 09:00 - 13:00 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Di 20.02.24 09:00 - 13:00 NW1 H 1 - H0020 Di 20.02.24 09:00 - 13:00 GW1-HS H0070 https://lvb.informatik.uni-bremen.de/dmb/03-dmb-mi-1-mi1.pdf	Udo Frese
03-IBGA-FI-RDL	Robot Design Lab (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mi 10:00 - 12:00 DFKI RH1 B0.10 Vorlesung wöchentlich Do 10:00 - 12:00 DFKI RH1 B0.10 Übung Die Vorlesung findet online asynchron statt. Die Q+A und Präsenz-Übung finden im Raum RH1 B0.10 des DFKI statt. https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibg/03-ibga-fi-rdl.pdf	Frank Kirchner M. Sc. Mihaela Popescu

General Studies

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IBFS-WKWA	Wissenschaftskultur und Wissenschaftliches Arbeiten Seminar ECTS: 3 Termine: wöchentlich Mi 15:00 - 19:00 MZH 1470 Seminar Einzeltermine: Sa 20.01.24 09:00 - 17:00 MZH 1090 So 21.01.24 10:00 - 15:30 MZH 1380/1400 Die genauen Termine werden im Kurs abgesprochen. VORBESPRECHUNG mit weiteren Informationen am Mittwoch, 18.10.2023 um 15 Uhr im MZH 6200	Ralf Eric Streibl

Bachelor 3. Semester

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IBGA-IUG	Informatik und Gesellschaft Computer and Society Seminar ECTS: 3 Termine: wöchentlich Fr 08:00 - 10:00 MZH 1090 Seminar wöchentlich Fr 10:00 - 12:00 MZH 1090 Seminar wöchentlich Fr 12:00 - 14:00 MZH 1090 Seminar Einzeltermine: Do 08.02.24 13:00 - 16:00 MZH 1470 Fr 09.02.24 13:00 - 18:00 MZH 1090 „Informatik und Gesellschaft“ richtet sich zum einen an Bachelor-Studierende der Informatik und wird JEDES Semester (Sommer- wie Wintersemester) angeboten. In der Regel besuchen Informatik-Bachelor-Studierende diesen Kurs im zweiten oder dritten Fachsemester. Zum anderen sind interessierte Studierende anderer Fächer herzlich eingeladen, an „Informatik und Gesellschaft“ teilzunehmen. Viele der behandelten Themen sind im Kern interdisziplinär und unterschiedliche fachliche Hintergründe sind damit in der Regel sehr bereichernd. Der Beginn und die gemeinsame Vorbesprechung dieses Kurses findet am Freitag, den 20.10.2023 von 12 bis 14 Uhr im MZH 1090 statt. An dem genannten Termin erfolgen im Plenum die Vorstellung des Kurses, die Klärung der organisatorischen Abläufe und der Scheinbedingungen. Außerdem erfolgt an diesem Termin die Aufteilung der Teilnehmer*innen auf die einzelnen Seminar- bzw. „Übungs“-Termine. Daher finden vor dieser Vorbesprechung auch noch keine Seminartermine statt. Im weiteren Verlauf der Veranstaltung wird es vereinzelte online-Termine geben (z.B. zur Beratung der einzelnen Arbeitsgruppen) - insb die Präsentation von Referaten (aufgeteilt in mehrere Seminargruppen) ist aber als Präsenzveranstaltung geplant.	Ralf Eric Streibl
03-IBGP-PI3 (03-BA-700.03)	Praktische Informatik 3: Funktionale Programmierung Practical Computer Science 3 Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Di 12:00 - 14:00 MZH 1110 Übung wöchentlich Di 12:00 - 14:00 MZH 5500 Übung wöchentlich Di 14:00 - 16:00 NW2 C0290 (Hörsaal 1) Vorlesung wöchentlich Mi 14:00 - 16:00 MZH 1110 Übung wöchentlich Mi 14:00 - 16:00 MZH 4140 Übung wöchentlich Mi 14:00 - 16:00 Übung Online	Thomas Dieter Barkowsky
03-IBGP-SWP	Software-Projekt Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mi 12:00 - 14:00 MZH 1380/1400 Übung wöchentlich Mi 12:00 - 14:00 MZH 5500 Übung wöchentlich Mi 12:00 - 14:00 Übung Online wöchentlich Do 14:00 - 16:00 MZH 1110 Übung wöchentlich Do 14:00 - 16:00 MZH 1450 Übung Einzeltermine: Mi 18.10.23 12:00 - 14:00 MZH 1380/1400	Karsten Hölscher Dr. Hui Shi Amadou Amadou
03-IBGP-TI2 (03-BA-700.12)	Technische Informatik 2: Betriebssysteme und Nebenläufigkeit Technical Computer Science 2 Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Vorlesung wöchentlich Di 10:00 - 12:00 MZH 1090 Übung wöchentlich Di 10:00 - 12:00 MZH 1470 Übung wöchentlich Di 10:00 - 12:00 MZH 5500 Übung wöchentlich Mi 16:00 - 18:00 MZH 5500 Übung wöchentlich Mi 16:00 - 18:00 MZH 6200 Übung Online wöchentlich Do 08:00 - 10:00 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Vorlesung Die Kenntnisse aus dem Propädeutikum C/C++ werden vorausgesetzt. Die Vorlesungen starten am 16. und 19.10.2023, die Übungen erst in der 2. Vorlesungswoche.	Ute Bormann Stefanie Gerdes
03-IBGT-THI1-AFS	Automaten und formale Sprachen Automata and Formal Languages Vorlesung ECTS: 4,5 Termine: wöchentlich Mo 08:00 - 10:00 MZH 1380/1400 SFG 0140 Übung wöchentlich Mo 14:00 - 16:00 MZH 5500 Übung wöchentlich Mo 14:00 - 16:00 Übung Online wöchentlich Di 16:00 - 18:00 NW2 C0290 (Hörsaal 1) Vorlesung wöchentlich Mi 08:00 - 10:00 MZH 1100 SFG 1030 Übung wöchentlich Mi 10:00 - 12:00 MZH 1100 Übung wöchentlich Mi 14:00 - 16:00 SFG 0140 Übung	Prof. Dr. Sebastian Siebertz
03-IBGT-THI1-AT (03-BE-699.11)	Algorithmentheorie Algorithm Theory Vorlesung ECTS: 4,5 Termine: wöchentlich Mo 12:00 - 14:00 MZH 5500 Übung wöchentlich Di 12:00 - 14:00 MZH 1090 Übung wöchentlich Do 10:00 - 12:00 MZH 1380/1400 Vorlesung wöchentlich Do 12:00 - 14:00 MZH 5500 Übung wöchentlich Do 12:00 - 14:00 MZH 5600 Übung Einzeltermine: Mo 19.02.24 14:00 - 16:00 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Mo 19.02.24 14:00 - 16:00 HS 2010 (Großer Hörsaal) Di 17.09.24 14:00 - 16:00 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Algorithmentheorie Algorithmen bilden eine der wichtigsten Grundlagen der Informatik. Anschaulich beschreibt ein Algorithmus eine Vorgehensweise um ein Problem zu lösen. Somit bilden Algorithmen eine Grundlage der Programmierung, sind aber unabhängig von der konkreten Programmiersprache und Umsetzung. Algorithmen sind so vielfältig wie ihre Anwendungen, darum ist es umso wichtiger die fundamentalen Prinzipien des effizienten Algorithmenentwurfs und in den wichtigsten Problembereichen die grundlegenden Lösungsverfahren zu kennen. Die Vorlesung hat zum Ziel diese fundamentalen Prinzipien des Algorithmenentwurfs zu vermitteln. Die Prinzipien werden anhand klassischer Algorithmen für wichtige Probleme illustriert und eingeübt. Auf der theoretischen Seite werden die Grundlagen abstrakter Maschinenmodelle, formale Korrektheitsbeweise und Laufzeitanalyse vermittelt. Das erworbene Wissen ermöglicht es den Studierenden für ein gegebenes algorithmisches Problem verschiedene Lösungsansätze bezüglich ihrer Effizienz zu beurteilen, den am besten geeigneten Ansatz zur Lösung auszuwählen und seine Korrektheit zu beweisen. • Algorithmenparadigmen: Greedy, Divide-and-Conquer, Dynamische Programmierung • Sortierverfahren • Grundlegende Begriffe der Graphentheorie • Graphenprobleme: Kürzeste-Wege, minimale aufspannende Bäume, maximale Netzwerkflüsse	Daniel Neuen Prof. Dr. Sebastian Siebertz
03-IBPJ-PROBE3	Vorstellung Bachelor-Projekte 2024 Blockeinheit Einzeltermine: Do 11.01.24 16:00 - 18:00 Online Mo 15.01.24 16:00 - 19:00 MZH 1380/1400 Di 16.01.24 08:00 - 10:00 MZH 1470 Do 18.01.24 16:00 - 19:00 MZH 5600 Mo 22.01.24 16:00 - 19:00 MZH 1380/1400 Di 23.01.24 08:00 - 10:00 MZH 1470 Do 25.01.24 16:00 - 19:00 MZH 5600 Für alle Bachelor-Studierenden der Studiengänge Informatik, Wirtschaftsinformatik und Systems Engineering, die in 2024 ein Informatik-nahes Bachelor-Projekt beginnen wollen. Die Intro-Veranstaltung von Ute Bormann findet am Donnerstag, 11.1. von 16-18h online über BBB statt. Die Schnuppertermine sind in KW 3 und KW4 geplant.	Ute Bormann

Bachelor 4. Semester und Folgende

Zusätzlich zu den nachfolgend aufgeführten Veranstaltungen gelten für die Freie Wahl auch die Angebote der \"General Studies\" (soweit diese nicht inhaltlich mit den Lehrveranstaltungen des Studiengangs Informatik überlappen). Bachelor-Studierende der BPO\'10 müssen in ihrem Studium zudem zwei Module außerhalb der Informatik erbringen (Fach \"General Studies\" innerhalb der Bachelor-Prüfungsordnung). Studierende der BPO\'20 müssen 9 CP General Studies erbringen.

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-05-H-505	Überblick über das Wahlangebot im Fach Informatik Vorlesung Die Veranstaltung findet online asynchron statt und gibt einen Überblick über das Wahlangebot im Fach Informatik, das auch für die Bachelorstudiengänge Digitale Medien/Medieninformatik, Wirtschaftsinformatik und Systems Engineering gilt.	Ute Bormann
03-IBFS-EOBA	Erste Orientierung zur Bachelor-Arbeit Blockveranstaltung ECTS: 1 Termine: wöchentlich Fr 14:00 - 16:00 MZH 1090 Seminar wöchentlich Fr 16:00 - 18:00 MZH 1090 Seminar Dieser Veranstaltung richtet sich an Informatikstudierende, die in absehbarer Zeit mit den Vorarbeiten zu ihrer Bachelor-Arbeit beginnen wollen und sich zum einen über einige Formalia informieren wollen und beim Einblick in bereits geschriebene Bachelor-Arbeiten ein Gefühl dafür entwickeln möchten, wie so etwas aussehen kann. Die Veranstaltung beginnt mit wenigen Informationsterminen zu Semesterbeginn (für Organisatorisches und Formales). Im sp’teren Verlauf des Semesters werden dann an verschiedenen Terminen, die noch im Kurs abgesprochen werden, Präsentationen von Bachelor-Arbeiten statt. Vorbesprechung: Freitag, 20.10.2023 um 15:00 s.t. im MZH 1090 Nächster Termin („Formalia und interessante Informationen zur Bachelor-Arbeit“): Freitag, 27.10.2023 ab 15:00 s.t. im MZH 1090 Die weiteren Termine werden später im Kurs vereinbart. HINWEIS FÜR STUDIERENDE NACH DER „ALTEN“ INFORMATIK-BPO: Diese Veranstaltung ist inhaltsgleicher Ersatz für die frühere Veranstaltung „Wissenschaftliches Arbeiten 2“.	Ralf Eric Streibl
03-IBGP-SWP1Ersatz	Planung und Durchführung von Software-Projekten Vorlesung ECTS: 3 Die Veranstaltung findet online asynchron statt. Zusammen mit DBM Ersatz für SWP1. Kurzbeschreibung: Diese Veranstaltung ist nur für Informatik/Wirtschaftsinformatik-Bachelorstudierende ab 4. Sem. Sie ersetzt in Kombination mit der Veranstaltung ,,Datenbankgrundlagen und Modellierung“ (s. Lehrangebot 2. Semester) das nicht mehr angebotene Modul ,,Softwareprojekt 1“. Ziel der Veranstaltung ist die Vermittlung grundlegender Kenntnisse bzgl. der Planung und Durchführung von Softwareprojekten. Dazu werden ausgewählte Aspekte von Software-Entwicklungsprozessen, der Projektplanung, der Anforderungsanalyse, des Architekturentwurfs und des Testens beleuchtet.	Karsten Hölscher Dr. Hui Shi
03-IM-DUALM	Vorstellung Duales Masterprogramm Informatik (DMI) sonstige Als Student*in des DMI in Bremen bringst Du neue Impulse aus der Hochschule ins Unternehmen. Im Profilbereich werden Dir wichtige Schlüsselqualifikationen vermittelt. Und mit dem Master qualifizierst Du Dich zugleich als Führungskraft von morgen. Ins DMI kannst Du an der Universität Bremen oder an der Hochschule Bremen starten - ein Studienbeginn ist zum Sommer- oder Wintersemester möglich. Informiere Dich gerne hier www.dualermasterinformatik.de oder persönlich in der Uni bei Kerstin Bonnet (Tel. 218-63530 oder bonnet@uni-bremen.de)	Ute Bormann Kerstin Bonnet
03-IMVA-3DMFT (03-ME-899.08)	3D Modelling and Design at the FabLab - From Origami to Algorithmic Folding (in englischer Sprache) 3D Modelling with FabLab Technologies Kurs ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mi 14:00 - 16:00 GW2 A4100 (FabLab) Kurs wöchentlich Mi 16:00 - 18:00 GW2 A4100 (FabLab) Kurs 4 SWS, Profil: DMI Schwerpunkt: IMVA-DMI https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imva/03-imva-3dmft.pdf Kurzbeschreibung unter: http://dimeb.informatik.uni-bremen.de/FabLab/GenerativeDesign.pdf Präsenz-Meeting mittwochs 14-16h und anschließend 2 Std Übungen im FabLab wöchentlich.	Dr. Bernhard Robben Michael Lund

Bachelorprojekte

Bachelorprojekte 5. Semester

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IBFW-KuK (03-GS-509.11)	Kommunikation und Konflikt Blockveranstaltung ECTS: 1 Einzeltermine: Sa 25.11.23 09:00 - 17:00 MZH 1110 Die Anmeldung für dieses Seminar läuft über die Bachelor Projekte bzw. über Ute Bormann.	Christine Fangmann Ute Bormann
03-IBFW-PROMAN (03-GS-509.14)	Projektmanagement Seminar Blockveranstaltung ECTS: 1 Einzeltermine: Sa 11.11.23 11:00 - 15:00 Sa 03.02.24 11:00 - 15:00 Die Anmeldung für dieses Seminar läuft über die Bachelor Projekte bzw. Ute Bormann. Das Seminar findet online über BBB (Link wird noch bekannt gegeben) statt, u.z. am 11.11.23 und 03.02.24 jeweils von 11-15h.	Ute Bormann Thomas Wittpahl
03-IBPJ-AICI	Projekt AI x City ( WiSe 23/24 bis SoSe 2024) Projektplenum ECTS: 12 Termine: wöchentlich Mi 14:00 - 16:00 MZH 8100 Plenum	Prof. Dr. Dr. Björn Niehaves Dr. Gerhard Klassen Luca Tom Bauer
03-IBPJ-BHUM	Projekt B-Human (WiSe 23/24 bis SoSe 2024) Projektplenum ECTS: 12 Termine: wöchentlich Fr 10:00 - 12:00 CART Rotunde - 0.67 Plenum Einzeltermine: Fr 12.01.24 11:00 - 13:00 MZH Foyer 0. Ebene Fr 01.03.24 11:00 - 13:00 MZH Foyer 0. Ebene	Thomas Röfer Dr. Tim Laue
03-IBPJ-COLLVR	Projekt CollabVR ( WiSe 23/24 bis SoSe 2024) Projektplenum ECTS: 12 Termine: wöchentlich Fr 14:00 - 16:00 Externer Ort: MZH 8100 Plenum In CollabVR steht die Erstellung eines Kollaborationsraumes in VR und anschließender wissenschaftliche Bewertung der Kollaboration im Vordergrund. Es werden Grundlagen zu Theorie, modernen Kollaborations Technologien und Einsatzgebiete vermittelt. Im Fokus steht die selbsständige Erarbeiten eines Kollaborationraumskonzepts in VR.	Prof. Dr. Dr. Björn Niehaves Dr. Marc Wyszynski Sebastian Weber Raphael Palombo Dulce Maria Villegas Nunez
03-IBPJ-DANA	Projekt DeepAnatomy (WiSe 23/24 bis SoSe 2024) Projektplenum ECTS: 12 Termine: wöchentlich Fr 08:00 - 10:00 MZH 1100 Plenum	Prof. Dr.-Ing. Horst Karl Hahn (Dozent) Felix Thielke, M. Sc (Dozent) Dr. Hans Meine (Dozent)
03-IBPJ-ELO4F	Projekt ELO4Future ( WiSe 23/24 bis SoSe 2024) Projektplenum ECTS: 12 Termine: wöchentlich Fr 10:00 - 12:00 MZH 1450 Plenum Einzeltermine: Fr 23.02.24 10:00 - 12:00 MZH 1090 Fr 01.03.24 10:00 - 12:00 MZH 1090 Fr 08.03.24 10:00 - 12:00 MZH 1090 Fr 15.03.24 10:00 - 12:00 MZH 1090 Fr 22.03.24 10:00 - 12:00 MZH 1090	Prof. Dr. Rolf Drechsler Christopher Metz Christina Sophie Viola Plump
03-IBPJ-MOB4D	Projekt Mobile4D (WiSe 23/24 bis SoSe 2024) Projektplenum ECTS: 12 Termine: wöchentlich Fr 08:00 - 10:00 MZH 1110 Plenum	Thomas Dieter Barkowsky
03-IBPJ-PROBE5	PROBE (5. Semester) Blockeinheit Einzeltermine: Mi 18.10.23 16:15 - 17:45 Online Die Veranstaltung gibt einen Überblick über das Projektstudium und findet online am 16.10.2024 von 16:15 - 17:45h über BBB statt.	Ute Bormann
03-IBPJ-SEEIA	Projekt SEEIA ( WiSe 23/24 bis SoSe 2024) Projektplenum ECTS: 12 Termine: wöchentlich Fr 09:00 - 13:00 MZH 3150 Projekt-Plenum	Prof. Dr. Rainer Koschke
03-IBPJ-SUT	Projekt SUTURO (WiSe 23/24 bis SoSe 2024) Projektplenum ECTS: 12 Termine: wöchentlich Fr 10:00 - 12:00 MZH 5500 Plenum	Michael Beetz
03-IBPJ-SYNR	Projekt Synchrone Realitäten (WiSe 23/24 bis SoSe 2024) Projektplenum ECTS: 12 Termine: wöchentlich Fr 10:00 - 12:00 CART 1.05 (Projektraum Lehre) Plenum Einzeltermine: Fr 09.02.24 10:00 - 12:00 CART 1.41 Fr 16.02.24 10:00 - 12:00 CART 1.41 Fr 23.02.24 10:00 - 12:00 CART 1.05 Fr 01.03.24 10:00 - 12:00 CART 1.05 Fr 08.03.24 10:00 - 12:00 CART 1.05 Fr 15.03.24 10:00 - 12:00 CART 1.05 Fr 22.03.24 10:00 - 12:00 CART 1.05	Dr. Serge Autexier

Wahlbereich Bachelor-Aufbau (IBA) / Bachelor-Basis (BB)

IBAT / BB-6: Theoretische Informatik und Mathematik

BPO 2020: mindestens ein Lehrangebot aus dieser Kategorie wählen. Auch nutzbar für IBA und IBVT (und Freie Wahl).
BPO 2010: Für ,,Bachelor - TheoInfWahl`` ein Lehrangebot aus dieser Kategorie wählen. Auf Antrag auch Lehrangebote aus den Kategorien IBVT, IMAT, IMVT oder ein fortgeschrittenes Mathematik-Modul möglich. IBAT-Lehrangebote auch für \'Informatik-Wahl\' (und Freie Wahl) nutzbar.

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IBAT-ATA	Automatentheorie und ihre Anwendungen Automata Theory and Its Applications Kurs ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mo 16:00 - 18:00 MZH 6200 Kurs wöchentlich Do 12:00 - 14:00 MZH 1470 Kurs Einzeltermine: Mi 14.02.24 10:00 - 16:00 MZH 3150 Mo 11.03.24 - Di 12.03.24 (Mo, Di) 10:00 - 16:00 MZH 3150 https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibat/03-ibat-ata.pdf	Mario Grobler

IBAP / BB-7: Praktische und Technische Informatik

BPO 2020. mindestens ein Lehrangebot aus dieser Kategorie wählen. Auch nutzbar für IBA und IBVP (und Freie Wahl).
BPO 2010: Für ,,Bachelor - PrakTechInfWahl`` zwei Lehrangebote aus dieser Kategorie wählen: Keine Ausnahmeanträge.
IBAP-Lehrangebote auch für \'Informatik-Wahl\' (und Freie Wahl) nutzbar.

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IBAP-BS (03-BB-702.01)	Betriebssysteme Operating Systems Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mo 14:00 - 16:00 MZH 6200 Vorlesung wöchentlich Mi 16:00 - 18:00 MZH 1110 Übung https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibap/03-ibap-bs.pdf	Prof. Dr. Jan Peleska
03-IBAP-CG (03-BB-708.01)	Computergraphik Computer Graphics Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Di 10:00 - 12:00 MZH 1380/1400 Vorlesung wöchentlich Di 12:00 - 14:00 MZH 1380/1400 Vorlesung wöchentlich Do 10:00 - 12:00 MZH 5500 MZH 1110 Übung wöchentlich Do 16:00 - 18:00 MZH 1380/1400 Übung Schwerpunkt: DMI, VMC https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibap/03-ibap-cg.pdf Programmierkenntnisse sind Voraussetzung (ein erfolgreicher Abschluss des "Propädeutikums C" wird empfohlen), ebenso wie algorithmisches Denken, eine gewisse Vertrautheit mit mathematischer Begriffsbildung und Vorgehensweise. Diese Vorlesung soll sowohl eine Einführung in die theoretischen und methodischen Grundlagen der Computergraphik geben, als auch die Grundlagen für die praktische Implementierung von computergraphischen Systemen legen. Der Schwerpunkt liegt auf Algorithmen und Konzepten zur Repräsentation und Visualisierung von polygonalen, 3-dimensionalen graphischen Szenen. Der Inhalt umfasst in der Regel folgende Themen: Mathematische Grundlagen; OpenGL and C ; 2D Algorithmen der Computergrafik (Scan Conversion, Visibility Computations, etc.); Theorie der Farben, Farbräume (hauptsächlich physikalische, neurologische, und technische Aspekte); 3D Computergraphik (Rendering Pipeline, Transformationen, Beleuchtung, etc.); Techniken zum Echtzeit-Rendering; Das Konzept und die Programmierung von Shadern; Texturierung (Einordnung in die Pipeline, einfache Parametrisierung, etc.). Die Übungsaufgaben werden teils theoretisch, teils praktisch sein, wobei die praktischen Aufgaben gewisse Programmierfähigkeiten in C verlangen. (Zu Beginn der Vorlesung wird deshalb nochmals ein kurzer "Refresh" Ihrer C/C-Kenntnisse gemacht.) Die Vorlesung setzt eine gewisse mathematische, algorithmische und programmiertechnische Gewandtheit voraus, fördert diese aber auch und führt sie weiter. https://cgvr.cs.uni-bremen.de/teaching/	Prof. Dr. Gabriel Zachmann
03-IBAP-DBS (03-BB-703.01)	Datenbanksysteme Database Systems Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Di 12:00 - 14:00 SFG 0140 Vorlesung wöchentlich Mi 10:00 - 12:00 SFG 0140 Vorlesung wöchentlich Mi 16:00 - 18:00 MZH 1380/1400 Übung Die "Hauptveranstaltung" Datenbanksysteme mit 6 CP geht bis Ende Dezember und die 3CP Ergänzung Datenbanksysteme beginnt im Januar. https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibap/03-ibap-dbs.pdf	Prof. Dr. Sebastian Maneth
03-IBAP-ISEC (03-BB-707.01)	Informationssicherheit Information Security Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Di 14:00 - 18:00 MZH 6200 Vorlesung und Übung Einzeltermine: Mo 12.02.24 - Fr 16.02.24 (Mo, Di, Mi, Do, Fr) 08:00 - 18:00 MZH 6200 Schwerpunkt: SQ https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibap/03-ibap-isec.pdf	Prof. Dr.-Ing. Carsten Bormann PD Dr. Karsten Sohr Stefanie Gerdes
03-IBAP-ML (03-BB-710.10)	Grundlagen des Maschinellen Lernens Fundamentals of Machine Learning Kurs ECTS: 6 Termine: wöchentlich Di 14:00 - 16:00 MZH 1380/1400 Übung wöchentlich Mi 10:00 - 12:00 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Kurs wöchentlich Mi 12:00 - 14:00 SFG 0140 GW1 B0100 Übung Einzeltermine: Mo 19.02.24 09:00 - 12:00 HS 2010 (Großer Hörsaal) Die Vorlesungsinhalte werden über Videos und Folien asynchron bereitgestellt ("flipped classroom"-Konzept). Schwerpunkt: AI https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibap/03-ibap-ml.pdf	Felix Putze Tanja Schultz Saurav Pahuja
03-IBAP-RA (03-BB-701.01)	Rechnerarchitektur und Eingebettete Systeme (in englischer Sprache) Computer Architecture and Embedded Systems Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 MZH 5500 Vorlesung wöchentlich Di 08:00 - 10:00 MZH 6200 Übung https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibap/03-ibap-ra.pdf	Prof. Dr. Rolf Drechsler Dr. Muhammad Hassan
03-IBAP-SDV (03-BB-709.01)	Sensordatenverarbeitung Sensor Data Processing Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mo 12:00 - 14:00 NW2 A0242 (Stufenhörsaal) Vorlesung Einzeltermine: Mi 18.09.24 09:00 - 12:00 MZH 1090 Die Vorlesungsinhalte werden über Videos und Folien asynchron bereitgestellt ("flipped classroom"-Konzept). Schwerpunkt: VMC https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibap/03-ibap-sdv.pdf	Udo Frese Tanja Schultz
03-IBAP-SWT (03-BB-706.02)	Softwaretechnik Software Engineering Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 MZH 6200 Übung wöchentlich Do 14:00 - 16:00 MZH 1380/1400 MZH 1090 Vorlesung Schwerpunkt: SQ https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibap/03-ibap-swt.pdf	Prof. Dr. Rainer Koschke

IBAA / BB-8: Angewandte Informatik

BPO 2020: Nutzbar für IBA und IBVA (und Freie Wahl).
BPO 2010: Für ,,Bachelor - AnwInfWahl`` ein Lehrangebot aus dieser Kategorie wählen: IBAA.
Auf Antrag auch Lehrangebot aus den Kategorien IBVA, IMAA, INVA möglich. IBAA-Lehrangebote auch für \'Informatik-Wahl\' (und Freie Wahl) nutzbar.

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IBAA-ECA (03-BB-805.05)	E-Commerce-Anwendungen E-Commerce Applications Kurs ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mo 16:00 - 18:00 SFG 0140 Vorlesung https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibaa/03-ibaa-eca.pdf Für Studierende des Zertifikatsstudiums DiMePäd ist eine Teilnahme nur bei ausreichender Kapazität möglich.	Markus Haydl
03-IBAA-MTI (03-BB-801.01)	Mensch-Technik-Interaktion Human Computer Interaction Kurs ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 MZH 1110 Übung wöchentlich Mo 12:00 - 14:00 MZH 1470 Übung wöchentlich Mi 08:00 - 10:00 MZH 5600 Übung wöchentlich Mi 12:00 - 14:00 MZH 1110 Übung wöchentlich Do 08:00 - 10:00 MZH 5600 Übung wöchentlich Do 12:00 - 14:00 GW2 B1410 Vorlesung Schwerpunkt: DMI https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibaa/03-ibaa-mti.pdf	Prof. Dr. Tanja Döring

Wahlbereich Bachelor-Vertiefung (IBV) / Bachelor-Ergänzung (BE)

BPO 2010: weitere Lehrangebote für BE unter IBFW
IBV-Lehrangebote regulär für \'Informatik-Wahl\' (und Freie Wahl) nutzbar.

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-GS-7	Introduction to R (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 3 Termine: wöchentlich Fr 13:00 - 16:00 3 SWS Seminar Raum wird nach Anmeldung in Stud.IP bekannt gegeben. Homepage des KKSB und Uni-Lageplan	Prof. Dr. Werner Brannath

IBVP / BE-7: Praktische und Technische Informatik

BPO 2010: Nutzbar für IBVP (und Freie Wahl).

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IBVP-DEKTP	Dialogentwicklung im Kontext: Theorie und Praxis Dialogue Development in Context: Theory and Practice Kurs ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mo 08:00 - 10:00 MZH 1110 SFG 1080 Kurs wöchentlich Di 10:00 - 12:00 MZH 1110 Kurs https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibv/03-ibvp-dektp.pdf Viele moderne KI Servicesysteme, wie bekannte ChatGPT, Alexa und Google Home, unterstützen eine leistungsstarke Verarbeitung natürlicher Sprache. Neben grundlegenden Funktionen wie der syntaktischen und semantischen Analyse von Wörtern und Sätzen erfüllen sie inzwischen auch komplexe Aufgaben, z.B., Stimmungsanalyse, Diskursanalyse, automatische Zusammenfassung, Dokument KI und Test-zu-Bild-Generierung. Solche Systeme sind meistens allgemein anwendbar und unabhängig vom Anwendungskontext. Diese Veranstaltung vermittelt einerseits Konzepte und Technologien, um theoretische Grundlagen für die Verarbeitung natürlicher Sprache kennenzulernen. Die relevanten Themen sind dabei „Wörter“, „Syntax“, „Semantik“ und „Dialoge“. Andererseits werden praktische Übungsaufgaben bearbeitet. Konkret sollten Dialoge in einem bestimmten Anwendungskontext mit Hilfe von Alexa Developer Console als Frontend entwickelt werden. Für das Backend wird ein Server in PHP oder Node.js programmiert, wo eine MySQL-Datenbank den Server mit den notwendigen Informationen über den Anwendungskontext versorgt.	Dr. Hui Shi

IBVA / BE-8: Angewandte Informatik

BPO 2010: Nutzbar für IBVA (und Freie Wahl).

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IBVA-DSG	Digitalisierung in Staat und Gesellschaft Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Di 14:00 - 18:00 MZH 5500 Vorlesung und Übung https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibv/03-ibva-dsg.pdf	Prof. Dr. Dr. Björn Niehaves Luca Tom Bauer

Freie Wahl inkl. Seminare - IBFW / BE

Informationen zum Thema General Studies findet ihr auch hier: https://www.szi.uni-bremen.de/wp-content/uploads/2021/10/GSListe.pdf

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IBFW-EDBS	Ergänzung Datenbanksysteme Vorlesung ECTS: 3 Termine: wöchentlich Di 12:00 - 14:00 SFG 0140 Vorlesung wöchentlich Mi 10:00 - 12:00 SFG 0140 Vorlesung wöchentlich Mi 16:00 - 18:00 MZH 1380/1400 Übung https://lvb.informatik.uni-bremen.de/igs/03-ibfw-edbs.pdf Die "Hauptveranstaltung" Datenbanksysteme mit 6 CP geht bis Ende Dezember und die 3CP Ergaenzung Datenbanksysteme beginnt im Januar.	Prof. Dr. Sebastian Maneth
03-IBFW-HTO (03-BE-699.12)	Hands-on Tutorial on Optimization (in englischer Sprache) Blockveranstaltung ECTS: 3 Einzeltermine: Mo 09.10.23 - Fr 13.10.23 (Mo, Di, Mi, Do, Fr) 09:00 - 17:00 MZH 5500 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 and Gurobi) and tailor the solution process to certain properties of the problem. This course consists of two phases: One week Mon-Fri (full day) of lectures and practical labs: October 9-13, 2023, 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. Please confirm your participation by email to Felix fhommels@uni-bremen.de by September 15.	Prof. Dr. Nicole Megow Dr. Felix Christian Hommelsheim
03-IBFW-NIM	Nachhaltige Methoden und Methoden für Nachhaltigkeit in Mathematik und Informatik Sustainable Methods and Methods for Sustainibility in Maths and Computer Science Vorlesung ECTS: 2 Termine: wöchentlich Mo 16:00 - 18:00 CART Rotunde - 0.67 GW2 B3009 (Großer Studierraum) Ringvorlesung https://lvb.informatik.uni-bremen.de/igs/03-ibfw-nim.pdf Nachhaltigkeit, besser gesagt nachhaltige Entwicklung, ist ein großes Ziel, das sich auch unsere Universität Bremen auf die Fahnen geschrieben hat. Damit dieses sich deutlicher in der Lehre unseres Fachbereiches widerspiegelt, wird es im WiSe~2023/2024 eine Ringvorlesung geben, in der verschiedene Forschende über Bezüge zwischen ihrer Arbeit und unterschiedlichen Aspekten der Nachhaltigkeit berichten -- als Anstoß für Diskussionen mit vielen Menschen, die gleichfalls an der Konkretisierung der Nachhaltigkeitsziele mitarbeiten wollen. Aus dieser Initiative werden sich dann hoffentlich viele weitere Aktivitäten entwickeln, insbesondere weitere Lehrveranstaltungen in kommenden Semestern. Eingeladen sind alle Studierenden, Lehrenden und Forschenden mit Interesse an Nachhaltigkeitsthemen, ganz allgemein oder in einem spezielleren Sinn.	Diren Senger Ute Bormann
03-IBFW-PVS (03-BE-709.11)	Proseminar: Visuelle Sprachen Seminar on visual languages Blockveranstaltung ECTS: 3 https://lvb.informatik.uni-bremen.de/igs/03-ibfw-pvs.pdf Der Termin für die Veranstaltung wird noch bekannt gegeben.	PD Dr. Björn Gottfried
03-IBFW-SPORI (03-BE-804.98b)	Sportinformatik Sport Informatics Blockveranstaltung ECTS: 3 Einzeltermine: Do 02.11.23 18:00 - 19:00 CART Rotunde - 0.67 Di 27.02.24 10:15 - 16:00 Cartesium 0.01 https://lvb.informatik.uni-bremen.de/igs/03-ibfw-spori.pdf Die Veranstaltung ist ein zweitägiger Blockkurs in Präsenz. Der Termin wird noch bekannt gegeben. Die Anzahl der Teilnehmenden ist auf 20 - 30 begrenzt. Technik hält in immer mehr Bereiche des Sports Einzug und wird unter anderem zur Leistungsdiagnostik, im Training sowie zur Analyse in der Nachbetrachtung eingesetzt. Dies erstreckt sich vom Profisport mittlerweile bis hinein in den Hobby-Bereich. In diesem Seminar wollen wir unterschiedliche Anwendungen aus dem Bereich der Sportinformatik betrachten. Der Fokus soll dabei jeweils auf den Methoden zur Gewinnung der Daten sowie deren Verarbeitung liegen. Teilnehmende erstellen in Zweiergruppen jeweils eine Ausarbeitung und eine Präsentation zu einem zuvor gewählten Thema. Der erste kurze Termin im November dient der Vorstellung der Themen. Das Seminar selbst ist ein zweitägiger Block in der vorlesungsfreien Zeit. Profil: DMI	Dr. Tim Laue
03-IBFW-VTI1 (03-BE-701.06)	Vertiefungsveranstaltung Technische Informatik 1 In-depth Seminar Technical Computer Science 1 Blockveranstaltung ECTS: 3 https://lvb.informatik.uni-bremen.de/igs/03-ibfw-vti1.pdf Der Termin der Veranstaltung wird noch bekannt gegeben.	Prof. Dr. Rolf Drechsler Christina Sophie Viola Plump

Fachergänzende Studien

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-DMB-MI-1-MI1 (03-IBGA-FI-MI1)	Grundlagen der Medieninformatik 1 Media Informatics Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mo 16:00 - 18:00 MZH 1090 Übung wöchentlich Mo 16:00 - 18:00 MZH 1470 Übung wöchentlich Di 10:00 - 12:00 MZH 1450 Übung wöchentlich Di 10:00 - 12:00 MZH 6200 Übung wöchentlich Di 12:00 - 14:00 Übung Online wöchentlich Mi 10:00 - 12:00 MZH 1090 Übung wöchentlich Mi 10:00 - 12:00 MZH 1110 Übung wöchentlich Mi 12:00 - 14:00 MZH 1450 Übung wöchentlich Mi 12:00 - 14:00 MZH 1470 Übung wöchentlich Do 10:00 - 12:00 CART 0.01 (Besprechungsraum) Übung wöchentlich Do 10:00 - 12:00 MZH 1100 Übung wöchentlich Do 10:00 - 12:00 MZH 5600 MZH 4140 Übung wöchentlich Do 10:00 - 12:00 MZH 6200 Übung wöchentlich Do 12:00 - 14:00 HS 2010 (Großer Hörsaal) Vorlesung Einzeltermine: Di 13.02.24 10:00 - 12:00 GW2 B1410 Di 13.02.24 10:00 - 12:00 GW2 B1820 Di 20.02.24 09:00 - 13:00 HS 2010 (Großer Hörsaal) Di 20.02.24 09:00 - 13:00 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Di 20.02.24 09:00 - 13:00 NW1 H 1 - H0020 Di 20.02.24 09:00 - 13:00 GW1-HS H0070 https://lvb.informatik.uni-bremen.de/dmb/03-dmb-mi-1-mi1.pdf	Udo Frese
03-DMB-MI-9-MOVE	Move on! A perspective of Digital Media Kurs ECTS: 6 Termine: wöchentlich Di 14:00 - 18:00 MZH 1450 Kurs	Frieder Nake
03-DMB-MI-21-GDP (03-05-H-509.06)	Grundlagen der Programmierung Introduction to Programming Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Di 12:00 - 14:00 CART 0.01 (Besprechungsraum) Übung wöchentlich Di 14:00 - 16:00 CART 0.01 (Besprechungsraum) Übung wöchentlich Do 14:00 - 16:00 NW2 C0290 (Hörsaal 1) Vorlesung wöchentlich Do 16:00 - 18:00 MZH 1090 Übung wöchentlich Do 16:00 - 18:00 MZH 1110 Übung wöchentlich Fr 12:00 - 14:00 MZH 1470 Übung Einzeltermine: Di 07.11.23 12:00 - 16:00 MZH 4140 Do 07.03.24 09:00 - 13:00 HS 2010 (Großer Hörsaal) Fr 31.05.24 09:00 - 13:00 SFG 2020 Dieser Kurs ist für Studierende der HfK, Studierende der Digitalen Medien und Komplementärfach Informatik an der Universität Bremen und als General Studies Kurs für alle Studiengänge der Universität Bremen. Für Studierende der Informatik, Wirtschaftsinformatik und Systems Engineering gibt es die Veranstaltung Praktische Informatik 1. Achtung: Studierende des Studiengangs Bachelor Berufliche Bildung - Mechantronik müssen nur 3 CP statt 6 CP erbringen und besuchen die erste Hälfte der Veranstaltung.	Dr. Tim Laue
03-IBFS-TSTUD	*Teilnahme an Studien (Probandinnenstunden)** Participation in Studies Seminar ECTS: 1 https://lvb.informatik.uni-bremen.de/igs/03-ibfs-tstud.pdf Zu Beginn jedes Semesters findet eine Infoveranstaltung statt, wo die Scheinkriterien für Versuchspersonen erläutert werden. Außerdem werden (aufbauend auf den Inhalten von WA1) Forschungsmethoden von Studien mit Versuchspersonen vermittelt. Im weiteren Verlauf des Studiums sollen Studierende 15 Versuchspersonenstunden absolvieren (d.h. an mehreren Studien teilnehmen). Jede Studienteilnahme wird mit Versuchspersonenstunden vergütet, die in ECTS anerkannt werden können. Die Versuchspersonenstunden können über mehre Semester gesammelt werden. Die Teilnahme an den Studien soll in einer schriftlichen Ausarbeitung dokumentiert und reflektiert werden. At the beginning of each semester, an information session is held where the certificate criteria for subjects are explained. In addition, research methods of studies with test subjects are taught (building on the contents of WA1). Later in the program, students are expected to complete 15 subject hours (i.e., participate in different studies). Each study participation is compensated with subject hours, which can be recognized in ECTS. The subject hours may be accumulated over multiple semesters. Participation in the studies should be documented and reflected upon in a written paper at the end. The selection of participants is made manually after registration. Users who wish to register for this event will receive more detailed information and can then still decide against participation.	Prof. Dr. Rainer Malaka

Master Informatik

Einführung Master-Informatik

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-05-H-505	Überblick über das Wahlangebot im Fach Informatik Vorlesung Die Veranstaltung findet online asynchron statt und gibt einen Überblick über das Wahlangebot im Fach Informatik, das auch für die Bachelorstudiengänge Digitale Medien/Medieninformatik, Wirtschaftsinformatik und Systems Engineering gilt.	Ute Bormann
03-MA-503	Einführungsveranstaltung Master Informatik Alle Erstsemester im Masterstudiengang Informatik werden gebeten, zu dieser Einführungsveranstaltung zu gehen Vorlesung Einzeltermine: Mo 16.10.23 08:00 - 10:00 MZH 6200 Dozentin: Ute Bormann Diese Veranstaltung findet am 16.10.2023 von 08:30-10:00 Uhr voraussichtlich in Präsenz im MZH 6200 statt und richtet sich ausdrücklich an alle Studienanfänger im Masterstudium Informatik - unabhängig davon, ob sie neu an die Uni Bremen kommen oder hier bereits das Bachelorstudium absolviert haben. Es wird ein Überblick über die wesentlichen Rahmenbedingungen und Formalia des Masterstudiums Informatik gegeben, ferner werden wichtige organisatorische Fragen und Prozesse besprochen.	Ute Bormann

Pflicht Master

Masterstudierende der Informatik können das Modul \'Projektmanagement und Wissenschaftskultur\' auch über diese Lehrveranstaltung abdecken.

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IMG-PMWK (03-MA-904.0) (	Projektmanagement und Wissenschaftskultur project management and scientific culture Vorbereitung auf das Projekt-Studium im Masterstudiengang Informatik Kurs ECTS: 6 Termine: wöchentlich Di 08:00 - 12:00 CART Rotunde - 0.67 Kurs Neben organisatorischen Themen wird in der ersten Veranstaltung die Prüfungsleistung besprochen. Die endgültige Gruppenfindung wird am 24.10.23 abgeschlossen. Der Einstieg in den Kurs ist nur bis zu diesem Zeitpunkt möglich!	Dr. Jörn Syrbe Michael Beetz

Wahlbereich Master-Aufbau (IMA) / Master-Basis (MB)

Nach der Prüfunsordnung von 2020 heißt dieser Bereich Master-Aufbau (IMA), nach der Prüfungsordnung von 2012 Master-Basis (MB).

IMAT / MB-6 - Theoretische Informatik und Mathematik

Nach MPO 2020 und MPO 2012 mindestens ein Lehrangebot aus dieser Kategorie wählen.
Nach MPO 2012 auf Antrag auch IMVT-Lehrangebot oder fortgeschrittenes Mathematik-Lehrangebot möglich.

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IMAT-AU (03-ME-602.99c)	Algorithms and Uncertainty (in englischer Sprache) Kurs ECTS: 6 (9) Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 MZH 1090 Kurs wöchentlich Do 14:00 - 16:00 MZH 1470 Kurs Profil: SQ Schwerpunkt: IMA-SQ, IMA-AI https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imat/03-imat-au.pdf First Lecture: Thursday, Sep 19. A key assumption of many powerful optimization methods is that all the data is fully accessible from the beginning. However, from the point of view of many real-world applications (e.g., in logistics, production or project planning, cloud computing, etc.) this assumption is simply not true. Large data centers allocate resources to tasks without knowledge of exact execution times or energy requirements; transit times in networks are often uncertain; or, parameters such as bandwidth, demands or energy consumption are highly fluctuating. The current trend of data collection and data-driven applications often amplifies this phenomenon. As the amount of available data is increasing tremendously due to internet technology, cloud systems and sharing markets, modern algorithms are expected to be highly adaptive and learn and benefit from the dynamically changing mass of data. In the above examples, our knowledge of the current data is only partial or based on historical estimates. The class ``Algorithms and Uncertainty'' will teach students about the most common models of such uncertain data and how to design and analyze efficient algorithms in these models. Specifically, we will cover the theory of online optimization, where the input arrives without any prior information (such as network packets arriving to a router) and also needs to be processed immediately, before the next piece of input arrives. This model is best suited for analyzing critical networking and scheduling systems where devices and algorithms must perform well even in the worst-case scenario. In the cases where previous history can be used to model the upcoming data, we often employ robust optimization or stochastic optimization. In robust optimization, the aim is to optimize the worst-case of all possible realizations of the input data. Hence, this model is rather conservative. In stochastic optimization however, the algorithms work with the assumption that data is drawn from some probability distribution known ahead of time and typically the goal is to optimize the expected value. Nowadays, another source of information is often available: machine learning algorithms can generate predictions which are accurate most of the time. However, there is no guarantee on the quality of the prediction, as the current instance may not be covered by the training set. This statement motivated a very recent research domain that will be covered in this course: how to use error-prone predictions in order to improve guaranteed algorithms. Organization: The course will be taught in English in two sessions per week (4 SWS) including interactive exercise sessions. Examination: The examination will be by individual oral exam. As admission to the oral exam it is mandatory to present solutions in the exercise session at least twice during the term. Prerequisites: Having heard an introductory course to discrete algorithms and their mathematical analysis (e.g. Algorithmentheorie, Algorithmische Diskrete Mathematik) or graph theory is beneficial but not required.	Prof. Dr. Nicole Megow Dr. Felix Christian Hommelsheim
03-IMAT-FSGT (03-MB-603.01/1)	Formale Sprachen: Graphtransformation Formal Languages: Graph Transformation Kurs ECTS: 6 Termine: wöchentlich Di 12:00 - 14:00 MZH 1470 Kurs wöchentlich Do 10:00 - 12:00 MZH 1090 Kurs Profil: SQ, KIKR Schwerpunkt: IMVT-SQ, IMVT-AI https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imat/03-imat-fsgt.pdf	Dr. Sabine Kuske
03-IMAT-IRQ	Introduction to Reversible and Quantum Computing (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mo 12:00 - 14:00 MZH 1110 Vorlesung wöchentlich Mi 16:00 - 18:00 MZH 1090 Übung Profil: SQ Schwerpunkt: IMVT-SQ https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imat/03-imat-irq.pdf	Prof. Dr. Rolf Drechsler Dr. Kamalika Datta Dr. Abhoy Kole
03-IMAT-KRYPT (03-MB-699.09)	Einführung in die Kryptographie Kurs ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mo 08:00 - 10:00 MZH 1470 SFG 0150 Übung wöchentlich Mi 10:00 - 12:00 MZH 1470 Vorlesung Profil: SQ Schwerpunkt: IMA-SQ. https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imat/03-imat-krypt.pdf mit Zusatzleistung(en) (wird in der Veranstaltung bekannt gegeben) 9 CP für Studierende in den mathematischen Studiengängen	Dieter Hutter PD Dr. Karsten Sohr
03-IMAT-STMT	Set Theory and Model Theory (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Di 08:00 - 10:00 MZH 3150 Vorlesung wöchentlich Di 14:00 - 16:00 MZH 3150 Übung Profil: SQ Schwerpunkt: IMVT-SQ https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imat/03-imat-stmt.pdf Set theory and model theory Intuitively, a set is a collection of all elements that satisfy a certain property. This intuition, however, is false! The following example is known as Russell's Paradox. Consider the set S whose elements are exactly those that are not members of themselves: S = { X : X is not element of X }. Is S an element of S? If S is an element of S, then S is not an element of S. On the other hand, if S is not an element of S, then S belongs to S. In either case we have a contradiction. We must revise our intuitive notion of a set. In the first part of the lecture we develop axiomatic set theory (ZFC) in the framework of first-order logic, which forms the foundation of modern mathematics. We cover the axioms of set theory, ordinal numbers and induction and recursion over well-founded relations, cardinal numbers and the axiom of choice. In the second part of the lecture we turn to classical topics of first-order model theory. Model theory studies classes of mathematical structures, such as groups, fields, or graphs, from the point of view of mathematical logic. Many notions, such as homomorphisms, substructures, or free structures, that are commonly studied in specific fields of mathematics are unified by the general approach of model theory. We study ways to construct models with desired properties from first-order theories and the expressive power of first-order logic.	Prof. Dr. Sebastian Siebertz Alexandre Vigny

IMAP / MB-7 - Praktische und technische Informatik

Nach MPO 2020 mindestens ein Lehrangebot aus dieser Kategorie wählen. Nach MPO 2012 zwei Lehrangebote aus dieser Kategorie wählen.

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IMAP-ASE (03-MB-711.13)	Automatische Spracherkennung Automatic Speech Recognition Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Di 14:00 - 16:00 MZH 1090 Vorlesung wöchentlich Do 14:00 - 16:00 MZH 6200 Übung Einzeltermine: Di 13.02.24 13:00 - 17:00 MZH 5500 Profil KIKR Schwerpunkt: IMAP-AI Modultyp C (6 CP) im Studiengang Language Sciences M.A. https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imap/03-imap-ase.pdf Die Vorlesungsinhalte werden über Videos und Folien asynchron bereitgestellt ("flipped classroom"-Konzept). Darüber hinaus gibt es einen Präsenz-Termin am Dienstag. Dieser Präsenz-Termin ist als "Interaktives Repititorium" gestaltet und wird nicht aufgezeichnet. Donnerstags finden im Zwei-Wochen-Rhythmus Übungen statt. Der Kurs "Automatische Spracherkennung" bietet eine Einführung in die automatische Spracherkennung. In diesem Kurs werden die Sprachverarbeitung beim Menschen, Signalverarbeitung, statistische Modellierung von Sprache sowie die wesentlichen praktischen Ansätze und Methoden für den Einsatz automatischer Spracherkennung behandelt.	Tanja Schultz Ayimnisagul Ablimit
03-IMAP-IIS (03-ME-710.04)	Integrated Intelligent Systems (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Di 16:00 - 18:00 Übung Online Profil: KIKR Schwerpunkt: IMAP-AI https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imap/03-imap-iis.pdf Die Vorlesung findet asynchron und die Übung online statt.	Michael Beetz Dr. Jörn Syrbe
03-IMAP-PS (03-ME-705.01)	Programmiersprachen Programming Languages Kurs ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 MZH 1100 Kurs wöchentlich Do 08:00 - 10:00 MZH 1100 Kurs Profil: SQ Schwerpunkt: IMVP-SQ Webseite: http://www.informatik.uni-bremen.de/~clueth/lehre/ps.ws21/ https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imap/03-imap-ps.pdf	Christoph Lüth
03-IMAP-RNMN (03-MB-704.02)	Rechnernetze - Media Networking Computer Networks - Media Networking Kurs ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mi 14:00 - 16:00 Übung Online wöchentlich Do 12:00 - 14:00 MZH 6200 Übung Präsenz Profil: SQ, DMI. Schwerpunkt: IMVP-SQ, IMVP-DMI, IMVP-VMC https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imap/03-imap-rnmn.pdf	Ute Bormann
03-IMAP-SECORO	Software Engineering for Cognitive Robots (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mo 14:00 - 16:00 MZH 1470 Vorlesung wöchentlich Mi 08:00 - 10:00 MZH 6200 Übung Einzeltermine: Mi 25.10.23 09:00 - 10:00 https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imap/03-imap-secoro.pdf	Nico Hochgeschwender
03-IMAP-SHSQ (03-MB-700.31)	Systeme hoher Sicherheit und Qualität Systems Assuring High Safety, Security and Quality Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mo 12:00 - 14:00 MZH 6200 Vorlesung wöchentlich Do 16:00 - 18:00 MZH 4140 Übung Profil SQ Schwerpunkt: IMK-SQ , IMVP-VMC https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imap/03-imap-shsq.pdf	Prof. Dr. Jan Peleska
03-IMAP-SWRE (03-MB-706.01)	Software-Reengineering Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mo 08:00 - 10:00 MZH 5500 Übung wöchentlich Di 12:00 - 14:00 MZH 6200 Vorlesung Profil: SQ Schwerpunkt: IMAP-SQ, IMVP-VMC https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imap/03-imap-swre.pdf	Prof. Dr. Rainer Koschke
03-IMAP-TA (03-ME-706.04)	Testautomatisierung Test Automation Kurs ECTS: 6 Termine: wöchentlich Di 08:00 - 10:00 MZH 1110 Kurs wöchentlich Mi 08:00 - 10:00 MZH 4140 Kurs Profil: SQ. Schwerpunkt: IMAP-SQ https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imap/03-imap-ta.pdf	Prof. Dr. Jan Peleska Dr. Robert Sachtleben
03-IMAP-TSS (03-MB-701.08)	Test von Schaltungen und Systemen Test Methods of Circuits and Systems Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mo 14:00 - 16:00 MZH 1450 Übung wöchentlich Do 08:00 - 10:00 MZH 1110 Vorlesung Profil SQ Schwerpunkt: IMAP-SQ https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imap/03-imap-tss.pdf	Prof. Dr. Rolf Drechsler Dr. Sebastian Huhn
03-IMAP-VRSIM (03-ME-708.03)	Virtual Reality and Physically-Based Simulation (in englischer Sprache) Virtuelle Realität und physikalisch-basierte Simulation Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mi 10:00 - 12:00 MZH 5500 Vorlesung wöchentlich Do 10:00 - 12:00 MZH 1110 MZH 5500 Übung Profil: KIKR, DMI Schwerpunkt: IMAP-DMI, IMAP-VMC https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imap/03-imap-vrsim.pdf English or German. Over the past two decades, VR has established itself as an important tool in several industries, such as manufacturing (e.g., automotive, airspace, ship building), architecture, and pharmaceutical industries. During the past few years, we have been witnessing the second "wave" of VR, this time in the consumer, in particular, in the entertainment markets. Some of the topics to be covered (tentatively): • Introduction, basic notions of VR, several example applications • VR technologies: displays, tracking, input devices, scene graphs, game engines • The human visual system and Stereo rendering • Techniques for real-time rendering • Fundamental immersive interaction techniques: fundamentals and principles, 3D navigation, user models, 3D selection, redirected walking, system control • Complex immersive interaction techniques: world-in-miniature, action-at-a-distance, magic lens, etc. • Particle systems • Spring-mass systems • Haptics and force feedback • Collision detection • Acoustic rendering The assignments will be mostly practical ones, based on the cross-platform game engine Unreal. Participants will start developing with "visual programming", and later use C++ to solve the assignments. You are encouraged to work on assignments in small teams. https://cgvr.cs.uni-bremen.de/teaching/	Prof. Dr. Gabriel Zachmann
03-IMVP-WAWR	KI - Wissensakquisition und Wissensrepräsentation (in englischer Sprache) AI - Knowledge Acquisition and Knowledge Representation Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Di 10:00 - 12:00 ECO5 0.30 Vorlesung wöchentlich Mi 14:00 - 16:00 ECO5 0.30 Übung Profil: KIKR Schwerpunkt: IMK-AI https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imap/03-imap-wawr.pdf Die Veranstaltung findet im TAB statt.	Michael Beetz Oger aus Weit Weit Weg Tom Schierenbeck, ?????????

IMAA / MB-8 - Angewandte Informatik

Nach MPO 2012 ein Lehrangebot aus dieser Kategorie wählen; auf Antrag auch IMVA-Lehrangebot möglich.

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IMAA-ITMDS (03-MB-802.02)	IT-Management und Data Science (in englischer Sprache) IT Management and Data Science Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Do 14:00 - 18:00 MZH 5500 wöchentlich Do 16:00 - 18:00 MZH 6200 Übung Einzeltermine: Do 30.11.23 16:00 - 18:00 MZH 5500 Do 14.12.23 16:00 - 18:00 MZH 5500 Profil: SQ, DMI Schwerpunkt: IMA-SQ, IMA-AI, IMVP-DMI https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imaa/03-imaa-itmds.pdf	Prof. Dr. Hendrik Heuer
03-IMAA-MITR (03-MB-803.04)	Medien- und IT-Recht Media and IT-Law Kurs ECTS: 6 Termine: wöchentlich Di 10:00 - 12:00 Kurs Online Profil: SQ, DMI. Schwerpunkt: IMA-DMI, IMVA-SQ https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imaa/03-imaa-mitr.pdf	Prof. Dr. Iris Kirchner-Freis, LL.M.Eur.
03-IMAA-STMW (03-MB-804.05)	Search Technology for Media & Web (in englischer Sprache) Search Technology for Media + Web Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mi 08:00 - 10:00 MZH 1470 SFG 0150 Vorlesung wöchentlich Do 08:00 - 10:00 MZH 5500 Übung Profil: KIKR, DMI Schwerpunkt: IMVA-DMI, IMVA-AI https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imaa/03-imaa-stmw.pdf	Prof. Dr. Sebastian Maneth M. Sc Rishabh Haria M. Sc Yvonne Jenniges

Wahlbereich Master-Vertiefung (IMV) / Master-Ergänzung (ME)

MPO 2012: weitere ME-Angebote unter Wahlbereich IMS/ME und unter General Studies IMGS

IMVT / ME-6 - Theoretische Informatik

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IMVT-SGA (03-ME-602.21)	Sparsity - Graphs and algorithms Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mo 14:00 - 16:00 MZH 3150 Übung wöchentlich Do 12:00 - 14:00 MZH 3150 Vorlesung Profil: SQ Schwerpunkt: IMVT-SQ https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imvt/03-imvt-sga.pdf Siehe folgenden Link: https://www.szi.uni-bremen.de/lehre/modulhandbuecher/ (ganz unten).	Prof. Dr. Sebastian Siebertz
03-IMVT-VHS	Hybrid Systems: Verification and Synthesis (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mo 12:00 - 14:00 MZH 1450 Vorlesung wöchentlich Mi 16:00 - 18:00 MZH 1100 Übung Einzeltermine: Di 24.10.23 16:00 - 18:00 MZH 8170 Mo 13.11.23 14:00 - 16:00 GW1 A0150 Fr 17.11.23 14:00 - 16:00 MZH 1100 Schwerpunkt: IMVT-SQ https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imvp/03-imvp-vhs.pdf Die Veranstaltung findet nach Absprache mit den Studierendenn auf Deutsch oder Englisch statt.	Mario Gleirscher
03-M-AC-2	High-Performance-Visualisierung (in englischer Sprache) High-Performance Visualization Ausgewählte Publikationen aus dem Bereich der Visualisierung großer wissenschaftlicher Datensätze Seminar ECTS: 4,5 / 6 Termine: wöchentlich Do 14:00 - 16:00 MZH 1100 Seminar Das Seminar beschäftigt sich mit den mathematischen Grundlagen der wissenschaftlichen Visualisierung und behandelt Methoden für das parallele Post-Processing großer wissenschaftlicher Datensätze. Solche Daten fallen in unterschiedlichsten wissenschaftlichen Anwendungen an. Sie entstehen zum einen durch Simulationen auf Hochleistungsrechnern (z.\ B. zur Unterstützung der Klimaforschung oder für die Vorhersage von Umströmung von Flugzeugflügeln). Sie können aber auch durch Messungen, wie bspw. durch Erdbeobachtungsmissionen, erzeugt werden. Um überhaupt erst aussagekräftige Informationen für die Visualisierung zu erhalten, müssen diese enorm großen Rohdaten zunächst prozessiert werden. Für eine anschließende explorative Analyse werden echtzeitfähige, interaktive Methoden benötigt, die wiederum auf hochparallele und effiziente Verfahren beruhen. Das Seminar greift daher aktuelle Trends in der wissenschaftlichen Visualisierung auf. Zur Auswahl stehen herausragende Publikationen führender Wissenschaftler, die Themen von Multi-Resolution-Extraktion von Toplologiemerkmalen bis hin zu parallelen Beschleunigungsverfahren für das Volumenrendering in virtuellen Arbeitsumgebungen behandeln.	Prof. Dr. Andreas Gerndt

IMVP / ME-7 - Praktische Informatik

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IMVP-BCOD (03-ME-711.08)	Codierung und Datenkompression Coding and data compression Kurs ECTS: 6 Termine: wöchentlich Di 14:00 - 16:00 CART Rotunde - 0.67 Vorlesung wöchentlich Di 16:00 - 18:00 CART 0.01 (Besprechungsraum) Übung Profil: KIKR Schwerpunkt: IMVP-AI, IMVP-VMC https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imvp/03-imvp-bcod.pdf	Christop W. Zetzsche-Schill Konrad Gadzicki Joachim Clemens
03-IMVP-DLS	Digital Logic Synthesis (in englischer Sprache) Kurs ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mo 16:00 - 18:00 MZH 1450 Lecture wöchentlich Mi 16:00 - 18:00 MZH 1450 Exercise Profil: SQ Schwerpunkt: IMVP-SQ https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imvp/03-imvp-dls.pdf	Prof. Dr. Rolf Drechsler Dr. Chandan Kumar Jha
03-IMVP-GME (03-ME-711.05)	Gehirn-Muster-Erkennung Brain-Pattern-Recognition Blockveranstaltung ECTS: 6 Profil: KIKR Schwerpunkt: IMVP-AI https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imvp/03-imvp-gme.pdf Termine: 10-tägiger Blockkurs nach der Vorlesungszeit. Wird als hybrider Blockkurs nach der Vorlesungszeit angeboten. Bei Interesse bei felix.putze@uni-bremen.de anmelden, da begrenzte Teilnehmer:innen-Zahl.	Felix Putze
03-IMVP-HCIR (03-ME-712.04)	Human-Centered Interaction in Robotics (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mo 14:00 - 16:00 DFKI RH1 A1.03 Vorlesung wöchentlich Mi 14:00 - 16:00 DFKI RH1 A1.03 Übung Profil: KIKR Schwerpunkt: AI https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imvp/03-imvp-hcir.pdf	Frank Kirchner Dr. Lisa Gutzeit
03-IMVP-IML	Interpretable Machine Learning (in englischer Sprache) Kurs ECTS: 6 (optional +3) Termine: wöchentlich Mo 14:00 - 16:00 Externer Ort: BIPS (Achterstr. 30) Room 1.550 Kurs wöchentlich Do 08:30 - 10:00 Externer Ort: BIPS (Achterstr. 30) Room 1.550 Kurs Einzeltermine: Mo 11.12.23 14:00 - 16:00 BIPS (Achterstr. 30) Room 2.690 Mo 04.03.24 14:00 - 16:00 BIPS 1550 Mi 06.03.24 09:00 - 12:00 BIPS (Achterstr. 30) Room 2.580 Do 07.03.24 13:00 - 16:00 BIPS (Achterstr. 30) Room 1.640 Profil: KIKR Schwerpunkt: IMVP-AI https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imvp/03-imvp-iml.pdf Die Veranstaltung findet in den Räumen des BIPS statt.	Prof. Dr. Marvin Nils Ole Wright
03-IMVP-MLAR (03-ME-712.07)	Machine Learning for autonomous Robots (in englischer Sprache) Machine Learning for autonomous Robots Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Di 10:00 - 12:00 DFKI RH1 B0.10 Vorlesung wöchentlich Do 14:00 - 16:00 DFKI RH1 B0.10 Übung Profil: KIKR Schwerpunkt:IMVP- AI https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imvp/03-imvp-mlar.pdf Die Veranstaltung findet in den Räumen des DFKI statt.	Frank Kirchner Melvin Laux
03-IMVP-SPRS (03-ME-710.07)	Semantische 3D-Perzeption für robotische Systeme Semantic 3D perception for robotic systems Kurs ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mi 14:00 - 16:00 Übung Profil: KIKR Schwerpunkt: IMVP-VMC https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imvp/03-imvp-sprs.pdf Die Vorlesung findet online per Zoom statt.	Prof. Dr. Michael Suppa
03-IMVP-VSD	Verteilte Sensornetzwerke mit Datenaggregation Distributed Sensor Networks and Data Aggregation Kurs ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mo 16:00 - 18:00 MZH 5500 Kurs wöchentlich Mi 08:00 - 10:00 MZH 5500 Kurs Profil: KIKR Schwerpunkt: IMVP-AI https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imvp/03-imvp-vsd.pdf	Prof. Dr. Stefan Bosse, Dipl.-Phys.

IMVA / ME-8 - Angewandte Informatik

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IMAA-MAD (03-ME-804.06)	Mobile App Development (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 14:00 MZH 1380/1400 Vorlesung und Übung Profil: DMI Schwerpunkt: IMVA- DMI https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imva/03-imva-mad.pdf Die Veranstaltung richtet sich an Studen*innten der Informatik und Digitalen Medien. In Gruppenarbeit sollen die Studierenden semesterbegleitend ein App-Projekt umsetzen. In der Vorlesung werden alle relevanten Informationen der modernen Softwareentwicklung, mit Fokus auf die mobile App-Entwickung, vermittelt. Dazu gehören Themen wie mobiles Testing, Scrum, UX Design, Evaluation & Nutzertests, Design Patterns und Cross-Plattform-Entwicklung. Das Ziel dabei ist die Vermittlung von praxisrelevantem Wissen aus dem Alltag eines erfolgreichen Unternehmens.	Prof. Dr. Rainer Malaka David Ruh Nicolas Autzen
03-IMVA-3DMFT (03-ME-899.08)	3D Modelling and Design at the FabLab - From Origami to Algorithmic Folding (in englischer Sprache) 3D Modelling with FabLab Technologies Kurs ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mi 14:00 - 16:00 GW2 A4100 (FabLab) Kurs wöchentlich Mi 16:00 - 18:00 GW2 A4100 (FabLab) Kurs 4 SWS, Profil: DMI Schwerpunkt: IMVA-DMI https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imva/03-imva-3dmft.pdf Kurzbeschreibung unter: http://dimeb.informatik.uni-bremen.de/FabLab/GenerativeDesign.pdf Präsenz-Meeting mittwochs 14-16h und anschließend 2 Std Übungen im FabLab wöchentlich.	Dr. Bernhard Robben Michael Lund
03-IMVA-GPMLR	Good Practice in Machine Learning Research Kurs ECTS: 6 Termine: wöchentlich Fr 10:00 - 12:00 MZH 1470 Kurs Profil: KIKR Schwerpunkt: IMVA-AI	Felix Putze

Wahlbereich IMS / ME - Master Seminare

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IMS-APKS (03-ME-712.07)	Ausgewählte Probleme kognitiver Systeme Selected topics of cognitive systems Seminar ECTS: 3 Termine: wöchentlich Di 12:00 - 14:00 CART Rotunde - 0.67 https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ims/03-ims-apks.pdf Termine: Auftakttermin: 24.10.2023 von 12:00 bis 14:00 Uhr in Raum 0.67 Rotunde Cartesium.	Tanja Schultz Felix Putze
03-IMS-APMSK (03-ME-711.09)	Ausgewählte Probleme der multisensorischen Kognition advanced problems for multisensoric cognition Seminar ECTS: 3 Termine: wöchentlich Do 12:00 - 14:00 CART Rotunde - 0.67 Seminar https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ims/03-ims-apmsk.pdf	Christop W. Zetzsche-Schill Kerstin Schill
03-IMS-DLMB (03-ME-709.05)	Deep Learning für Medizinische Bildverarbeitung Deep Learning for Medical Image Processing Seminar ECTS: 3 Termine: wöchentlich Mi 14:00 - 16:00 Fraunhofer MEVIS - Raum Mandelbrot 0.14 Seminar	Prof. Dr.-Ing. Horst Karl Hahn Dr.-Ing. Tom Lucas Koller
03-IMS-IUAG (03-MB-899.02/1)	Intelligente Umgebungen für die alternde Gesellschaft smart environment for the aging society Seminar ECTS: 3 Termine: wöchentlich Do 14:00 - 16:00 CART Rotunde - 0.67 Seminar https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ims/03-ims-iuag.pdf	Christop W. Zetzsche-Schill Kerstin Schill
03-IMS-SOFTC (03-MB-711.04)	Soft Computing Seminar ECTS: 3 Termine: wöchentlich Do 10:00 - 12:00 CART Rotunde - 0.67 Seminar Nach der MPO 2020 ist diese LV ein Masterseminar, keine Master-Aufbau Veranstaltung. https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ims/03-ims-softc.pdf	Joachim Clemens
03-IMS-SRSE	Seminar on Topics in Robot Software Engineering (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 3 Termine: wöchentlich Di 14:00 - 16:00 MZH 1110 Seminar https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ims/03-ims-srse.pdf	Nico Hochgeschwender

Wahlbereich IMPJ - Master-Projekte

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-DMM-MP.23	Projekt Field Fusion Projektplenum ECTS: 30 Termine: wöchentlich Fr 12:00 - 14:00 MZH 1100 Plenum Schwerpunkt: DMI, AI	Prof. Dr. Rainer Malaka
03-DMM-MP.24	Projekt Reboot Social Media Projektplenum ECTS: 30 Schwerpunkt: DMI, AI	Prof. Dr. Andreas Breiter Prof. Dr. Hendrik Heuer Hannah-Marie Büttner
03-DMM-MP.25	Projekt TripleSim Project TripleSim Projektplenum ECTS: 30 Termine: wöchentlich Fr 12:00 - 14:00 MZH 1380/1400 Plenum Schwerpunkt: VMC, DMI	Prof. Dr. Ralf Bachmayer Prof. Dr. Gabriel Zachmann
03-IMPJ-ATAC	Projekt ATACAMA Project ATACAMA ( WiSe 23/24 bis SoSe 2024) Projektplenum ECTS: 12 Termine: wöchentlich Fr 12:00 - 14:00 MZH 6200 Plenum wöchentlich Fr 14:00 - 16:00 MZH 6200 Plenum wöchentlich Fr 16:00 - 18:00 MZH 6200 Plenum Einzeltermine: Fr 20.10.23 16:00 - 22:00 MZH 6200 Sa 21.10.23 09:00 - 22:00 MZH 6200 Fr 23.02.24 14:00 - 16:00 MZH 6200 Schwerpunkt: SQ	Ute Bormann
03-IMPJ-E2EP	Projekt E2E-Player Project E2E-Player ( WiSe 23/24 bis SoSe 2024) Projektplenum ECTS: 12 Termine: wöchentlich Fr 08:00 - 10:00 MZH 5500 Plenum Schwerpunkt: AI	Kerstin Schill
03-IMPJ-INAI	Projekt InsideAI Project InsideAI ( WiSe 23/24 bis SoSe 2024) Projektplenum ECTS: 12 Termine: wöchentlich Fr 08:00 - 10:00 MZH 6200 Plenum Schwerpunkt: AI	Prof. Dr. Sebastian Maneth

General Studies

Grundsätzlich können die CP in General Studies im Sinne von Freie Wahl verwendet werden. Die nachfolgend aufgeführten Lehrangebote sind daher nur Beispiele. Weitere Informationen, insbesondere Einschränkungen finden sich unter:
https://www.szi.uni-bremen.de/wp-content/uploads/2021/10/GSListe.pdf

IMGS - Veranstaltungen des Master-Studiengangs Informatik

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IBFS-TSTUD	*Teilnahme an Studien (Probandinnenstunden)** Participation in Studies Seminar ECTS: 1 https://lvb.informatik.uni-bremen.de/igs/03-ibfs-tstud.pdf Zu Beginn jedes Semesters findet eine Infoveranstaltung statt, wo die Scheinkriterien für Versuchspersonen erläutert werden. Außerdem werden (aufbauend auf den Inhalten von WA1) Forschungsmethoden von Studien mit Versuchspersonen vermittelt. Im weiteren Verlauf des Studiums sollen Studierende 15 Versuchspersonenstunden absolvieren (d.h. an mehreren Studien teilnehmen). Jede Studienteilnahme wird mit Versuchspersonenstunden vergütet, die in ECTS anerkannt werden können. Die Versuchspersonenstunden können über mehre Semester gesammelt werden. Die Teilnahme an den Studien soll in einer schriftlichen Ausarbeitung dokumentiert und reflektiert werden. At the beginning of each semester, an information session is held where the certificate criteria for subjects are explained. In addition, research methods of studies with test subjects are taught (building on the contents of WA1). Later in the program, students are expected to complete 15 subject hours (i.e., participate in different studies). Each study participation is compensated with subject hours, which can be recognized in ECTS. The subject hours may be accumulated over multiple semesters. Participation in the studies should be documented and reflected upon in a written paper at the end. The selection of participants is made manually after registration. Users who wish to register for this event will receive more detailed information and can then still decide against participation.	Prof. Dr. Rainer Malaka
03-IBFW-NIM	Nachhaltige Methoden und Methoden für Nachhaltigkeit in Mathematik und Informatik Sustainable Methods and Methods for Sustainibility in Maths and Computer Science Vorlesung ECTS: 2 Termine: wöchentlich Mo 16:00 - 18:00 CART Rotunde - 0.67 GW2 B3009 (Großer Studierraum) Ringvorlesung https://lvb.informatik.uni-bremen.de/igs/03-ibfw-nim.pdf Nachhaltigkeit, besser gesagt nachhaltige Entwicklung, ist ein großes Ziel, das sich auch unsere Universität Bremen auf die Fahnen geschrieben hat. Damit dieses sich deutlicher in der Lehre unseres Fachbereiches widerspiegelt, wird es im WiSe~2023/2024 eine Ringvorlesung geben, in der verschiedene Forschende über Bezüge zwischen ihrer Arbeit und unterschiedlichen Aspekten der Nachhaltigkeit berichten -- als Anstoß für Diskussionen mit vielen Menschen, die gleichfalls an der Konkretisierung der Nachhaltigkeitsziele mitarbeiten wollen. Aus dieser Initiative werden sich dann hoffentlich viele weitere Aktivitäten entwickeln, insbesondere weitere Lehrveranstaltungen in kommenden Semestern. Eingeladen sind alle Studierenden, Lehrenden und Forschenden mit Interesse an Nachhaltigkeitsthemen, ganz allgemein oder in einem spezielleren Sinn.	Diren Senger Ute Bormann
03-IBVA-DSG	Digitalisierung in Staat und Gesellschaft Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Di 14:00 - 18:00 MZH 5500 Vorlesung und Übung https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibv/03-ibva-dsg.pdf	Prof. Dr. Dr. Björn Niehaves Luca Tom Bauer
03-IMGS-NOG (03-ME-704.99a)	Networks, Operating Systems, Gadgets - Software für Geräte im IoT Blockveranstaltung ECTS: 1 Einzeltermine: Mo 09.10.23 - Fr 13.10.23 (Mo, Di, Mi, Do, Fr) 09:00 - 18:00 MZH 5600 Dieser Blockkurs richtet sich in erster Linie an Studierende mit Vorkenntnissen in der hardware-nahen Programmierung von Mikrocontroller-Plattformen wie z. B. Arduino. Zur Auffrischung der Kenntnisse in der Programmiersprache C wird der vorherige Besuch des Propädeutikums C/C++ empfohlen.	Prof. Dr.-Ing. Carsten Bormann Olaf Bergmann

Veranstaltungen aus anderen Studiengängen (Auswahl)

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-DMB-MI-9-MOVE	Move on! A perspective of Digital Media Kurs ECTS: 6 Termine: wöchentlich Di 14:00 - 18:00 MZH 1450 Kurs	Frieder Nake
03-IBAT-ATA	Automatentheorie und ihre Anwendungen Automata Theory and Its Applications Kurs ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mo 16:00 - 18:00 MZH 6200 Kurs wöchentlich Do 12:00 - 14:00 MZH 1470 Kurs Einzeltermine: Mi 14.02.24 10:00 - 16:00 MZH 3150 Mo 11.03.24 - Di 12.03.24 (Mo, Di) 10:00 - 16:00 MZH 3150 https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibat/03-ibat-ata.pdf	Mario Grobler
04-326-FT-041	Material-integrierte Sensorische Systeme (MISS) mit Labor Material-Integrated Sensoric Systems (MISS), incl. Lab-Exercise Online Kurs mit interaktiven Übungen - Labor @home und vor Ort nV! Kurs ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mi 14:00 - 17:00 Die Teilnahme an der Veranstaltung soll Studenten interdisziplinär einen praxisnahen und system-orientierten Zugang für die Modellierung, den Entwurf und die Anwendung von material-eingebetteten oder material-applizierten Sensorischen Systemen bieten, die aufgrund der technischen Realisierung und des Einsatzes spezielle Anforderungen an die Datenverarbeitung stellen und ein Verständnis des Gesamtsystems (inklusive Aspekte der Materialwissenschaften und Technologien) voraussetzen. Diese neuen Sensorischen Materialen finden z. B. in der Robotik (Kognition) oder in der Produktionstechnik für die Material- und Produktüberwachung Anwendung. Sensorischen Materialien sind charakterisiert durch eine starke Kopplung von Sensorik, Datenverarbeitung, und Kommunikation und bestehen aus einem Trägerwerkstoff, der u. U. eine mechanisch tragende Struktur darstellen kann, und aus eingebetteten Sensornetzwerken, die neben Sensoren auch Elektronik für die Sensorsignalverarbeitung, Datenverarbeitung, Kommunikation, und Kommunikations- und Energieversorgungsnetzwerke integrieren. Die Lehrinhalte und die folgenden Kompetenzen sollen praxisnah mit einem Labor und einem Hardwarepraktikum im Sinne des Forschenden Lernens erworben werden, wo Programmierung, Sensorverabeitung, und Entwurf von Sensornetzwerken anhand verschiedener Themen erlernt werden. Grundverständnis des technischen Aufbaus und der Funktionweise von Sensorischen Materialien Elektronische Signalverarbeitung von Sensoren, Mechanisches Verhalten, Einﬂuss von Sensoren und Elektronik auf mechanische Eigenschaften des Trägermaterials Datenverarbeitung mit eingebetteten Systemen in Sensornetzwerken unter harten Randbedingungen wie limitierten Energieangebot, Rechenleistung und Speicher, Fehleranfälligkeit Parallele und verteilte Datenverarbeitung geeignet für low-resource Sensornetzwerke: Architekturen, Kommunikation, Kooperation, Wettbewerb um Ressourcen, Programmiermodelle Grundlagen der Robustheit, Fehlernanalyse, und Redundanz in solchen Sensornetzwerken	Prof. Dr. Stefan Bosse, Dipl.-Phys.

Graduiertenseminare

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IGRAD-AGDATA	Graduiertenseminar Datenbanken Seminar	Prof. Dr. Sebastian Maneth
03-IGRAD-agdb	Graduiertenseminar Datenbanksysteme Seminar Termine: wöchentlich Fr 14:00 - 16:00 (2 SWS) Graduiertenseminar	Martin Gogolla
03-IGRAD-AGDM	Graduiertenseminar Digitale Medien Colloquium Termine: wöchentlich Mi 11:00 - 12:00	Prof. Dr. Rainer Malaka
03-IGRAD-AGIM	Graduiertenseminar IT- und Wissensmanagement Seminar Termine nach Vereinbarung	Prof. Dr. Andreas Breiter
03-IGRAD-agki	Graduiertenseminar Theorie der Künstlichen Intelligenz Seminar Termine: wöchentlich Mi 14:00 - 16:00 (2 SWS) Graduiertenseminar	N. N.
03-IGRAD-agmsis	Graduiertenseminar Multisensorische interaktive Systeme Seminar nach Vereinbarung	Udo Frese
03-IGRAD-AGRA	Graduiertenseminar Rechnerarchitektur Seminar Das Graduiertenseminar findet nach Vereinbarung statt.	Prof. Dr. Rolf Drechsler
03-IGRAD-AGRN	Graduiertenseminar Rechnernetze Seminar Termine nach Vereinbarung	Ute Bormann
03-IGRAD-AGROBO	Graduiertenseminar Robotik Seminar Termine: wöchentlich Mi 13:00 - 14:00 (1 SWS) Graduiertenseminar	Frank Kirchner
03-IGRAD-CGVR	Graduate Seminar Computer Graphics and Virtual Reality Seminar Termine: wöchentlich Mo 14:00 - 16:00 Graduiertenseminar Das Graduiertenseminar findet immer am 1. Montag des Monats im MZH 3470, von 14 bis ca. 18 Uhr, statt.	Prof. Dr. Gabriel Zachmann
03-IGRAD-CoSy	Graduiertenseminar Cognitive Systems (in englischer Sprache) Seminar Termine: zweiwöchentlich (Startwoche: 16) Mi 14:00 - 17:00 Graduiertenseminar	Thomas Dieter Barkowsky
03-IGRAD-CSL	Graduiertenseminar Spezielle Themen der Kognitiven Systeme Seminar Termine: wöchentlich Mi 14:00 - 15:45 nach Vereinbarung	Tanja Schultz
03-IGRAD-CSLog	Graduiertenseminar Combinatorial Optimization Seminar nach Vereinbarung	Prof. Dr. Nicole Megow
03-IGRAD-HCI	Graduiertenseminar Mensch-Computer-Interaktion Seminar Termine: wöchentlich Di 16:00 - 18:00	Prof. Dr. Tanja Döring
03-IGRAD-softtech	Graduiertenseminar Softwaretechnik Seminar nach Vereinbarung	Prof. Dr. Rainer Koschke
03-IGRAD-ThI	Graduiertenseminar Theoretische Informatik Seminar Das Graduiertenseminar findet nach Vereinbarung statt.	Hans-Jörg Kreowski Dr. Sabine Kuske

Kolloquien

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-I-KOLL	Informatik-Kolloquium Alle HL des Studiengangs Informatik Colloquium Termine: wöchentlich Di 16:00 - 18:00 Externer Ort: CART Rotunde - 0.67 Die Veranstaltung findet im Cartesium in Raum 0,67 statt.	N. N.

Veranstaltungen für andere Studiengänge

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IBFS-TSTUD	*Teilnahme an Studien (Probandinnenstunden)** Participation in Studies Seminar ECTS: 1 https://lvb.informatik.uni-bremen.de/igs/03-ibfs-tstud.pdf Zu Beginn jedes Semesters findet eine Infoveranstaltung statt, wo die Scheinkriterien für Versuchspersonen erläutert werden. Außerdem werden (aufbauend auf den Inhalten von WA1) Forschungsmethoden von Studien mit Versuchspersonen vermittelt. Im weiteren Verlauf des Studiums sollen Studierende 15 Versuchspersonenstunden absolvieren (d.h. an mehreren Studien teilnehmen). Jede Studienteilnahme wird mit Versuchspersonenstunden vergütet, die in ECTS anerkannt werden können. Die Versuchspersonenstunden können über mehre Semester gesammelt werden. Die Teilnahme an den Studien soll in einer schriftlichen Ausarbeitung dokumentiert und reflektiert werden. At the beginning of each semester, an information session is held where the certificate criteria for subjects are explained. In addition, research methods of studies with test subjects are taught (building on the contents of WA1). Later in the program, students are expected to complete 15 subject hours (i.e., participate in different studies). Each study participation is compensated with subject hours, which can be recognized in ECTS. The subject hours may be accumulated over multiple semesters. Participation in the studies should be documented and reflected upon in a written paper at the end. The selection of participants is made manually after registration. Users who wish to register for this event will receive more detailed information and can then still decide against participation.	Prof. Dr. Rainer Malaka
META-2023-ALL-IF	26. internationale Informatica Feminale (in englischer Sprache) Informatica Feminale - Summer University for Women in Computing Sommeruniversität für Frauen in der Informatik /Summer University for Women in Computing Blockveranstaltung ECTS: 1-3 (je Kurs/for every course) 60 Lehrveranstaltungen in Deutsch und Englisch für Bachelor- und Masterstudentinnen aller Fächer. Als General Studies sowie teilweise als Fachstudium im Sommersemester 2022 sowie im Wintersemester 2022/23 anerkannt. Alle Einzelangaben, Zeiten und Anmeldungen jederzeit nur über die Website https://www.informatica-feminale.de. 60 courses in German and English for women Bachelor and Master students from all fields of study. Courses are part of General Studies, some are accepted in Informatics; in the summer semester 2022 as well as in winter semester 2022/23. Further information, schedules and registration only on the website https://www.informatica-feminale.de.	Veronika Oechtering Henrike Illig
META-2023/IF-G-05	Grundkurs Datenschutz Basiswissen und Anwendung des Datenschutzes in einer betrieblichen Organisation Blockveranstaltung ECTS: 1-3 In diesem Online-Kurs können Teilnehmende die Inhalte der DSGVO, die Verantwortlichkeit der Beteiligten bei der Datenverarbeitung und den systematischen Aufbau eines betrieblichen Datenschutzkonzeptes kennenlernen. Anhand von ausgewählten Beispielen wird ein Datenschutzkonzept einer betrieblichen Organisation entwickelt. Dieses General Studies-Lehrangebot richtet sich an Studentinnen aller Fächer als Einführung in das Thema. Kursinhalte: Grundlagen des Datenschutzes • Aufbau und Inhalte von DSGVO und BDSG • Rechtmäßigkeit der Verarbeitung • Datenschutz und Informationssicherheit • Gewährleistungsziele des Datenschutzes Praktische Umsetzung des Datenschutzes • Privacy by Design und Privacy by Default • Rechte Betroffener • Anonymisierung und Pseudonymisierung • Technische und organisatorische Maßnahmen nach DS-GVO Datenschutzmanagement • Das Standard-Datenschutzmodell (DSK) • IT-Sicherheitsstandards (ISO 27001, BSI) Konformität und Sanktion • Aufgabenbereich und Zuständigkeiten von Datenschutzbeauftragten • Sanktionen nach DSGVO und BDSG Termine: Freitag, 14.04.22, 16.00 Uhr bis 18.30 Uhr (Vortrag) Samstag, 15.04.22, 10.00 Uhr bis 13.00 Uhr und 14.00 Uhr bis 16.30 Uhr (Vortrag und Teamwork) Freitag, 21.04.22, 16.00 Uhr bis 18.30 Uhr (Vortrag) Samstag, 22.04.22, 10.00 Uhr bis 13.00 Uhr und 14.00 Uhr bis 16.30 Uhr (Vortrag und Teamwork) sowie Abschlussprojekt Anmeldung über Stud.IP.	Selma Gebhardt
META-2023/IF-MT-10	Grundkurs Datenschutz Basiswissen und Anwendung des Datenschutzes in einer betrieblichen Organisation Blockveranstaltung ECTS: 1-3 Einzeltermine: Fr 27.10.23 16:00 - 18:30 Sa 28.10.23 10:00 - 13:00 Sa 28.10.23 14:00 - 16:30 Fr 03.11.23 16:00 - 18:30 Sa 04.11.23 10:00 - 13:00 Sa 04.11.23 14:00 - 16:30 In diesem Online-Kurs können Teilnehmende die Inhalte der DSGVO, die Verantwortlichkeit der Beteiligten bei der Datenverarbeitung und den systematischen Aufbau eines betrieblichen Datenschutzkonzeptes kennenlernen. Anhand von ausgewählten Beispielen wird ein Datenschutzkonzept einer betrieblichen Organisation entwickelt. Dieses General Studies-Lehrangebot richtet sich an Studentinnen aller Fächer als Einführung in das Thema. Kursinhalte: Grundlagen des Datenschutzes • Aufbau und Inhalte von DSGVO und BDSG • Rechtmäßigkeit der Verarbeitung • Datenschutz und Informationssicherheit • Gewährleistungsziele des Datenschutzes Praktische Umsetzung des Datenschutzes • Privacy by Design und Privacy by Default • Rechte Betroffener • Anonymisierung und Pseudonymisierung • Technische und organisatorische Maßnahmen nach DS-GVO Datenschutzmanagement • Das Standard-Datenschutzmodell (DSK) • IT-Sicherheitsstandards (ISO 27001, BSI) Konformität und Sanktion • Aufgabenbereich und Zuständigkeiten von Datenschutzbeauftragten • Sanktionen nach DSGVO und BDSG Termine: Freitag, 16.00 Uhr bis 18.30 Uhr (Vortrag) Samstag, 10.00 Uhr bis 13.00 Uhr und 14.00 Uhr bis 16.30 Uhr (Vortrag und Teamwork) Freitag, 16.00 Uhr bis 18.30 Uhr (Vortrag) Samstag, 10.00 Uhr bis 13.00 Uhr und 14.00 Uhr bis 16.30 Uhr (Vortrag und Teamwork) sowie Abschlussprojekt Anmeldung über Stud.IP.	Selma Gebhardt
META-2023/IF-P-10	Einführung in Python Blockveranstaltung ECTS: 1 Einzeltermine: Do 07.12.23 09:00 - 12:00 Do 07.12.23 13:00 - 16:00 Fr 08.12.23 09:00 - 12:00 Fr 08.12.23 13:00 - 16:00 Termine: Do 7. Dezember - Fr 8. Dezember 2023 jeweils von 9.00-12.00 Uhr und von 13.00-16.00 Uhr (mit Pausen in den beiden Blöcken) Präsenz-Praktikum im Raum MZH 0.245 (MIR) Der Kurs wird in Deutsch unterrichtet. Der Kurs richtet sich an Teilnehmerinnen mit keinen bzw geringen Programmierkenntnissen. Python ist eine Programmiersprache, die auf Klarheit und Einfachheit setzt. Sie hat niedrige Einstiegshürden und lässt sich vielfältig in den Wissenschaften einsetzen. Dadurch ermöglicht sie es, viele Programmierprobleme mit geringem Aufwand zu lösen. Das Ziel ist es, die grundlegenden Konzepte der Programmiersprache Python zu verstehen und anwenden zu können. Zu diesem Zweck wird es zu jedem Bereich Übungseinheiten geben. Inhalt der Lehrveranstaltung: Grundlegende Programmierung in Python Datenstrukturen in Python Grundlagen der objektorientierten Programmierung in Python Installation und Einsatz von Zusatzpaketen Ein- und Ausgabe Fehlerbehandlung Anmeldung über Stud.IP.	Anke Böthig
META-2024/IF-G-01	Grundkurs Datenschutz Basiswissen und Anwendung des Datenschutzes in einer betrieblichen Organisation Blockveranstaltung ECTS: 1-3 Einzeltermine: Mo 12.02.24 10:00 - 12:30 Mo 12.02.24 13:30 - 16:30 Di 13.02.24 10:00 - 12:30 Di 13.02.24 13:30 - 16:30 Mi 14.02.24 10:00 - 12:30 Mi 14.02.24 13:30 - 16:30 In diesem Online-Kurs können Teilnehmende die Inhalte der DSGVO, die Verantwortlichkeit der Beteiligten bei der Datenverarbeitung und den systematischen Aufbau eines betrieblichen Datenschutzkonzeptes kennenlernen. Anhand von ausgewählten Beispielen wird ein Datenschutzkonzept einer betrieblichen Organisation entwickelt. Dieses General Studies-Lehrangebot richtet sich an Studentinnen aller Fächer als Einführung in das Thema. Kursinhalte: Grundlagen des Datenschutzes • Aufbau und Inhalte von DSGVO und BDSG • Rechtmäßigkeit der Verarbeitung • Datenschutz und Informationssicherheit • Gewährleistungsziele des Datenschutzes Praktische Umsetzung des Datenschutzes • Privacy by Design und Privacy by Default • Rechte Betroffener • Anonymisierung und Pseudonymisierung • Technische und organisatorische Maßnahmen nach DS-GVO Datenschutzmanagement • Das Standard-Datenschutzmodell (DSK) • IT-Sicherheitsstandards (ISO 27001, BSI) Konformität und Sanktion • Aufgabenbereich und Zuständigkeiten von Datenschutzbeauftragten • Sanktionen nach DSGVO und BDSG Anmeldung über Stud.IP.	Selma Gebhardt
META-2024/IF-G-02	Grundkurs Datenschutz Basiswissen und Anwendung des Datenschutzes in einer betrieblichen Organisation Blockveranstaltung ECTS: 1-3 Einzeltermine: Mo 04.03.24 10:00 - 12:30 MZH 1110 Mo 04.03.24 13:30 - 16:30 MZH 1110 Di 05.03.24 10:00 - 12:30 MZH 1110 Di 05.03.24 13:30 - 16:30 MZH 1110 Mi 06.03.24 10:00 - 12:30 MZH 1110 Mi 06.03.24 13:30 - 16:30 MZH 1110 In diesem Präsenz-Kurs können Teilnehmende die Inhalte der DSGVO, die Verantwortlichkeit der Beteiligten bei der Datenverarbeitung und den systematischen Aufbau eines betrieblichen Datenschutzkonzeptes kennenlernen. Anhand von ausgewählten Beispielen wird ein Datenschutzkonzept einer betrieblichen Organisation entwickelt. Dieses General Studies-Lehrangebot richtet sich an Studentinnen aller Fächer als Einführung in das Thema. Kursinhalte: Grundlagen des Datenschutzes • Aufbau und Inhalte von DSGVO und BDSG • Rechtmäßigkeit der Verarbeitung • Datenschutz und Informationssicherheit • Gewährleistungsziele des Datenschutzes Praktische Umsetzung des Datenschutzes • Privacy by Design und Privacy by Default • Rechte Betroffener • Anonymisierung und Pseudonymisierung • Technische und organisatorische Maßnahmen nach DS-GVO Datenschutzmanagement • Das Standard-Datenschutzmodell (DSK) • IT-Sicherheitsstandards (ISO 27001, BSI) Konformität und Sanktion • Aufgabenbereich und Zuständigkeiten von Datenschutzbeauftragten • Sanktionen nach DSGVO und BDSG Anmeldung über Stud.IP.	Selma Gebhardt
META-2024/IF-P-01	Introduction to Python (in englischer Sprache) Blockveranstaltung ECTS: 1-3 Einzeltermine: Mi 21.02.24 10:00 - 12:45 Mi 21.02.24 13:45 - 16:30 Do 22.02.24 10:00 - 12:45 Do 22.02.24 13:45 - 16:30 Fr 23.02.24 10:00 - 12:45 Fr 23.02.24 13:45 - 16:30 Sa 24.02.24 10:00 - 12:45 Sa 24.02.24 13:45 - 16:30 Termine: Mittwoch 21. Februar - Samstag 24. Februar 2024 jeweils von 10.00-12.45 Uhr und von 13.45-16.30 Uhr (mit Pausen in den beiden Blöcken) Insgesamt 24 Unterrichtsstunden Präsenz-Praktikum im Raum MZH 0.245 (MIR) Die Unterrichtssprache wird Englisch sein. Der Kurs richtet sich an Teilnehmerinnen mit keinen bzw. geringen Programmierkenntnissen. Das Ziel ist es, die grundlegenden Konzepte der Programmiersprache Python zu verstehen und anwenden zu können. Zu diesem Zweck wird es zu jedem Bereich Übungseinheiten geben. Inhalt der Lehrveranstaltung: Datenstrukturen in Python Grundlagen der Programmierung in Python Installation und Einsatz von Zusatzpaketen Fehlerbehandlung Abhängig vom Bearbeitungsumfang einer Projektarbeit können 1 bis 3 ECTS-Punkte erworben werden. ACHTUNG: Keine Anmeldung über Stud.IP mehr möglich, da der Kurs ausgebucht ist.	Luzie Ahrens

Sonstige Veranstaltungen ohne Kreditpunkte

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-ISONST-EJC	EDM Journal Club (in englischer Sprache) Seminar Einzeltermine: Mo 10.02.20 14:00 - 16:00 MZH 5300 Veranstaltung für Doktoranten, jeden 1. Montag im Monat von 14-16h in Raum 5300.	Robert Porzel Sebastian Höffner Dr. Nina Wenig Prof. Dr. Rainer Malaka
03-ISONST-SPAG	Spiele-AG Seminar Termine: wöchentlich Mo 18:00 - 20:00 (1 SWS) Sitzung Informationen unter https://redmine.informatik.uni-bremen.de/projects/gamedev-ag/wiki	Prof. Dr. Rainer Malaka

Informatica Feminale

Deutschlandweites Sommerstudium fuer Frauen in der Informatik.

Die Informatica Feminale bietet jaehrlich kompakte Lehre zur Informatik fuer Studentinnen aller Hochschularten und fuer an Weiterbildung interessierte Frauen. Studieneinstieg, Verbleib im Studium, Berufsuebergang und lebenslanges Lernen auf universitaerem Niveau stehen dabei gleichermassen im Blickfeld. Dozentinnen und Teilehmerinnen kommen aus dem In- und Ausland. Das Sommerstudium in der Universitaet Bremen ist ein Ort des Experimentierens, um neue Konzepte fuer das Informatikstudium zu finden.

Alle Informationen unter: http://www.informatica-feminale.de/

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
META-2023-ALL-IF	26. internationale Informatica Feminale (in englischer Sprache) Informatica Feminale - Summer University for Women in Computing Sommeruniversität für Frauen in der Informatik /Summer University for Women in Computing Blockveranstaltung ECTS: 1-3 (je Kurs/for every course) 60 Lehrveranstaltungen in Deutsch und Englisch für Bachelor- und Masterstudentinnen aller Fächer. Als General Studies sowie teilweise als Fachstudium im Sommersemester 2022 sowie im Wintersemester 2022/23 anerkannt. Alle Einzelangaben, Zeiten und Anmeldungen jederzeit nur über die Website https://www.informatica-feminale.de. 60 courses in German and English for women Bachelor and Master students from all fields of study. Courses are part of General Studies, some are accepted in Informatics; in the summer semester 2022 as well as in winter semester 2022/23. Further information, schedules and registration only on the website https://www.informatica-feminale.de.	Veronika Oechtering Henrike Illig

Mathematics, M.Sc.

Area of Specialization: Algebra

Modules: Specialization (A, B, and C with 9 CP each)

The modules Specialization A and Specialization B are compulsory modules (2 x 9 CP = 18 CP). The module Specialization C (9 CP) is a compulsory elective module. This semester you can choose from the following lectures:

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IMAT-AU (03-ME-602.99c)	Algorithms and Uncertainty (in englischer Sprache) Kurs ECTS: 6 (9) Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 MZH 1090 Kurs wöchentlich Do 14:00 - 16:00 MZH 1470 Kurs Profil: SQ Schwerpunkt: IMA-SQ, IMA-AI https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imat/03-imat-au.pdf First Lecture: Thursday, Sep 19. A key assumption of many powerful optimization methods is that all the data is fully accessible from the beginning. However, from the point of view of many real-world applications (e.g., in logistics, production or project planning, cloud computing, etc.) this assumption is simply not true. Large data centers allocate resources to tasks without knowledge of exact execution times or energy requirements; transit times in networks are often uncertain; or, parameters such as bandwidth, demands or energy consumption are highly fluctuating. The current trend of data collection and data-driven applications often amplifies this phenomenon. As the amount of available data is increasing tremendously due to internet technology, cloud systems and sharing markets, modern algorithms are expected to be highly adaptive and learn and benefit from the dynamically changing mass of data. In the above examples, our knowledge of the current data is only partial or based on historical estimates. The class ``Algorithms and Uncertainty'' will teach students about the most common models of such uncertain data and how to design and analyze efficient algorithms in these models. Specifically, we will cover the theory of online optimization, where the input arrives without any prior information (such as network packets arriving to a router) and also needs to be processed immediately, before the next piece of input arrives. This model is best suited for analyzing critical networking and scheduling systems where devices and algorithms must perform well even in the worst-case scenario. In the cases where previous history can be used to model the upcoming data, we often employ robust optimization or stochastic optimization. In robust optimization, the aim is to optimize the worst-case of all possible realizations of the input data. Hence, this model is rather conservative. In stochastic optimization however, the algorithms work with the assumption that data is drawn from some probability distribution known ahead of time and typically the goal is to optimize the expected value. Nowadays, another source of information is often available: machine learning algorithms can generate predictions which are accurate most of the time. However, there is no guarantee on the quality of the prediction, as the current instance may not be covered by the training set. This statement motivated a very recent research domain that will be covered in this course: how to use error-prone predictions in order to improve guaranteed algorithms. Organization: The course will be taught in English in two sessions per week (4 SWS) including interactive exercise sessions. Examination: The examination will be by individual oral exam. As admission to the oral exam it is mandatory to present solutions in the exercise session at least twice during the term. Prerequisites: Having heard an introductory course to discrete algorithms and their mathematical analysis (e.g. Algorithmentheorie, Algorithmische Diskrete Mathematik) or graph theory is beneficial but not required.	Prof. Dr. Nicole Megow Dr. Felix Christian Hommelsheim
03-M-SP-26	Algebraische Topologie Algebraic Topology Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 08:00 - 10:00 MZH 7200 MZH 4140 Vorlesung wöchentlich Di 14:00 - 16:00 MZH 7200 Übung wöchentlich Do 08:00 - 10:00 MZH 7200 Vorlesung 2x 2SWS Vorlesung und 2SWS Übung. Studiengänge: M-BM-Alg	Prof. Dr. Dmitry Feichtner-Kozlov

Modules: Diversification (A, B, and C with 9 CP each)

The modules Diversification A and Diversification B are compulsory modules (2 x 9 CP = 18 CP). The module Diversification C (9 CP) is a compulsory elective module. This semester you can choose from the following lectures:

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IMAT-AU (03-ME-602.99c)	Algorithms and Uncertainty (in englischer Sprache) Kurs ECTS: 6 (9) Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 MZH 1090 Kurs wöchentlich Do 14:00 - 16:00 MZH 1470 Kurs Profil: SQ Schwerpunkt: IMA-SQ, IMA-AI https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imat/03-imat-au.pdf First Lecture: Thursday, Sep 19. A key assumption of many powerful optimization methods is that all the data is fully accessible from the beginning. However, from the point of view of many real-world applications (e.g., in logistics, production or project planning, cloud computing, etc.) this assumption is simply not true. Large data centers allocate resources to tasks without knowledge of exact execution times or energy requirements; transit times in networks are often uncertain; or, parameters such as bandwidth, demands or energy consumption are highly fluctuating. The current trend of data collection and data-driven applications often amplifies this phenomenon. As the amount of available data is increasing tremendously due to internet technology, cloud systems and sharing markets, modern algorithms are expected to be highly adaptive and learn and benefit from the dynamically changing mass of data. In the above examples, our knowledge of the current data is only partial or based on historical estimates. The class ``Algorithms and Uncertainty'' will teach students about the most common models of such uncertain data and how to design and analyze efficient algorithms in these models. Specifically, we will cover the theory of online optimization, where the input arrives without any prior information (such as network packets arriving to a router) and also needs to be processed immediately, before the next piece of input arrives. This model is best suited for analyzing critical networking and scheduling systems where devices and algorithms must perform well even in the worst-case scenario. In the cases where previous history can be used to model the upcoming data, we often employ robust optimization or stochastic optimization. In robust optimization, the aim is to optimize the worst-case of all possible realizations of the input data. Hence, this model is rather conservative. In stochastic optimization however, the algorithms work with the assumption that data is drawn from some probability distribution known ahead of time and typically the goal is to optimize the expected value. Nowadays, another source of information is often available: machine learning algorithms can generate predictions which are accurate most of the time. However, there is no guarantee on the quality of the prediction, as the current instance may not be covered by the training set. This statement motivated a very recent research domain that will be covered in this course: how to use error-prone predictions in order to improve guaranteed algorithms. Organization: The course will be taught in English in two sessions per week (4 SWS) including interactive exercise sessions. Examination: The examination will be by individual oral exam. As admission to the oral exam it is mandatory to present solutions in the exercise session at least twice during the term. Prerequisites: Having heard an introductory course to discrete algorithms and their mathematical analysis (e.g. Algorithmentheorie, Algorithmische Diskrete Mathematik) or graph theory is beneficial but not required.	Prof. Dr. Nicole Megow Dr. Felix Christian Hommelsheim
03-M-MDAIP-1	Mathematical Methods for Data Analysis and Image Processing (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 12:00 - 14:00 MZH 1090 Lecture wöchentlich Di 08:00 - 10:00 MZH 1380/1400 Lecture wöchentlich Di 14:00 - 16:00 MZH 2340 Exercise Einzeltermine: Mo 05.02.24 10:00 - 14:00 MZH 5500	Dirk Lorenz
03-M-NPDE-1	Numerical Methods for Partial Differential Equations (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Di 10:00 - 12:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Di 12:00 - 14:00 MZH 1450 Übung wöchentlich Do 12:00 - 14:00 MZH 2340 Lecture	Alfred Schmidt
03-M-SP-2	Basics of Mathematical Statistics (Statistics I) (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 MZH 7200 MZH 1450 Lecture wöchentlich Mo 14:00 - 16:00 MZH 1380/1400 Exercise wöchentlich Do 10:00 - 12:00 MZH 7200 Lecture Einzeltermine: Do 14.03.24 09:30 - 12:30 MZH 6200 Mo 08.07.24 09:30 - 12:30 MZH 5500	Prof. Dr. Thorsten-Ingo Dickhaus
03-M-SP-25	Inverse Problems in Imaging (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Di 12:00 - 14:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Fr 12:00 - 14:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Fr 14:00 - 16:00 MZH 2340 Exercise	Peter Maaß Dr. Matthias Beckmann
03-M-SP-27	Finite Elements for Contact Problems (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 12:00 - 14:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Mi 10:00 - 12:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Mi 12:00 - 14:00 MZH 2340 Exercise	Prof. Dr. Andreas Rademacher
03-M-SP-28	Advanced Methods in Applied Statistics (Statistics III) (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Di 08:00 - 10:00 Lecture wöchentlich Do 08:00 - 10:00 MZH 1470 Lecture wöchentlich Fr 08:00 - 10:00 MZH 2340 MZH 1380/1400 Exercise Einzeltermine: Fr 12.01.24 08:00 - 10:00 Die Vorlesung am Di 8-10h findet im KKSB statt.	Prof. Dr. Werner Brannath
03-M-SP-30	Introduction to Robust Control (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 MZH 4140 Lecture wöchentlich Di 08:00 - 10:00 MZH 2340 Exercise wöchentlich Mi 12:00 - 14:00 MZH 4140 Lecture	Dr. Chathura Wanigasekara
03-M-SP-31	Introduction to Nonlinear Optimization, Optimal Control and Optimal Feedback Control (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 08:00 - 10:00 Lecture wöchentlich Mi 08:00 - 10:00 Exercise wöchentlich Do 08:00 - 10:00 Lecture Die Veranstaltung findet im NEOS Gebäude Raum 3410 statt.	Prof. Dr. Christof Büskens
04-M30-CP-SFT-3	Trajectory Optimization (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 4,5 Termine: wöchentlich Mo 14:00 - 18:00 FZB 0240 Einzeltermine: Do 29.02.24 14:00 - 16:00 SFG 0150 Fr 24.05.24 15:00 - 16:30 IW3 0330	Prof. Dr. Christof Büskens Matthias Knauer

Module: Advanced Communications A (2 x 4,5 CP = 9 CP)

Compulsory module in the area of specialization in which you must attend a total of two seminars with 4,5 CP each. This semester you can choose from the following seminars:

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-AC-15	Algebra Seminar ECTS: 3/ 4,5/ 5/ 6 Termine: wöchentlich Mi 16:00 - 18:00 MZH 7200 Seminar	Prof. Dr. Eva-Maria Feichtner

Module: Advanced Communications B (2 x 4,5 CP = 9 CP)

Compulsory module in the area of diversification and in which you must attend a total of two seminars with 4,5 CP each. This semester you can choose from the following seminars:

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-AC-2	High-Performance-Visualisierung (in englischer Sprache) High-Performance Visualization Ausgewählte Publikationen aus dem Bereich der Visualisierung großer wissenschaftlicher Datensätze Seminar ECTS: 4,5 / 6 Termine: wöchentlich Do 14:00 - 16:00 MZH 1100 Seminar Das Seminar beschäftigt sich mit den mathematischen Grundlagen der wissenschaftlichen Visualisierung und behandelt Methoden für das parallele Post-Processing großer wissenschaftlicher Datensätze. Solche Daten fallen in unterschiedlichsten wissenschaftlichen Anwendungen an. Sie entstehen zum einen durch Simulationen auf Hochleistungsrechnern (z.\ B. zur Unterstützung der Klimaforschung oder für die Vorhersage von Umströmung von Flugzeugflügeln). Sie können aber auch durch Messungen, wie bspw. durch Erdbeobachtungsmissionen, erzeugt werden. Um überhaupt erst aussagekräftige Informationen für die Visualisierung zu erhalten, müssen diese enorm großen Rohdaten zunächst prozessiert werden. Für eine anschließende explorative Analyse werden echtzeitfähige, interaktive Methoden benötigt, die wiederum auf hochparallele und effiziente Verfahren beruhen. Das Seminar greift daher aktuelle Trends in der wissenschaftlichen Visualisierung auf. Zur Auswahl stehen herausragende Publikationen führender Wissenschaftler, die Themen von Multi-Resolution-Extraktion von Toplologiemerkmalen bis hin zu parallelen Beschleunigungsverfahren für das Volumenrendering in virtuellen Arbeitsumgebungen behandeln.	Prof. Dr. Andreas Gerndt
03-M-AC-5	Mathematical Methods in Machine Learning (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 4,5/ 6 Termine: wöchentlich Mo 08:00 - 10:00 MZH 2340 Seminar	Peter Maaß Sören Dittmer
03-M-AC-16	Approximation Methods in Probability and Statistics (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 3/ 4,5/ 5/ 6 Termine: wöchentlich Mo 12:00 - 14:00 MZH 7200 MZH 4140 Seminar	Prof. Dr. Thorsten-Ingo Dickhaus
03-M-AC-17	Harmonic Analysis Techniques for Elliptic Operators (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 4,5 / 6 Termine: wöchentlich Mo 14:00 - 16:00 MZH 4140 Seminar The seminar is based on the 27th Internet-Seminar, see https://www.mathematik.tu-darmstadt.de/analysis/lehre_analysis/isem27/	PD Dr. Hendrik Vogt
03-M-AC-18	Ergodic Theory (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 4,5 / 6 Termine: wöchentlich Do 12:00 - 14:00 MZH 4140 Seminar	Prof. Dr. Anke Dorothea Pohl
03-M-AC-19	Convex Analysis (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 3 / 4,5 / 5 / 6 Termine: wöchentlich Di 16:00 - 18:00 MZH 1090 Seminar Einzeltermine: Mi 14.02.24 09:00 - 12:00	Dirk Lorenz
03-M-AC-20	Numerical Methods and Neural Networks for Partial Differential Equations (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 4,5/ 6 Termine: wöchentlich Mo 14:00 - 16:00 MZH 2340 Seminar Einzeltermine: Mi 06.03.24 13:00 - 16:00 MZH 2340 Mo 11.03.24 10:00 - 13:00 MZH 2340	Alfred Schmidt Prof. Dr. Andreas Rademacher

Module: Reading Course A (9 CP)

Compulsory module in the area of specialization and with the following course:

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-RC-ALG	Reading Course Algebra (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 9	Prof. Dr. Dmitry Feichtner-Kozlov

Module: Reading Course B (9 CP)

Compulsory module either in the area of specialization or area of diversification and with the following courses:

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-RC-ALG	Reading Course Algebra (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 9	Prof. Dr. Dmitry Feichtner-Kozlov
03-M-RC-ANA	Reading Course Analysis (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 9	Prof. Dr. Anke Dorothea Pohl
03-M-RC-NUM	Reading Course Numerical Analysis Seminar ECTS: 9 Das Seminar findet im Neos Gebäude statt. Raum nach Absprache.	Prof. Dr. Christof Büskens
03-M-RC-STS	Reading Course Statistics/Stochastics (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 9	Prof. Dr. Werner Brannath Prof. Dr. Thorsten-Ingo Dickhaus

Area of Specialization: Analysis

Modules: Specialization (A, B, and C with 9 CP each)

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-SP-25	Inverse Problems in Imaging (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Di 12:00 - 14:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Fr 12:00 - 14:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Fr 14:00 - 16:00 MZH 2340 Exercise	Peter Maaß Dr. Matthias Beckmann
03-M-SP-27	Finite Elements for Contact Problems (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 12:00 - 14:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Mi 10:00 - 12:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Mi 12:00 - 14:00 MZH 2340 Exercise	Prof. Dr. Andreas Rademacher

Modules: Diversification (A, B, and C with 9 CP each)

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IMAT-AU (03-ME-602.99c)	Algorithms and Uncertainty (in englischer Sprache) Kurs ECTS: 6 (9) Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 MZH 1090 Kurs wöchentlich Do 14:00 - 16:00 MZH 1470 Kurs Profil: SQ Schwerpunkt: IMA-SQ, IMA-AI https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imat/03-imat-au.pdf First Lecture: Thursday, Sep 19. A key assumption of many powerful optimization methods is that all the data is fully accessible from the beginning. However, from the point of view of many real-world applications (e.g., in logistics, production or project planning, cloud computing, etc.) this assumption is simply not true. Large data centers allocate resources to tasks without knowledge of exact execution times or energy requirements; transit times in networks are often uncertain; or, parameters such as bandwidth, demands or energy consumption are highly fluctuating. The current trend of data collection and data-driven applications often amplifies this phenomenon. As the amount of available data is increasing tremendously due to internet technology, cloud systems and sharing markets, modern algorithms are expected to be highly adaptive and learn and benefit from the dynamically changing mass of data. In the above examples, our knowledge of the current data is only partial or based on historical estimates. The class ``Algorithms and Uncertainty'' will teach students about the most common models of such uncertain data and how to design and analyze efficient algorithms in these models. Specifically, we will cover the theory of online optimization, where the input arrives without any prior information (such as network packets arriving to a router) and also needs to be processed immediately, before the next piece of input arrives. This model is best suited for analyzing critical networking and scheduling systems where devices and algorithms must perform well even in the worst-case scenario. In the cases where previous history can be used to model the upcoming data, we often employ robust optimization or stochastic optimization. In robust optimization, the aim is to optimize the worst-case of all possible realizations of the input data. Hence, this model is rather conservative. In stochastic optimization however, the algorithms work with the assumption that data is drawn from some probability distribution known ahead of time and typically the goal is to optimize the expected value. Nowadays, another source of information is often available: machine learning algorithms can generate predictions which are accurate most of the time. However, there is no guarantee on the quality of the prediction, as the current instance may not be covered by the training set. This statement motivated a very recent research domain that will be covered in this course: how to use error-prone predictions in order to improve guaranteed algorithms. Organization: The course will be taught in English in two sessions per week (4 SWS) including interactive exercise sessions. Examination: The examination will be by individual oral exam. As admission to the oral exam it is mandatory to present solutions in the exercise session at least twice during the term. Prerequisites: Having heard an introductory course to discrete algorithms and their mathematical analysis (e.g. Algorithmentheorie, Algorithmische Diskrete Mathematik) or graph theory is beneficial but not required.	Prof. Dr. Nicole Megow Dr. Felix Christian Hommelsheim
03-M-MDAIP-1	Mathematical Methods for Data Analysis and Image Processing (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 12:00 - 14:00 MZH 1090 Lecture wöchentlich Di 08:00 - 10:00 MZH 1380/1400 Lecture wöchentlich Di 14:00 - 16:00 MZH 2340 Exercise Einzeltermine: Mo 05.02.24 10:00 - 14:00 MZH 5500	Dirk Lorenz
03-M-NPDE-1	Numerical Methods for Partial Differential Equations (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Di 10:00 - 12:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Di 12:00 - 14:00 MZH 1450 Übung wöchentlich Do 12:00 - 14:00 MZH 2340 Lecture	Alfred Schmidt
03-M-SP-2	Basics of Mathematical Statistics (Statistics I) (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 MZH 7200 MZH 1450 Lecture wöchentlich Mo 14:00 - 16:00 MZH 1380/1400 Exercise wöchentlich Do 10:00 - 12:00 MZH 7200 Lecture Einzeltermine: Do 14.03.24 09:30 - 12:30 MZH 6200 Mo 08.07.24 09:30 - 12:30 MZH 5500	Prof. Dr. Thorsten-Ingo Dickhaus
03-M-SP-25	Inverse Problems in Imaging (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Di 12:00 - 14:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Fr 12:00 - 14:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Fr 14:00 - 16:00 MZH 2340 Exercise	Peter Maaß Dr. Matthias Beckmann
03-M-SP-26	Algebraische Topologie Algebraic Topology Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 08:00 - 10:00 MZH 7200 MZH 4140 Vorlesung wöchentlich Di 14:00 - 16:00 MZH 7200 Übung wöchentlich Do 08:00 - 10:00 MZH 7200 Vorlesung 2x 2SWS Vorlesung und 2SWS Übung. Studiengänge: M-BM-Alg	Prof. Dr. Dmitry Feichtner-Kozlov
03-M-SP-27	Finite Elements for Contact Problems (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 12:00 - 14:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Mi 10:00 - 12:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Mi 12:00 - 14:00 MZH 2340 Exercise	Prof. Dr. Andreas Rademacher
03-M-SP-28	Advanced Methods in Applied Statistics (Statistics III) (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Di 08:00 - 10:00 Lecture wöchentlich Do 08:00 - 10:00 MZH 1470 Lecture wöchentlich Fr 08:00 - 10:00 MZH 2340 MZH 1380/1400 Exercise Einzeltermine: Fr 12.01.24 08:00 - 10:00 Die Vorlesung am Di 8-10h findet im KKSB statt.	Prof. Dr. Werner Brannath
03-M-SP-30	Introduction to Robust Control (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 MZH 4140 Lecture wöchentlich Di 08:00 - 10:00 MZH 2340 Exercise wöchentlich Mi 12:00 - 14:00 MZH 4140 Lecture	Dr. Chathura Wanigasekara
03-M-SP-31	Introduction to Nonlinear Optimization, Optimal Control and Optimal Feedback Control (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 08:00 - 10:00 Lecture wöchentlich Mi 08:00 - 10:00 Exercise wöchentlich Do 08:00 - 10:00 Lecture Die Veranstaltung findet im NEOS Gebäude Raum 3410 statt.	Prof. Dr. Christof Büskens
04-M30-CP-SFT-3	Trajectory Optimization (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 4,5 Termine: wöchentlich Mo 14:00 - 18:00 FZB 0240 Einzeltermine: Do 29.02.24 14:00 - 16:00 SFG 0150 Fr 24.05.24 15:00 - 16:30 IW3 0330	Prof. Dr. Christof Büskens Matthias Knauer

Module: Advanced Communications A (2 x 4,5 CP = 9 CP)

Compulsory module in the area of specialization and in which you must attend a total of two seminars with 4,5 CP each. This semester you can choose from the following seminars:

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-AC-5	Mathematical Methods in Machine Learning (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 4,5/ 6 Termine: wöchentlich Mo 08:00 - 10:00 MZH 2340 Seminar	Peter Maaß Sören Dittmer
03-M-AC-17	Harmonic Analysis Techniques for Elliptic Operators (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 4,5 / 6 Termine: wöchentlich Mo 14:00 - 16:00 MZH 4140 Seminar The seminar is based on the 27th Internet-Seminar, see https://www.mathematik.tu-darmstadt.de/analysis/lehre_analysis/isem27/	PD Dr. Hendrik Vogt
03-M-AC-18	Ergodic Theory (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 4,5 / 6 Termine: wöchentlich Do 12:00 - 14:00 MZH 4140 Seminar	Prof. Dr. Anke Dorothea Pohl

Module: Advanced Communications B (2 x 4,5 CP = 9 CP)

Compulsory module in the area of diversification and in which you must attend a total of two seminars with 4,5 CP each. This semester you can choose from the following seminars:

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-AC-2	High-Performance-Visualisierung (in englischer Sprache) High-Performance Visualization Ausgewählte Publikationen aus dem Bereich der Visualisierung großer wissenschaftlicher Datensätze Seminar ECTS: 4,5 / 6 Termine: wöchentlich Do 14:00 - 16:00 MZH 1100 Seminar Das Seminar beschäftigt sich mit den mathematischen Grundlagen der wissenschaftlichen Visualisierung und behandelt Methoden für das parallele Post-Processing großer wissenschaftlicher Datensätze. Solche Daten fallen in unterschiedlichsten wissenschaftlichen Anwendungen an. Sie entstehen zum einen durch Simulationen auf Hochleistungsrechnern (z.\ B. zur Unterstützung der Klimaforschung oder für die Vorhersage von Umströmung von Flugzeugflügeln). Sie können aber auch durch Messungen, wie bspw. durch Erdbeobachtungsmissionen, erzeugt werden. Um überhaupt erst aussagekräftige Informationen für die Visualisierung zu erhalten, müssen diese enorm großen Rohdaten zunächst prozessiert werden. Für eine anschließende explorative Analyse werden echtzeitfähige, interaktive Methoden benötigt, die wiederum auf hochparallele und effiziente Verfahren beruhen. Das Seminar greift daher aktuelle Trends in der wissenschaftlichen Visualisierung auf. Zur Auswahl stehen herausragende Publikationen führender Wissenschaftler, die Themen von Multi-Resolution-Extraktion von Toplologiemerkmalen bis hin zu parallelen Beschleunigungsverfahren für das Volumenrendering in virtuellen Arbeitsumgebungen behandeln.	Prof. Dr. Andreas Gerndt
03-M-AC-5	Mathematical Methods in Machine Learning (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 4,5/ 6 Termine: wöchentlich Mo 08:00 - 10:00 MZH 2340 Seminar	Peter Maaß Sören Dittmer
03-M-AC-15	Algebra Seminar ECTS: 3/ 4,5/ 5/ 6 Termine: wöchentlich Mi 16:00 - 18:00 MZH 7200 Seminar	Prof. Dr. Eva-Maria Feichtner
03-M-AC-16	Approximation Methods in Probability and Statistics (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 3/ 4,5/ 5/ 6 Termine: wöchentlich Mo 12:00 - 14:00 MZH 7200 MZH 4140 Seminar	Prof. Dr. Thorsten-Ingo Dickhaus
03-M-AC-19	Convex Analysis (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 3 / 4,5 / 5 / 6 Termine: wöchentlich Di 16:00 - 18:00 MZH 1090 Seminar Einzeltermine: Mi 14.02.24 09:00 - 12:00	Dirk Lorenz
03-M-AC-20	Numerical Methods and Neural Networks for Partial Differential Equations (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 4,5/ 6 Termine: wöchentlich Mo 14:00 - 16:00 MZH 2340 Seminar Einzeltermine: Mi 06.03.24 13:00 - 16:00 MZH 2340 Mo 11.03.24 10:00 - 13:00 MZH 2340	Alfred Schmidt Prof. Dr. Andreas Rademacher

Module: Reading Course A (9 CP)

Compulsory module in the area of specialization and with the following course:

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-RC-ANA	Reading Course Analysis (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 9	Prof. Dr. Anke Dorothea Pohl

Module: Reading Course B (9 CP)

Compulsory module either in the area of specialization or area of diversification and with the following courses:

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-RC-ALG	Reading Course Algebra (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 9	Prof. Dr. Dmitry Feichtner-Kozlov
03-M-RC-ANA	Reading Course Analysis (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 9	Prof. Dr. Anke Dorothea Pohl
03-M-RC-NUM	Reading Course Numerical Analysis Seminar ECTS: 9 Das Seminar findet im Neos Gebäude statt. Raum nach Absprache.	Prof. Dr. Christof Büskens
03-M-RC-STS	Reading Course Statistics/Stochastics (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 9	Prof. Dr. Werner Brannath Prof. Dr. Thorsten-Ingo Dickhaus

Area of Specialization: Numerical Analysis

Modules: Specialization (A, B, and C with 9 CP each)

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IMAT-AU (03-ME-602.99c)	Algorithms and Uncertainty (in englischer Sprache) Kurs ECTS: 6 (9) Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 MZH 1090 Kurs wöchentlich Do 14:00 - 16:00 MZH 1470 Kurs Profil: SQ Schwerpunkt: IMA-SQ, IMA-AI https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imat/03-imat-au.pdf First Lecture: Thursday, Sep 19. A key assumption of many powerful optimization methods is that all the data is fully accessible from the beginning. However, from the point of view of many real-world applications (e.g., in logistics, production or project planning, cloud computing, etc.) this assumption is simply not true. Large data centers allocate resources to tasks without knowledge of exact execution times or energy requirements; transit times in networks are often uncertain; or, parameters such as bandwidth, demands or energy consumption are highly fluctuating. The current trend of data collection and data-driven applications often amplifies this phenomenon. As the amount of available data is increasing tremendously due to internet technology, cloud systems and sharing markets, modern algorithms are expected to be highly adaptive and learn and benefit from the dynamically changing mass of data. In the above examples, our knowledge of the current data is only partial or based on historical estimates. The class ``Algorithms and Uncertainty'' will teach students about the most common models of such uncertain data and how to design and analyze efficient algorithms in these models. Specifically, we will cover the theory of online optimization, where the input arrives without any prior information (such as network packets arriving to a router) and also needs to be processed immediately, before the next piece of input arrives. This model is best suited for analyzing critical networking and scheduling systems where devices and algorithms must perform well even in the worst-case scenario. In the cases where previous history can be used to model the upcoming data, we often employ robust optimization or stochastic optimization. In robust optimization, the aim is to optimize the worst-case of all possible realizations of the input data. Hence, this model is rather conservative. In stochastic optimization however, the algorithms work with the assumption that data is drawn from some probability distribution known ahead of time and typically the goal is to optimize the expected value. Nowadays, another source of information is often available: machine learning algorithms can generate predictions which are accurate most of the time. However, there is no guarantee on the quality of the prediction, as the current instance may not be covered by the training set. This statement motivated a very recent research domain that will be covered in this course: how to use error-prone predictions in order to improve guaranteed algorithms. Organization: The course will be taught in English in two sessions per week (4 SWS) including interactive exercise sessions. Examination: The examination will be by individual oral exam. As admission to the oral exam it is mandatory to present solutions in the exercise session at least twice during the term. Prerequisites: Having heard an introductory course to discrete algorithms and their mathematical analysis (e.g. Algorithmentheorie, Algorithmische Diskrete Mathematik) or graph theory is beneficial but not required.	Prof. Dr. Nicole Megow Dr. Felix Christian Hommelsheim
03-M-MDAIP-1	Mathematical Methods for Data Analysis and Image Processing (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 12:00 - 14:00 MZH 1090 Lecture wöchentlich Di 08:00 - 10:00 MZH 1380/1400 Lecture wöchentlich Di 14:00 - 16:00 MZH 2340 Exercise Einzeltermine: Mo 05.02.24 10:00 - 14:00 MZH 5500	Dirk Lorenz
03-M-NPDE-1	Numerical Methods for Partial Differential Equations (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Di 10:00 - 12:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Di 12:00 - 14:00 MZH 1450 Übung wöchentlich Do 12:00 - 14:00 MZH 2340 Lecture	Alfred Schmidt
03-M-SP-25	Inverse Problems in Imaging (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Di 12:00 - 14:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Fr 12:00 - 14:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Fr 14:00 - 16:00 MZH 2340 Exercise	Peter Maaß Dr. Matthias Beckmann
03-M-SP-27	Finite Elements for Contact Problems (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 12:00 - 14:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Mi 10:00 - 12:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Mi 12:00 - 14:00 MZH 2340 Exercise	Prof. Dr. Andreas Rademacher
03-M-SP-30	Introduction to Robust Control (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 MZH 4140 Lecture wöchentlich Di 08:00 - 10:00 MZH 2340 Exercise wöchentlich Mi 12:00 - 14:00 MZH 4140 Lecture	Dr. Chathura Wanigasekara
03-M-SP-31	Introduction to Nonlinear Optimization, Optimal Control and Optimal Feedback Control (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 08:00 - 10:00 Lecture wöchentlich Mi 08:00 - 10:00 Exercise wöchentlich Do 08:00 - 10:00 Lecture Die Veranstaltung findet im NEOS Gebäude Raum 3410 statt.	Prof. Dr. Christof Büskens
04-M30-CP-SFT-3	Trajectory Optimization (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 4,5 Termine: wöchentlich Mo 14:00 - 18:00 FZB 0240 Einzeltermine: Do 29.02.24 14:00 - 16:00 SFG 0150 Fr 24.05.24 15:00 - 16:30 IW3 0330	Prof. Dr. Christof Büskens Matthias Knauer

Modules: Diversification (A, B, and C with 9 CP each)

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IMAT-AU (03-ME-602.99c)	Algorithms and Uncertainty (in englischer Sprache) Kurs ECTS: 6 (9) Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 MZH 1090 Kurs wöchentlich Do 14:00 - 16:00 MZH 1470 Kurs Profil: SQ Schwerpunkt: IMA-SQ, IMA-AI https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imat/03-imat-au.pdf First Lecture: Thursday, Sep 19. A key assumption of many powerful optimization methods is that all the data is fully accessible from the beginning. However, from the point of view of many real-world applications (e.g., in logistics, production or project planning, cloud computing, etc.) this assumption is simply not true. Large data centers allocate resources to tasks without knowledge of exact execution times or energy requirements; transit times in networks are often uncertain; or, parameters such as bandwidth, demands or energy consumption are highly fluctuating. The current trend of data collection and data-driven applications often amplifies this phenomenon. As the amount of available data is increasing tremendously due to internet technology, cloud systems and sharing markets, modern algorithms are expected to be highly adaptive and learn and benefit from the dynamically changing mass of data. In the above examples, our knowledge of the current data is only partial or based on historical estimates. The class ``Algorithms and Uncertainty'' will teach students about the most common models of such uncertain data and how to design and analyze efficient algorithms in these models. Specifically, we will cover the theory of online optimization, where the input arrives without any prior information (such as network packets arriving to a router) and also needs to be processed immediately, before the next piece of input arrives. This model is best suited for analyzing critical networking and scheduling systems where devices and algorithms must perform well even in the worst-case scenario. In the cases where previous history can be used to model the upcoming data, we often employ robust optimization or stochastic optimization. In robust optimization, the aim is to optimize the worst-case of all possible realizations of the input data. Hence, this model is rather conservative. In stochastic optimization however, the algorithms work with the assumption that data is drawn from some probability distribution known ahead of time and typically the goal is to optimize the expected value. Nowadays, another source of information is often available: machine learning algorithms can generate predictions which are accurate most of the time. However, there is no guarantee on the quality of the prediction, as the current instance may not be covered by the training set. This statement motivated a very recent research domain that will be covered in this course: how to use error-prone predictions in order to improve guaranteed algorithms. Organization: The course will be taught in English in two sessions per week (4 SWS) including interactive exercise sessions. Examination: The examination will be by individual oral exam. As admission to the oral exam it is mandatory to present solutions in the exercise session at least twice during the term. Prerequisites: Having heard an introductory course to discrete algorithms and their mathematical analysis (e.g. Algorithmentheorie, Algorithmische Diskrete Mathematik) or graph theory is beneficial but not required.	Prof. Dr. Nicole Megow Dr. Felix Christian Hommelsheim
03-M-SP-2	Basics of Mathematical Statistics (Statistics I) (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 MZH 7200 MZH 1450 Lecture wöchentlich Mo 14:00 - 16:00 MZH 1380/1400 Exercise wöchentlich Do 10:00 - 12:00 MZH 7200 Lecture Einzeltermine: Do 14.03.24 09:30 - 12:30 MZH 6200 Mo 08.07.24 09:30 - 12:30 MZH 5500	Prof. Dr. Thorsten-Ingo Dickhaus
03-M-SP-25	Inverse Problems in Imaging (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Di 12:00 - 14:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Fr 12:00 - 14:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Fr 14:00 - 16:00 MZH 2340 Exercise	Peter Maaß Dr. Matthias Beckmann
03-M-SP-26	Algebraische Topologie Algebraic Topology Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 08:00 - 10:00 MZH 7200 MZH 4140 Vorlesung wöchentlich Di 14:00 - 16:00 MZH 7200 Übung wöchentlich Do 08:00 - 10:00 MZH 7200 Vorlesung 2x 2SWS Vorlesung und 2SWS Übung. Studiengänge: M-BM-Alg	Prof. Dr. Dmitry Feichtner-Kozlov
03-M-SP-27	Finite Elements for Contact Problems (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 12:00 - 14:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Mi 10:00 - 12:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Mi 12:00 - 14:00 MZH 2340 Exercise	Prof. Dr. Andreas Rademacher
03-M-SP-28	Advanced Methods in Applied Statistics (Statistics III) (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Di 08:00 - 10:00 Lecture wöchentlich Do 08:00 - 10:00 MZH 1470 Lecture wöchentlich Fr 08:00 - 10:00 MZH 2340 MZH 1380/1400 Exercise Einzeltermine: Fr 12.01.24 08:00 - 10:00 Die Vorlesung am Di 8-10h findet im KKSB statt.	Prof. Dr. Werner Brannath

Module: Advanced Communications A (2 x 4,5 CP = 9 CP)

Compulsory module in the area of specialization and in which you must attend a total of two seminars with 4,5 CP each. This semester you can choose from the following seminars:

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-AC-2	High-Performance-Visualisierung (in englischer Sprache) High-Performance Visualization Ausgewählte Publikationen aus dem Bereich der Visualisierung großer wissenschaftlicher Datensätze Seminar ECTS: 4,5 / 6 Termine: wöchentlich Do 14:00 - 16:00 MZH 1100 Seminar Das Seminar beschäftigt sich mit den mathematischen Grundlagen der wissenschaftlichen Visualisierung und behandelt Methoden für das parallele Post-Processing großer wissenschaftlicher Datensätze. Solche Daten fallen in unterschiedlichsten wissenschaftlichen Anwendungen an. Sie entstehen zum einen durch Simulationen auf Hochleistungsrechnern (z.\ B. zur Unterstützung der Klimaforschung oder für die Vorhersage von Umströmung von Flugzeugflügeln). Sie können aber auch durch Messungen, wie bspw. durch Erdbeobachtungsmissionen, erzeugt werden. Um überhaupt erst aussagekräftige Informationen für die Visualisierung zu erhalten, müssen diese enorm großen Rohdaten zunächst prozessiert werden. Für eine anschließende explorative Analyse werden echtzeitfähige, interaktive Methoden benötigt, die wiederum auf hochparallele und effiziente Verfahren beruhen. Das Seminar greift daher aktuelle Trends in der wissenschaftlichen Visualisierung auf. Zur Auswahl stehen herausragende Publikationen führender Wissenschaftler, die Themen von Multi-Resolution-Extraktion von Toplologiemerkmalen bis hin zu parallelen Beschleunigungsverfahren für das Volumenrendering in virtuellen Arbeitsumgebungen behandeln.	Prof. Dr. Andreas Gerndt
03-M-AC-5	Mathematical Methods in Machine Learning (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 4,5/ 6 Termine: wöchentlich Mo 08:00 - 10:00 MZH 2340 Seminar	Peter Maaß Sören Dittmer
03-M-AC-19	Convex Analysis (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 3 / 4,5 / 5 / 6 Termine: wöchentlich Di 16:00 - 18:00 MZH 1090 Seminar Einzeltermine: Mi 14.02.24 09:00 - 12:00	Dirk Lorenz
03-M-AC-20	Numerical Methods and Neural Networks for Partial Differential Equations (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 4,5/ 6 Termine: wöchentlich Mo 14:00 - 16:00 MZH 2340 Seminar Einzeltermine: Mi 06.03.24 13:00 - 16:00 MZH 2340 Mo 11.03.24 10:00 - 13:00 MZH 2340	Alfred Schmidt Prof. Dr. Andreas Rademacher

Module: Advanced Communications B (2 x 4,5 CP = 9 CP)

Compulsory module in the area of diversification and in which you must attend a total of two seminars with 4,5 CP each. This semester you can choose from the following seminars:

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-AC-5	Mathematical Methods in Machine Learning (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 4,5/ 6 Termine: wöchentlich Mo 08:00 - 10:00 MZH 2340 Seminar	Peter Maaß Sören Dittmer
03-M-AC-15	Algebra Seminar ECTS: 3/ 4,5/ 5/ 6 Termine: wöchentlich Mi 16:00 - 18:00 MZH 7200 Seminar	Prof. Dr. Eva-Maria Feichtner
03-M-AC-16	Approximation Methods in Probability and Statistics (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 3/ 4,5/ 5/ 6 Termine: wöchentlich Mo 12:00 - 14:00 MZH 7200 MZH 4140 Seminar	Prof. Dr. Thorsten-Ingo Dickhaus
03-M-AC-17	Harmonic Analysis Techniques for Elliptic Operators (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 4,5 / 6 Termine: wöchentlich Mo 14:00 - 16:00 MZH 4140 Seminar The seminar is based on the 27th Internet-Seminar, see https://www.mathematik.tu-darmstadt.de/analysis/lehre_analysis/isem27/	PD Dr. Hendrik Vogt
03-M-AC-18	Ergodic Theory (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 4,5 / 6 Termine: wöchentlich Do 12:00 - 14:00 MZH 4140 Seminar	Prof. Dr. Anke Dorothea Pohl

Module: Reading Course A (9 CP)

Compulsory module in the area of specialization and with the following course:

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-RC-NUM	Reading Course Numerical Analysis Seminar ECTS: 9 Das Seminar findet im Neos Gebäude statt. Raum nach Absprache.	Prof. Dr. Christof Büskens

Module: Reading Course B (9 CP)

Compulsory module either in the area of specialization or area of diversification and with the following courses:

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-RC-ALG	Reading Course Algebra (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 9	Prof. Dr. Dmitry Feichtner-Kozlov
03-M-RC-ANA	Reading Course Analysis (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 9	Prof. Dr. Anke Dorothea Pohl
03-M-RC-NUM	Reading Course Numerical Analysis Seminar ECTS: 9 Das Seminar findet im Neos Gebäude statt. Raum nach Absprache.	Prof. Dr. Christof Büskens
03-M-RC-STS	Reading Course Statistics/Stochastics (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 9	Prof. Dr. Werner Brannath Prof. Dr. Thorsten-Ingo Dickhaus

Area of Specialization: Statistics/Stochastics

Modules: Specialization (A, B, and C with 9 CP each)

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-SP-2	Basics of Mathematical Statistics (Statistics I) (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 MZH 7200 MZH 1450 Lecture wöchentlich Mo 14:00 - 16:00 MZH 1380/1400 Exercise wöchentlich Do 10:00 - 12:00 MZH 7200 Lecture Einzeltermine: Do 14.03.24 09:30 - 12:30 MZH 6200 Mo 08.07.24 09:30 - 12:30 MZH 5500	Prof. Dr. Thorsten-Ingo Dickhaus
03-M-SP-28	Advanced Methods in Applied Statistics (Statistics III) (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Di 08:00 - 10:00 Lecture wöchentlich Do 08:00 - 10:00 MZH 1470 Lecture wöchentlich Fr 08:00 - 10:00 MZH 2340 MZH 1380/1400 Exercise Einzeltermine: Fr 12.01.24 08:00 - 10:00 Die Vorlesung am Di 8-10h findet im KKSB statt.	Prof. Dr. Werner Brannath

Modules: Diversification (A, B, and C with 9 CP each)

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IMAT-AU (03-ME-602.99c)	Algorithms and Uncertainty (in englischer Sprache) Kurs ECTS: 6 (9) Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 MZH 1090 Kurs wöchentlich Do 14:00 - 16:00 MZH 1470 Kurs Profil: SQ Schwerpunkt: IMA-SQ, IMA-AI https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imat/03-imat-au.pdf First Lecture: Thursday, Sep 19. A key assumption of many powerful optimization methods is that all the data is fully accessible from the beginning. However, from the point of view of many real-world applications (e.g., in logistics, production or project planning, cloud computing, etc.) this assumption is simply not true. Large data centers allocate resources to tasks without knowledge of exact execution times or energy requirements; transit times in networks are often uncertain; or, parameters such as bandwidth, demands or energy consumption are highly fluctuating. The current trend of data collection and data-driven applications often amplifies this phenomenon. As the amount of available data is increasing tremendously due to internet technology, cloud systems and sharing markets, modern algorithms are expected to be highly adaptive and learn and benefit from the dynamically changing mass of data. In the above examples, our knowledge of the current data is only partial or based on historical estimates. The class ``Algorithms and Uncertainty'' will teach students about the most common models of such uncertain data and how to design and analyze efficient algorithms in these models. Specifically, we will cover the theory of online optimization, where the input arrives without any prior information (such as network packets arriving to a router) and also needs to be processed immediately, before the next piece of input arrives. This model is best suited for analyzing critical networking and scheduling systems where devices and algorithms must perform well even in the worst-case scenario. In the cases where previous history can be used to model the upcoming data, we often employ robust optimization or stochastic optimization. In robust optimization, the aim is to optimize the worst-case of all possible realizations of the input data. Hence, this model is rather conservative. In stochastic optimization however, the algorithms work with the assumption that data is drawn from some probability distribution known ahead of time and typically the goal is to optimize the expected value. Nowadays, another source of information is often available: machine learning algorithms can generate predictions which are accurate most of the time. However, there is no guarantee on the quality of the prediction, as the current instance may not be covered by the training set. This statement motivated a very recent research domain that will be covered in this course: how to use error-prone predictions in order to improve guaranteed algorithms. Organization: The course will be taught in English in two sessions per week (4 SWS) including interactive exercise sessions. Examination: The examination will be by individual oral exam. As admission to the oral exam it is mandatory to present solutions in the exercise session at least twice during the term. Prerequisites: Having heard an introductory course to discrete algorithms and their mathematical analysis (e.g. Algorithmentheorie, Algorithmische Diskrete Mathematik) or graph theory is beneficial but not required.	Prof. Dr. Nicole Megow Dr. Felix Christian Hommelsheim
03-M-MDAIP-1	Mathematical Methods for Data Analysis and Image Processing (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 12:00 - 14:00 MZH 1090 Lecture wöchentlich Di 08:00 - 10:00 MZH 1380/1400 Lecture wöchentlich Di 14:00 - 16:00 MZH 2340 Exercise Einzeltermine: Mo 05.02.24 10:00 - 14:00 MZH 5500	Dirk Lorenz
03-M-NPDE-1	Numerical Methods for Partial Differential Equations (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Di 10:00 - 12:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Di 12:00 - 14:00 MZH 1450 Übung wöchentlich Do 12:00 - 14:00 MZH 2340 Lecture	Alfred Schmidt
03-M-SP-25	Inverse Problems in Imaging (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Di 12:00 - 14:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Fr 12:00 - 14:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Fr 14:00 - 16:00 MZH 2340 Exercise	Peter Maaß Dr. Matthias Beckmann
03-M-SP-26	Algebraische Topologie Algebraic Topology Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 08:00 - 10:00 MZH 7200 MZH 4140 Vorlesung wöchentlich Di 14:00 - 16:00 MZH 7200 Übung wöchentlich Do 08:00 - 10:00 MZH 7200 Vorlesung 2x 2SWS Vorlesung und 2SWS Übung. Studiengänge: M-BM-Alg	Prof. Dr. Dmitry Feichtner-Kozlov
03-M-SP-27	Finite Elements for Contact Problems (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 12:00 - 14:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Mi 10:00 - 12:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Mi 12:00 - 14:00 MZH 2340 Exercise	Prof. Dr. Andreas Rademacher
03-M-SP-30	Introduction to Robust Control (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 MZH 4140 Lecture wöchentlich Di 08:00 - 10:00 MZH 2340 Exercise wöchentlich Mi 12:00 - 14:00 MZH 4140 Lecture	Dr. Chathura Wanigasekara
03-M-SP-31	Introduction to Nonlinear Optimization, Optimal Control and Optimal Feedback Control (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 08:00 - 10:00 Lecture wöchentlich Mi 08:00 - 10:00 Exercise wöchentlich Do 08:00 - 10:00 Lecture Die Veranstaltung findet im NEOS Gebäude Raum 3410 statt.	Prof. Dr. Christof Büskens
04-M30-CP-SFT-3	Trajectory Optimization (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 4,5 Termine: wöchentlich Mo 14:00 - 18:00 FZB 0240 Einzeltermine: Do 29.02.24 14:00 - 16:00 SFG 0150 Fr 24.05.24 15:00 - 16:30 IW3 0330	Prof. Dr. Christof Büskens Matthias Knauer

Module: Advanced Communications A (2 x 4,5 CP = 9 CP)

Compulsory module in the area of specialization and in which you must attend a total of two seminars with 4,5 CP each. This semester you can choose from the following seminars:

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-AC-16	Approximation Methods in Probability and Statistics (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 3/ 4,5/ 5/ 6 Termine: wöchentlich Mo 12:00 - 14:00 MZH 7200 MZH 4140 Seminar	Prof. Dr. Thorsten-Ingo Dickhaus

Module: Advanced Communications B (2 x 4,5 CP = 9 CP)

Compulsory module in the area of diversification and in which you must attend a total of two seminars with 4,5 CP each. This semester you can choose from the following seminars:

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-AC-2	High-Performance-Visualisierung (in englischer Sprache) High-Performance Visualization Ausgewählte Publikationen aus dem Bereich der Visualisierung großer wissenschaftlicher Datensätze Seminar ECTS: 4,5 / 6 Termine: wöchentlich Do 14:00 - 16:00 MZH 1100 Seminar Das Seminar beschäftigt sich mit den mathematischen Grundlagen der wissenschaftlichen Visualisierung und behandelt Methoden für das parallele Post-Processing großer wissenschaftlicher Datensätze. Solche Daten fallen in unterschiedlichsten wissenschaftlichen Anwendungen an. Sie entstehen zum einen durch Simulationen auf Hochleistungsrechnern (z.\ B. zur Unterstützung der Klimaforschung oder für die Vorhersage von Umströmung von Flugzeugflügeln). Sie können aber auch durch Messungen, wie bspw. durch Erdbeobachtungsmissionen, erzeugt werden. Um überhaupt erst aussagekräftige Informationen für die Visualisierung zu erhalten, müssen diese enorm großen Rohdaten zunächst prozessiert werden. Für eine anschließende explorative Analyse werden echtzeitfähige, interaktive Methoden benötigt, die wiederum auf hochparallele und effiziente Verfahren beruhen. Das Seminar greift daher aktuelle Trends in der wissenschaftlichen Visualisierung auf. Zur Auswahl stehen herausragende Publikationen führender Wissenschaftler, die Themen von Multi-Resolution-Extraktion von Toplologiemerkmalen bis hin zu parallelen Beschleunigungsverfahren für das Volumenrendering in virtuellen Arbeitsumgebungen behandeln.	Prof. Dr. Andreas Gerndt
03-M-AC-5	Mathematical Methods in Machine Learning (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 4,5/ 6 Termine: wöchentlich Mo 08:00 - 10:00 MZH 2340 Seminar	Peter Maaß Sören Dittmer
03-M-AC-15	Algebra Seminar ECTS: 3/ 4,5/ 5/ 6 Termine: wöchentlich Mi 16:00 - 18:00 MZH 7200 Seminar	Prof. Dr. Eva-Maria Feichtner
03-M-AC-17	Harmonic Analysis Techniques for Elliptic Operators (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 4,5 / 6 Termine: wöchentlich Mo 14:00 - 16:00 MZH 4140 Seminar The seminar is based on the 27th Internet-Seminar, see https://www.mathematik.tu-darmstadt.de/analysis/lehre_analysis/isem27/	PD Dr. Hendrik Vogt
03-M-AC-18	Ergodic Theory (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 4,5 / 6 Termine: wöchentlich Do 12:00 - 14:00 MZH 4140 Seminar	Prof. Dr. Anke Dorothea Pohl
03-M-AC-19	Convex Analysis (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 3 / 4,5 / 5 / 6 Termine: wöchentlich Di 16:00 - 18:00 MZH 1090 Seminar Einzeltermine: Mi 14.02.24 09:00 - 12:00	Dirk Lorenz
03-M-AC-20	Numerical Methods and Neural Networks for Partial Differential Equations (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 4,5/ 6 Termine: wöchentlich Mo 14:00 - 16:00 MZH 2340 Seminar Einzeltermine: Mi 06.03.24 13:00 - 16:00 MZH 2340 Mo 11.03.24 10:00 - 13:00 MZH 2340	Alfred Schmidt Prof. Dr. Andreas Rademacher

Module: Reading Course A (9 CP)

Compulsory module in the area of specialization and with the following course:

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-RC-STS	Reading Course Statistics/Stochastics (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 9	Prof. Dr. Werner Brannath Prof. Dr. Thorsten-Ingo Dickhaus

Module: Reading Course B (9 CP)

Compulsory module either in the area of specialization or area of diversification and with the following courses:

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-RC-ALG	Reading Course Algebra (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 9	Prof. Dr. Dmitry Feichtner-Kozlov
03-M-RC-ANA	Reading Course Analysis (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 9	Prof. Dr. Anke Dorothea Pohl
03-M-RC-NUM	Reading Course Numerical Analysis Seminar ECTS: 9 Das Seminar findet im Neos Gebäude statt. Raum nach Absprache.	Prof. Dr. Christof Büskens
03-M-RC-STS	Reading Course Statistics/Stochastics (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 9	Prof. Dr. Werner Brannath Prof. Dr. Thorsten-Ingo Dickhaus

Mathematik, B.Sc.

Vor dem ersten Semester

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-BM	BrückenMathematik Preparation Course Mathematics at the University Bremen Blockveranstaltung Einzeltermine: Di 12.09.23 11:00 - 13:00 MZH 1470 Mo 18.09.23 10:00 - 11:30 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Mo 18.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1470 Mo 18.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1380/1400 Mo 18.09.23 12:00 - 15:00 MZH 6200 Di 19.09.23 10:00 - 11:30 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Di 19.09.23 12:00 - 15:00 MZH 6200 Di 19.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1090 Di 19.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1470 Mi 20.09.23 10:00 - 11:30 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Mi 20.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1380/1400 Mi 20.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1470 Mi 20.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1090 Do 21.09.23 10:00 - 11:30 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Do 21.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1090 Do 21.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1380/1400 Do 21.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1470 Fr 22.09.23 10:00 - 11:30 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Fr 22.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1470 Fr 22.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1090 Fr 22.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1380/1400 Mo 25.09.23 10:00 - 11:30 MZH 1470 Mo 25.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1380/1400 Mo 25.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1470 Mo 25.09.23 12:00 - 15:00 MZH 6200 Di 26.09.23 10:00 - 11:30 MZH 1470 Di 26.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1470 Di 26.09.23 12:00 - 15:00 MZH 6200 Di 26.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1380/1400 Mi 27.09.23 10:00 - 11:30 MZH 1470 Mi 27.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1380/1400 Mi 27.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1470 Mi 27.09.23 12:00 - 15:00 MZH 6200 Do 28.09.23 10:00 - 11:30 MZH 1470 Do 28.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1470 Do 28.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1380/1400 Do 28.09.23 12:00 - 15:00 MZH 6200 Fr 29.09.23 10:00 - 11:30 MZH 6200 Fr 29.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1380/1400 Fr 29.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1470 Fr 29.09.23 12:00 - 15:00 MZH 6200 Wichtig: Anmeldung über http://unihb.eu/bmath erforderlich! Vorlesungen täglich 10:00 - 11:30 Uhr im HS 1010 (am 27.09 & 29.09 im HS 2010) Übungen täglich 12:30 - 14:30 Uhr (Räume werde in der ersten Vorlesung bekannt gegeben)	Dr. Ingolf Schäfer Lars Siemer Dr. Christoph Duchhardt Dr. Thomas Janßen
03-M-OW	O-Woche Blockveranstaltung Einzeltermine: Mo 09.10.23 09:00 - 10:00 HS 2010 (Großer Hörsaal) Di 10.10.23 09:00 - 18:00 MZH 1470 Di 10.10.23 - Mi 11.10.23 (Di, Mi) 09:00 - 14:00 MZH 1460 Mi 11.10.23 - Fr 13.10.23 (Mi, Do, Fr) 09:00 - 18:00 MZH 1470 Orientierungswoche für Erstsemesterstudierende in den mathematischen Studiengängen. Alle Details und Infos findest du unter https://math.stugen.de/wordpress/service/o-woche/	Lars Siemer

Bachelor 1. Semester

Modul: Analysis 1-2 (21 CP)

Pflichtmodul im 1. und 2. Semester (zwei-semestrig), wobei im 1. Semester folgende Veranstaltungen belegt werden sollten:

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-ANA-1.1	Analysis 1 Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 12:00 - 14:00 MZH 1100 Übung wöchentlich Mo 16:00 - 18:00 MZH 2340 Übung wöchentlich Di 10:00 - 12:00 GW2 B1410 Vorlesung wöchentlich Di 12:00 - 14:00 MZH 1100 Übung wöchentlich Fr 08:00 - 10:00 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Vorlesung Einzeltermine: Di 06.02.24 14:00 - 16:00 MZH 1090 Fr 09.02.24 10:00 - 14:00 MZH 5600	PD Dr. Hendrik Vogt
03-M-ANA-1.2	Vertiefung zur Analysis 1 (Vollfach) Additional Topics in Analysis 1 (Single Major Subject) Projektplenum ECTS: 1,5 Termine: wöchentlich Do 16:00 - 18:00 MZH 1470 Plenum	PD Dr. Hendrik Vogt

Modul: Lineare Algebra 1-2 (21 CP)

Pflichtmodul im 1. und 2. Semester (zwei-semestrig), wobei im 1. Semester folgende Veranstaltungen belegt werden sollten:

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-LAG-1.1	Lineare Algebra 1 Linear Algebra 1 Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 08:00 - 10:00 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Vorlesung wöchentlich Di 08:00 - 10:00 MZH 4140 Übung wöchentlich Mi 10:00 - 12:00 MZH 4140 Übung wöchentlich Mi 14:00 - 16:00 MZH 7200 Übung wöchentlich Do 12:00 - 14:00 MZH 7200 Übung wöchentlich Do 14:00 - 16:00 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Vorlesung Einzeltermine: Fr 02.02.24 09:00 - 12:00 MZH 1380/1400 Di 06.02.24 10:00 - 14:00 MZH 1380/1400	Eugenia Saorin Gomez
03-M-LAG-1.2	Vertiefung zur Linearen Algebra 1 (Vollfach) Additional Topics in Linear Algebra 1 (Single Major Subject) Projektplenum ECTS: 1,5 Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 MZH 1470 Plenum	Eugenia Saorin Gomez

Modul: Mathematisches Computerpraktikum (3 CP)

Pflichtmodul im 1. Semester mit folgender Veranstaltung:

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-MCP-1	Mathematisches Computerpraktikum Computer Laboratory Kurs ECTS: 3 Einzeltermine: Mo 12.02.24 - Fr 16.02.24 (Mo, Di, Mi, Do, Fr) 08:00 - 18:00 MZH 5600 Mo 19.02.24 - Fr 23.02.24 (Mo, Di, Mi, Do, Fr) 08:00 - 18:00 MZH 5600 Do 29.02.24 13:30 - 15:30 Mi 10.07.24 09:00 - 12:00 MZH 1100 Veranstaltung findet am Ende des Wintersemesters als Blockveranstaltung statt. Zeiten und Räume werden noch bekannt gegeben.	Marek Wiesner

Modul: Praktische Informatik 1 (9 CP)

Pflichtmodul im 1. Semester mit folgender Veranstaltung:

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IBGP-PI1	Praktische Informatik 1: Imperative Programmierung und Objektorientierung Practical Computer Science 1 Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 13:00 Übung wöchentlich Mo 13:00 - 16:00 Übung wöchentlich Mo 16:00 - 19:00 Übung wöchentlich Di 14:00 - 16:00 HS 2010 (Großer Hörsaal) Vorlesung wöchentlich Mi 08:00 - 11:00 Übung wöchentlich Mi 11:00 - 14:00 Übung wöchentlich Mi 14:00 - 17:00 Übung Online wöchentlich Mi 14:00 - 17:00 Übung wöchentlich Mi 17:00 - 20:00 Übung wöchentlich Do 08:00 - 10:00 HS 2010 (Großer Hörsaal) Vorlesung Für Studierende des Vollfachs Informatik, Systems Engineering, Wirtschaftinformatik, Mathematik und Industriemathematik. Für Studierende der Digitalen Medien, Komplementärfach Informatik und Berufliche Bildung - Mechatronik gibt es die Veranstaltung Grundlagen der Programmierung. Die Übungen finden im MZH in der Ebene 0 statt. Der Übungsbetrieb startet in der 2. Semesterwoche.	Thomas Röfer

Bachelor 3. Semester

Modul: Algebra (9 CP)

Pflichtmodul im 3. Semester mit folgender Veranstaltung:

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-ALG-1	Algebra Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Di 08:00 - 10:00 MZH 5500 Vorlesung wöchentlich Di 12:00 - 14:00 MZH 7200 MZH 4140 Übung wöchentlich Fr 08:00 - 10:00 MZH 4140 Vorlesung Einzeltermine: Mi 21.02.24 09:00 - 13:00	Prof. Dr. Eva-Maria Feichtner

Modul: Analysis 3 (9 CP)

Pflichtmodul im 3. Semester mit folgender Veranstaltung:

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-ANA-3	Analysis 3 Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 MZH 5600 Vorlesung wöchentlich Mo 14:00 - 16:00 MZH 1100 Übung wöchentlich Di 10:00 - 12:00 MZH 4140 Übung wöchentlich Do 10:00 - 12:00 MZH 4140 MZH 5600 Vorlesung	PD Dr. Hendrik Vogt

Modul: Numerik 1 (9 CP)

Pflichtmodul im 3. Semester mit folgender Veranstaltung:

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-NUM-1	Numerik 1 Numerical Analysis 1 Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 12:00 - 14:00 MZH 5600 Vorlesung wöchentlich Mi 10:00 - 12:00 MZH 5600 Vorlesung wöchentlich Mi 14:00 - 16:00 MZH 1380/1400 Übung wöchentlich Mi 14:00 - 16:00 MZH 2340 Übung Einzeltermine: Di 12.03.24 08:00 - 13:00 MZH 5600	Ronald Stöver

Bachelor 4. Semester und höher

Module: Fortgeschrittene Themen (A, B und C mit je 9 CP)

Pflichtmodule, welche im 4. und 5. Semester belegt werden sollten. Für jedes der DREI Module (Fortgeschrittene Themen A / B / C) muss jeweils EINE der zugehörigen Veranstaltungen belegt werden, wobei dieses Semester aus folgenden Veranstaltungen gewählt werden kann:

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IMAT-KRYPT (03-MB-699.09)	Einführung in die Kryptographie Kurs ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mo 08:00 - 10:00 MZH 1470 SFG 0150 Übung wöchentlich Mi 10:00 - 12:00 MZH 1470 Vorlesung Profil: SQ Schwerpunkt: IMA-SQ. https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imat/03-imat-krypt.pdf mit Zusatzleistung(en) (wird in der Veranstaltung bekannt gegeben) 9 CP für Studierende in den mathematischen Studiengängen	Dieter Hutter PD Dr. Karsten Sohr
03-M-FTH-3	Konvexe Geometrie Convex Geometrie Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Di 10:00 - 12:00 MZH 7200 MZH 1100 Vorlesung wöchentlich Mi 10:00 - 12:00 MZH 7200 Vorlesung wöchentlich Mi 12:00 - 14:00 MZH 7200 Übung	Eugenia Saorin Gomez
03-M-FTH-8	Algorithmische Diskrete Mathematik Algorithmic Discrete Mathematics Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 08:00 - 10:00 MZH 5600 Vorlesung wöchentlich Do 10:00 - 12:00 MZH 1450 Vorlesung wöchentlich Do 16:00 - 18:00 MZH 1450 Übung Die algorithmische diskrete Mathematik ist ein recht junges Gebiet mit Wurzeln in der Algebra, Graphentheorie, Kombinatorik, Informatik (Algorithmik) und Optimierung. Sie behandelt diskrete Strukturen wie Mengen, Graphen, Permutationen, Partitionen und diskrete Optimierungsprobleme. Diese Veranstaltung gibt eine Einführung in die algorithmische diskrete Mathematik. Es werden strukturelle und algorithmische Grundlagen der Graphentheorie und kombinatorischen Optimierung vermittelt. Im Vordergrund steht die Entwicklung und mathematische Analyse von Algorithmen zum exakten Lösen von kombinatorischen Optimierungsproblemen. Es werden u.a. folgende Themen behandelt: * Einführung in Graphentheorie, kombinatorische und lineare Optimierung * Graphentheorie: Grundbegriffe, Wege in Graphen, Euler- und Hamiltonkreise, Bäume * Algorithmische Grundlagen (Kodierungslänge, Laufzeit, Polynomialzeitalgorithmen) * Spannbäume, Matchings, Netzwerkflüsse und -schnitte (kombinatorische Algorithmen) * Einblick in lineare Optimierung: Modellierung, Polyedertheorie, Optimalitätskriterien, Dualität * Elemente der Komplexitätstheorie Die Veranstaltung richtet sich an fortgeschrittene Bachelorstudierende, ist aber auch für Masterstudierende geeignet. Die Kurse "Algorithmische Diskrete Mathematik" und "Algorithmentheorie" können nicht beide eingebracht werden. Beginn der Veranstaltung: Donnerstag, 19.10.23	Prof. Dr. Nicole Megow
03-M-Gy4-1	Funktionentheorie Complex Analysis Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 16:00 - 18:00 MZH 4140 Übung wöchentlich Mi 14:00 - 16:00 MZH 6200 Vorlesung wöchentlich Mi 16:00 - 18:00 MZH 4140 Übung wöchentlich Fr 08:00 - 10:00 MZH 1470 Vorlesung Einzeltermine: Di 06.02.24 10:00 - 12:00 MZH 5500 Di 06.02.24 - Mi 07.02.24 (Di, Mi) 10:00 - 12:00 MZH 5600 Mi 07.02.24 10:00 - 12:00 MZH 5500 Do 22.02.24 09:00 - 13:00 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Sa 06.04.24 09:00 - 13:00 HS 1010 (Kleiner Hörsaal)	Dr. Ingolf Schäfer Prof. Dr. Anke Dorothea Pohl
03-M-MMOD-1	Mathematische Modellierung Mathematical Modelling Kurs ECTS: 9 Termine: wöchentlich Di 12:00 - 14:00 MZH 5600 Vorlesung wöchentlich Di 14:00 - 16:00 MZH 5600 Übung wöchentlich Do 14:00 - 16:00 MZH 5600 Vorlesung	Prof. Dr. Andreas Rademacher
03-M-SP-26	Algebraische Topologie Algebraic Topology Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 08:00 - 10:00 MZH 7200 MZH 4140 Vorlesung wöchentlich Di 14:00 - 16:00 MZH 7200 Übung wöchentlich Do 08:00 - 10:00 MZH 7200 Vorlesung 2x 2SWS Vorlesung und 2SWS Übung. Studiengänge: M-BM-Alg	Prof. Dr. Dmitry Feichtner-Kozlov

Module: Mathematisches Kommunizieren (A und B mit je 3 CP)

Pflichtmodule, welche im 4. und 5. Semester belegt werden sollten. Für jedes der ZWEI Module (Mathematisches Kommunizieren A / B) muss jeweils EINE der zugehörigen Veranstaltungen belegt werden, wobei dieses Semester aus folgenden Veranstaltungen gewählt werden kann:

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-AC-15	Algebra Seminar ECTS: 3/ 4,5/ 5/ 6 Termine: wöchentlich Mi 16:00 - 18:00 MZH 7200 Seminar	Prof. Dr. Eva-Maria Feichtner
03-M-AC-16	Approximation Methods in Probability and Statistics (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 3/ 4,5/ 5/ 6 Termine: wöchentlich Mo 12:00 - 14:00 MZH 7200 MZH 4140 Seminar	Prof. Dr. Thorsten-Ingo Dickhaus
03-M-AC-19	Convex Analysis (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 3 / 4,5 / 5 / 6 Termine: wöchentlich Di 16:00 - 18:00 MZH 1090 Seminar Einzeltermine: Mi 14.02.24 09:00 - 12:00	Dirk Lorenz
03-M-FEB-1	FEB-Projekte REU-Projects Proseminar ECTS: 3 / 5	Prof. Dr. Marc Keßeböhmer
03-M-MKOM-1	Lineare Algebra Linear Algebra (33 Miniatures in Linear Algebra) 33 Miniaturen zur Linearen Algebra Proseminar ECTS: 3 / 5 Termine: wöchentlich Do 08:00 - 10:00 MZH 6200 Proseminar Einzeltermine: Do 08.02.24 08:00 - 10:00	Anastasios Stefanou
03-M-MKOM-4	Topologische Dynamische Systeme Topological Dynamical Systems Seminar ECTS: 3 / 5 Termine: wöchentlich Fr 10:00 - 12:00 MZH 4140 Seminar	Prof. Dr. Marc Keßeböhmer

General Studies - Fachergänzende Studien

Fachergänzendes Studienangebot aus der Mathematik bzw. Industriemathematik

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IBFW-HTO (03-BE-699.12)	Hands-on Tutorial on Optimization (in englischer Sprache) Blockveranstaltung ECTS: 3 Einzeltermine: Mo 09.10.23 - Fr 13.10.23 (Mo, Di, Mi, Do, Fr) 09:00 - 17:00 MZH 5500 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 and Gurobi) and tailor the solution process to certain properties of the problem. This course consists of two phases: One week Mon-Fri (full day) of lectures and practical labs: October 9-13, 2023, 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. Please confirm your participation by email to Felix fhommels@uni-bremen.de by September 15.	Prof. Dr. Nicole Megow Dr. Felix Christian Hommelsheim
03-IBFW-NIM	Nachhaltige Methoden und Methoden für Nachhaltigkeit in Mathematik und Informatik Sustainable Methods and Methods for Sustainibility in Maths and Computer Science Vorlesung ECTS: 2 Termine: wöchentlich Mo 16:00 - 18:00 CART Rotunde - 0.67 GW2 B3009 (Großer Studierraum) Ringvorlesung https://lvb.informatik.uni-bremen.de/igs/03-ibfw-nim.pdf Nachhaltigkeit, besser gesagt nachhaltige Entwicklung, ist ein großes Ziel, das sich auch unsere Universität Bremen auf die Fahnen geschrieben hat. Damit dieses sich deutlicher in der Lehre unseres Fachbereiches widerspiegelt, wird es im WiSe~2023/2024 eine Ringvorlesung geben, in der verschiedene Forschende über Bezüge zwischen ihrer Arbeit und unterschiedlichen Aspekten der Nachhaltigkeit berichten -- als Anstoß für Diskussionen mit vielen Menschen, die gleichfalls an der Konkretisierung der Nachhaltigkeitsziele mitarbeiten wollen. Aus dieser Initiative werden sich dann hoffentlich viele weitere Aktivitäten entwickeln, insbesondere weitere Lehrveranstaltungen in kommenden Semestern. Eingeladen sind alle Studierenden, Lehrenden und Forschenden mit Interesse an Nachhaltigkeitsthemen, ganz allgemein oder in einem spezielleren Sinn.	Diren Senger Ute Bormann
03-M-GS-14	Starting Data Science in R (in englischer Sprache) a course on R programming and data science methods with practicals and projects Vorlesung ECTS: 3 Termine: wöchentlich Mi 14:00 - 16:00 MZH 2490 (Seminarraum) Seminar Einzeltermine: Mi 06.03.24 14:00 - 16:00 ZOOM-Projektpräsentationen I Mi 20.03.24 14:00 - 16:00 ZOOM Projektpräsentationen II The course provides an introductory level of programming skills in R. Students are welcome to present own ideas, data and projects. I expect a project report or a method talk with demo on own data. Practicals in "R" will work also on synthetic data to illustrate methods features, limitations and differences.	Prof. Dr. Stephan Frickenhaus

Sonstige Veranstaltungen

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
	Bachelor Examen Mathematik sonstige	Prof. Dr. Marc Keßeböhmer

Mathematik, B.Sc./M.Sc. (Studienbeginn vor 2022)

Veranstaltungen vor dem 1. Semester

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-BM	BrückenMathematik Preparation Course Mathematics at the University Bremen Blockveranstaltung Einzeltermine: Di 12.09.23 11:00 - 13:00 MZH 1470 Mo 18.09.23 10:00 - 11:30 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Mo 18.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1470 Mo 18.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1380/1400 Mo 18.09.23 12:00 - 15:00 MZH 6200 Di 19.09.23 10:00 - 11:30 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Di 19.09.23 12:00 - 15:00 MZH 6200 Di 19.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1090 Di 19.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1470 Mi 20.09.23 10:00 - 11:30 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Mi 20.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1380/1400 Mi 20.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1470 Mi 20.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1090 Do 21.09.23 10:00 - 11:30 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Do 21.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1090 Do 21.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1380/1400 Do 21.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1470 Fr 22.09.23 10:00 - 11:30 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Fr 22.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1470 Fr 22.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1090 Fr 22.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1380/1400 Mo 25.09.23 10:00 - 11:30 MZH 1470 Mo 25.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1380/1400 Mo 25.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1470 Mo 25.09.23 12:00 - 15:00 MZH 6200 Di 26.09.23 10:00 - 11:30 MZH 1470 Di 26.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1470 Di 26.09.23 12:00 - 15:00 MZH 6200 Di 26.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1380/1400 Mi 27.09.23 10:00 - 11:30 MZH 1470 Mi 27.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1380/1400 Mi 27.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1470 Mi 27.09.23 12:00 - 15:00 MZH 6200 Do 28.09.23 10:00 - 11:30 MZH 1470 Do 28.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1470 Do 28.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1380/1400 Do 28.09.23 12:00 - 15:00 MZH 6200 Fr 29.09.23 10:00 - 11:30 MZH 6200 Fr 29.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1380/1400 Fr 29.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1470 Fr 29.09.23 12:00 - 15:00 MZH 6200 Wichtig: Anmeldung über http://unihb.eu/bmath erforderlich! Vorlesungen täglich 10:00 - 11:30 Uhr im HS 1010 (am 27.09 & 29.09 im HS 2010) Übungen täglich 12:30 - 14:30 Uhr (Räume werde in der ersten Vorlesung bekannt gegeben)	Dr. Ingolf Schäfer Lars Siemer Dr. Christoph Duchhardt Dr. Thomas Janßen
03-M-OW	O-Woche Blockveranstaltung Einzeltermine: Mo 09.10.23 09:00 - 10:00 HS 2010 (Großer Hörsaal) Di 10.10.23 09:00 - 18:00 MZH 1470 Di 10.10.23 - Mi 11.10.23 (Di, Mi) 09:00 - 14:00 MZH 1460 Mi 11.10.23 - Fr 13.10.23 (Mi, Do, Fr) 09:00 - 18:00 MZH 1470 Orientierungswoche für Erstsemesterstudierende in den mathematischen Studiengängen. Alle Details und Infos findest du unter https://math.stugen.de/wordpress/service/o-woche/	Lars Siemer

Bachelor: Pflichtveranstaltungen

Pflichtveranstaltungen für den Studiengang Mathematik B.Sc.

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IBGP-PI1	Praktische Informatik 1: Imperative Programmierung und Objektorientierung Practical Computer Science 1 Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 13:00 Übung wöchentlich Mo 13:00 - 16:00 Übung wöchentlich Mo 16:00 - 19:00 Übung wöchentlich Di 14:00 - 16:00 HS 2010 (Großer Hörsaal) Vorlesung wöchentlich Mi 08:00 - 11:00 Übung wöchentlich Mi 11:00 - 14:00 Übung wöchentlich Mi 14:00 - 17:00 Übung Online wöchentlich Mi 14:00 - 17:00 Übung wöchentlich Mi 17:00 - 20:00 Übung wöchentlich Do 08:00 - 10:00 HS 2010 (Großer Hörsaal) Vorlesung Für Studierende des Vollfachs Informatik, Systems Engineering, Wirtschaftinformatik, Mathematik und Industriemathematik. Für Studierende der Digitalen Medien, Komplementärfach Informatik und Berufliche Bildung - Mechatronik gibt es die Veranstaltung Grundlagen der Programmierung. Die Übungen finden im MZH in der Ebene 0 statt. Der Übungsbetrieb startet in der 2. Semesterwoche.	Thomas Röfer
03-M-ALG-1	Algebra Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Di 08:00 - 10:00 MZH 5500 Vorlesung wöchentlich Di 12:00 - 14:00 MZH 7200 MZH 4140 Übung wöchentlich Fr 08:00 - 10:00 MZH 4140 Vorlesung Einzeltermine: Mi 21.02.24 09:00 - 13:00	Prof. Dr. Eva-Maria Feichtner
03-M-ANA-1.1	Analysis 1 Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 12:00 - 14:00 MZH 1100 Übung wöchentlich Mo 16:00 - 18:00 MZH 2340 Übung wöchentlich Di 10:00 - 12:00 GW2 B1410 Vorlesung wöchentlich Di 12:00 - 14:00 MZH 1100 Übung wöchentlich Fr 08:00 - 10:00 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Vorlesung Einzeltermine: Di 06.02.24 14:00 - 16:00 MZH 1090 Fr 09.02.24 10:00 - 14:00 MZH 5600	PD Dr. Hendrik Vogt
03-M-ANA-1.2	Vertiefung zur Analysis 1 (Vollfach) Additional Topics in Analysis 1 (Single Major Subject) Projektplenum ECTS: 1,5 Termine: wöchentlich Do 16:00 - 18:00 MZH 1470 Plenum	PD Dr. Hendrik Vogt
03-M-ANA-3	Analysis 3 Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 MZH 5600 Vorlesung wöchentlich Mo 14:00 - 16:00 MZH 1100 Übung wöchentlich Di 10:00 - 12:00 MZH 4140 Übung wöchentlich Do 10:00 - 12:00 MZH 4140 MZH 5600 Vorlesung	PD Dr. Hendrik Vogt
03-M-LAG-1.1	Lineare Algebra 1 Linear Algebra 1 Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 08:00 - 10:00 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Vorlesung wöchentlich Di 08:00 - 10:00 MZH 4140 Übung wöchentlich Mi 10:00 - 12:00 MZH 4140 Übung wöchentlich Mi 14:00 - 16:00 MZH 7200 Übung wöchentlich Do 12:00 - 14:00 MZH 7200 Übung wöchentlich Do 14:00 - 16:00 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Vorlesung Einzeltermine: Fr 02.02.24 09:00 - 12:00 MZH 1380/1400 Di 06.02.24 10:00 - 14:00 MZH 1380/1400	Eugenia Saorin Gomez
03-M-LAG-1.2	Vertiefung zur Linearen Algebra 1 (Vollfach) Additional Topics in Linear Algebra 1 (Single Major Subject) Projektplenum ECTS: 1,5 Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 MZH 1470 Plenum	Eugenia Saorin Gomez
03-M-MCP-1	Mathematisches Computerpraktikum Computer Laboratory Kurs ECTS: 3 Einzeltermine: Mo 12.02.24 - Fr 16.02.24 (Mo, Di, Mi, Do, Fr) 08:00 - 18:00 MZH 5600 Mo 19.02.24 - Fr 23.02.24 (Mo, Di, Mi, Do, Fr) 08:00 - 18:00 MZH 5600 Do 29.02.24 13:30 - 15:30 Mi 10.07.24 09:00 - 12:00 MZH 1100 Veranstaltung findet am Ende des Wintersemesters als Blockveranstaltung statt. Zeiten und Räume werden noch bekannt gegeben.	Marek Wiesner
03-M-NUM-1	Numerik 1 Numerical Analysis 1 Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 12:00 - 14:00 MZH 5600 Vorlesung wöchentlich Mi 10:00 - 12:00 MZH 5600 Vorlesung wöchentlich Mi 14:00 - 16:00 MZH 1380/1400 Übung wöchentlich Mi 14:00 - 16:00 MZH 2340 Übung Einzeltermine: Di 12.03.24 08:00 - 13:00 MZH 5600	Ronald Stöver

Bachelor: Wahlpflichtveranstaltungen

Wahlpflichtveranstaltungen für den Studiengang Mathematik B.Sc.

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IMAT-KRYPT (03-MB-699.09)	Einführung in die Kryptographie Kurs ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mo 08:00 - 10:00 MZH 1470 SFG 0150 Übung wöchentlich Mi 10:00 - 12:00 MZH 1470 Vorlesung Profil: SQ Schwerpunkt: IMA-SQ. https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imat/03-imat-krypt.pdf mit Zusatzleistung(en) (wird in der Veranstaltung bekannt gegeben) 9 CP für Studierende in den mathematischen Studiengängen	Dieter Hutter PD Dr. Karsten Sohr
03-M-FTH-3	Konvexe Geometrie Convex Geometrie Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Di 10:00 - 12:00 MZH 7200 MZH 1100 Vorlesung wöchentlich Mi 10:00 - 12:00 MZH 7200 Vorlesung wöchentlich Mi 12:00 - 14:00 MZH 7200 Übung	Eugenia Saorin Gomez
03-M-FTH-8	Algorithmische Diskrete Mathematik Algorithmic Discrete Mathematics Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 08:00 - 10:00 MZH 5600 Vorlesung wöchentlich Do 10:00 - 12:00 MZH 1450 Vorlesung wöchentlich Do 16:00 - 18:00 MZH 1450 Übung Die algorithmische diskrete Mathematik ist ein recht junges Gebiet mit Wurzeln in der Algebra, Graphentheorie, Kombinatorik, Informatik (Algorithmik) und Optimierung. Sie behandelt diskrete Strukturen wie Mengen, Graphen, Permutationen, Partitionen und diskrete Optimierungsprobleme. Diese Veranstaltung gibt eine Einführung in die algorithmische diskrete Mathematik. Es werden strukturelle und algorithmische Grundlagen der Graphentheorie und kombinatorischen Optimierung vermittelt. Im Vordergrund steht die Entwicklung und mathematische Analyse von Algorithmen zum exakten Lösen von kombinatorischen Optimierungsproblemen. Es werden u.a. folgende Themen behandelt: * Einführung in Graphentheorie, kombinatorische und lineare Optimierung * Graphentheorie: Grundbegriffe, Wege in Graphen, Euler- und Hamiltonkreise, Bäume * Algorithmische Grundlagen (Kodierungslänge, Laufzeit, Polynomialzeitalgorithmen) * Spannbäume, Matchings, Netzwerkflüsse und -schnitte (kombinatorische Algorithmen) * Einblick in lineare Optimierung: Modellierung, Polyedertheorie, Optimalitätskriterien, Dualität * Elemente der Komplexitätstheorie Die Veranstaltung richtet sich an fortgeschrittene Bachelorstudierende, ist aber auch für Masterstudierende geeignet. Die Kurse "Algorithmische Diskrete Mathematik" und "Algorithmentheorie" können nicht beide eingebracht werden. Beginn der Veranstaltung: Donnerstag, 19.10.23	Prof. Dr. Nicole Megow
03-M-Gy4-1	Funktionentheorie Complex Analysis Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 16:00 - 18:00 MZH 4140 Übung wöchentlich Mi 14:00 - 16:00 MZH 6200 Vorlesung wöchentlich Mi 16:00 - 18:00 MZH 4140 Übung wöchentlich Fr 08:00 - 10:00 MZH 1470 Vorlesung Einzeltermine: Di 06.02.24 10:00 - 12:00 MZH 5500 Di 06.02.24 - Mi 07.02.24 (Di, Mi) 10:00 - 12:00 MZH 5600 Mi 07.02.24 10:00 - 12:00 MZH 5500 Do 22.02.24 09:00 - 13:00 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Sa 06.04.24 09:00 - 13:00 HS 1010 (Kleiner Hörsaal)	Dr. Ingolf Schäfer Prof. Dr. Anke Dorothea Pohl
03-M-MMOD-1	Mathematische Modellierung Mathematical Modelling Kurs ECTS: 9 Termine: wöchentlich Di 12:00 - 14:00 MZH 5600 Vorlesung wöchentlich Di 14:00 - 16:00 MZH 5600 Übung wöchentlich Do 14:00 - 16:00 MZH 5600 Vorlesung	Prof. Dr. Andreas Rademacher
03-M-SP-2	Basics of Mathematical Statistics (Statistics I) (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 MZH 7200 MZH 1450 Lecture wöchentlich Mo 14:00 - 16:00 MZH 1380/1400 Exercise wöchentlich Do 10:00 - 12:00 MZH 7200 Lecture Einzeltermine: Do 14.03.24 09:30 - 12:30 MZH 6200 Mo 08.07.24 09:30 - 12:30 MZH 5500	Prof. Dr. Thorsten-Ingo Dickhaus
03-M-SP-26	Algebraische Topologie Algebraic Topology Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 08:00 - 10:00 MZH 7200 MZH 4140 Vorlesung wöchentlich Di 14:00 - 16:00 MZH 7200 Übung wöchentlich Do 08:00 - 10:00 MZH 7200 Vorlesung 2x 2SWS Vorlesung und 2SWS Übung. Studiengänge: M-BM-Alg	Prof. Dr. Dmitry Feichtner-Kozlov

Bachelor: Proseminare

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-AC-15	Algebra Seminar ECTS: 3/ 4,5/ 5/ 6 Termine: wöchentlich Mi 16:00 - 18:00 MZH 7200 Seminar	Prof. Dr. Eva-Maria Feichtner
03-M-AC-16	Approximation Methods in Probability and Statistics (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 3/ 4,5/ 5/ 6 Termine: wöchentlich Mo 12:00 - 14:00 MZH 7200 MZH 4140 Seminar	Prof. Dr. Thorsten-Ingo Dickhaus
03-M-AC-19	Convex Analysis (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 3 / 4,5 / 5 / 6 Termine: wöchentlich Di 16:00 - 18:00 MZH 1090 Seminar Einzeltermine: Mi 14.02.24 09:00 - 12:00	Dirk Lorenz
03-M-FEB-1	FEB-Projekte REU-Projects Proseminar ECTS: 3 / 5	Prof. Dr. Marc Keßeböhmer
03-M-MKOM-1	Lineare Algebra Linear Algebra (33 Miniatures in Linear Algebra) 33 Miniaturen zur Linearen Algebra Proseminar ECTS: 3 / 5 Termine: wöchentlich Do 08:00 - 10:00 MZH 6200 Proseminar Einzeltermine: Do 08.02.24 08:00 - 10:00	Anastasios Stefanou
03-M-MKOM-4	Topologische Dynamische Systeme Topological Dynamical Systems Seminar ECTS: 3 / 5 Termine: wöchentlich Fr 10:00 - 12:00 MZH 4140 Seminar	Prof. Dr. Marc Keßeböhmer

Master: Wahlpflichtveranstaltungen

Vertiefungsrichtung Algebra

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IMAT-AU (03-ME-602.99c)	Algorithms and Uncertainty (in englischer Sprache) Kurs ECTS: 6 (9) Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 MZH 1090 Kurs wöchentlich Do 14:00 - 16:00 MZH 1470 Kurs Profil: SQ Schwerpunkt: IMA-SQ, IMA-AI https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imat/03-imat-au.pdf First Lecture: Thursday, Sep 19. A key assumption of many powerful optimization methods is that all the data is fully accessible from the beginning. However, from the point of view of many real-world applications (e.g., in logistics, production or project planning, cloud computing, etc.) this assumption is simply not true. Large data centers allocate resources to tasks without knowledge of exact execution times or energy requirements; transit times in networks are often uncertain; or, parameters such as bandwidth, demands or energy consumption are highly fluctuating. The current trend of data collection and data-driven applications often amplifies this phenomenon. As the amount of available data is increasing tremendously due to internet technology, cloud systems and sharing markets, modern algorithms are expected to be highly adaptive and learn and benefit from the dynamically changing mass of data. In the above examples, our knowledge of the current data is only partial or based on historical estimates. The class ``Algorithms and Uncertainty'' will teach students about the most common models of such uncertain data and how to design and analyze efficient algorithms in these models. Specifically, we will cover the theory of online optimization, where the input arrives without any prior information (such as network packets arriving to a router) and also needs to be processed immediately, before the next piece of input arrives. This model is best suited for analyzing critical networking and scheduling systems where devices and algorithms must perform well even in the worst-case scenario. In the cases where previous history can be used to model the upcoming data, we often employ robust optimization or stochastic optimization. In robust optimization, the aim is to optimize the worst-case of all possible realizations of the input data. Hence, this model is rather conservative. In stochastic optimization however, the algorithms work with the assumption that data is drawn from some probability distribution known ahead of time and typically the goal is to optimize the expected value. Nowadays, another source of information is often available: machine learning algorithms can generate predictions which are accurate most of the time. However, there is no guarantee on the quality of the prediction, as the current instance may not be covered by the training set. This statement motivated a very recent research domain that will be covered in this course: how to use error-prone predictions in order to improve guaranteed algorithms. Organization: The course will be taught in English in two sessions per week (4 SWS) including interactive exercise sessions. Examination: The examination will be by individual oral exam. As admission to the oral exam it is mandatory to present solutions in the exercise session at least twice during the term. Prerequisites: Having heard an introductory course to discrete algorithms and their mathematical analysis (e.g. Algorithmentheorie, Algorithmische Diskrete Mathematik) or graph theory is beneficial but not required.	Prof. Dr. Nicole Megow Dr. Felix Christian Hommelsheim
03-M-SP-26	Algebraische Topologie Algebraic Topology Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 08:00 - 10:00 MZH 7200 MZH 4140 Vorlesung wöchentlich Di 14:00 - 16:00 MZH 7200 Übung wöchentlich Do 08:00 - 10:00 MZH 7200 Vorlesung 2x 2SWS Vorlesung und 2SWS Übung. Studiengänge: M-BM-Alg	Prof. Dr. Dmitry Feichtner-Kozlov

Vertiefungsrichtung Analysis

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-SP-25	Inverse Problems in Imaging (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Di 12:00 - 14:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Fr 12:00 - 14:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Fr 14:00 - 16:00 MZH 2340 Exercise	Peter Maaß Dr. Matthias Beckmann
03-M-SP-27	Finite Elements for Contact Problems (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 12:00 - 14:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Mi 10:00 - 12:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Mi 12:00 - 14:00 MZH 2340 Exercise	Prof. Dr. Andreas Rademacher

Vertiefungsrichtung Numerik

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IMAT-AU (03-ME-602.99c)	Algorithms and Uncertainty (in englischer Sprache) Kurs ECTS: 6 (9) Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 MZH 1090 Kurs wöchentlich Do 14:00 - 16:00 MZH 1470 Kurs Profil: SQ Schwerpunkt: IMA-SQ, IMA-AI https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imat/03-imat-au.pdf First Lecture: Thursday, Sep 19. A key assumption of many powerful optimization methods is that all the data is fully accessible from the beginning. However, from the point of view of many real-world applications (e.g., in logistics, production or project planning, cloud computing, etc.) this assumption is simply not true. Large data centers allocate resources to tasks without knowledge of exact execution times or energy requirements; transit times in networks are often uncertain; or, parameters such as bandwidth, demands or energy consumption are highly fluctuating. The current trend of data collection and data-driven applications often amplifies this phenomenon. As the amount of available data is increasing tremendously due to internet technology, cloud systems and sharing markets, modern algorithms are expected to be highly adaptive and learn and benefit from the dynamically changing mass of data. In the above examples, our knowledge of the current data is only partial or based on historical estimates. The class ``Algorithms and Uncertainty'' will teach students about the most common models of such uncertain data and how to design and analyze efficient algorithms in these models. Specifically, we will cover the theory of online optimization, where the input arrives without any prior information (such as network packets arriving to a router) and also needs to be processed immediately, before the next piece of input arrives. This model is best suited for analyzing critical networking and scheduling systems where devices and algorithms must perform well even in the worst-case scenario. In the cases where previous history can be used to model the upcoming data, we often employ robust optimization or stochastic optimization. In robust optimization, the aim is to optimize the worst-case of all possible realizations of the input data. Hence, this model is rather conservative. In stochastic optimization however, the algorithms work with the assumption that data is drawn from some probability distribution known ahead of time and typically the goal is to optimize the expected value. Nowadays, another source of information is often available: machine learning algorithms can generate predictions which are accurate most of the time. However, there is no guarantee on the quality of the prediction, as the current instance may not be covered by the training set. This statement motivated a very recent research domain that will be covered in this course: how to use error-prone predictions in order to improve guaranteed algorithms. Organization: The course will be taught in English in two sessions per week (4 SWS) including interactive exercise sessions. Examination: The examination will be by individual oral exam. As admission to the oral exam it is mandatory to present solutions in the exercise session at least twice during the term. Prerequisites: Having heard an introductory course to discrete algorithms and their mathematical analysis (e.g. Algorithmentheorie, Algorithmische Diskrete Mathematik) or graph theory is beneficial but not required.	Prof. Dr. Nicole Megow Dr. Felix Christian Hommelsheim
03-IMVP-IML	Interpretable Machine Learning (in englischer Sprache) Kurs ECTS: 6 (optional +3) Termine: wöchentlich Mo 14:00 - 16:00 Externer Ort: BIPS (Achterstr. 30) Room 1.550 Kurs wöchentlich Do 08:30 - 10:00 Externer Ort: BIPS (Achterstr. 30) Room 1.550 Kurs Einzeltermine: Mo 11.12.23 14:00 - 16:00 BIPS (Achterstr. 30) Room 2.690 Mo 04.03.24 14:00 - 16:00 BIPS 1550 Mi 06.03.24 09:00 - 12:00 BIPS (Achterstr. 30) Room 2.580 Do 07.03.24 13:00 - 16:00 BIPS (Achterstr. 30) Room 1.640 Profil: KIKR Schwerpunkt: IMVP-AI https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imvp/03-imvp-iml.pdf Die Veranstaltung findet in den Räumen des BIPS statt.	Prof. Dr. Marvin Nils Ole Wright
03-M-MDAIP-1	Mathematical Methods for Data Analysis and Image Processing (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 12:00 - 14:00 MZH 1090 Lecture wöchentlich Di 08:00 - 10:00 MZH 1380/1400 Lecture wöchentlich Di 14:00 - 16:00 MZH 2340 Exercise Einzeltermine: Mo 05.02.24 10:00 - 14:00 MZH 5500	Dirk Lorenz
03-M-NPDE-1	Numerical Methods for Partial Differential Equations (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Di 10:00 - 12:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Di 12:00 - 14:00 MZH 1450 Übung wöchentlich Do 12:00 - 14:00 MZH 2340 Lecture	Alfred Schmidt
03-M-SP-25	Inverse Problems in Imaging (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Di 12:00 - 14:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Fr 12:00 - 14:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Fr 14:00 - 16:00 MZH 2340 Exercise	Peter Maaß Dr. Matthias Beckmann
03-M-SP-27	Finite Elements for Contact Problems (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 12:00 - 14:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Mi 10:00 - 12:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Mi 12:00 - 14:00 MZH 2340 Exercise	Prof. Dr. Andreas Rademacher
03-M-SP-30	Introduction to Robust Control (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 MZH 4140 Lecture wöchentlich Di 08:00 - 10:00 MZH 2340 Exercise wöchentlich Mi 12:00 - 14:00 MZH 4140 Lecture	Dr. Chathura Wanigasekara
03-M-SP-31	Introduction to Nonlinear Optimization, Optimal Control and Optimal Feedback Control (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 08:00 - 10:00 Lecture wöchentlich Mi 08:00 - 10:00 Exercise wöchentlich Do 08:00 - 10:00 Lecture Die Veranstaltung findet im NEOS Gebäude Raum 3410 statt.	Prof. Dr. Christof Büskens
04-M30-CP-SFT-3	Trajectory Optimization (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 4,5 Termine: wöchentlich Mo 14:00 - 18:00 FZB 0240 Einzeltermine: Do 29.02.24 14:00 - 16:00 SFG 0150 Fr 24.05.24 15:00 - 16:30 IW3 0330	Prof. Dr. Christof Büskens Matthias Knauer

Vertiefungsrichtung Stochastik & Statistik

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-SP-2	Basics of Mathematical Statistics (Statistics I) (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 MZH 7200 MZH 1450 Lecture wöchentlich Mo 14:00 - 16:00 MZH 1380/1400 Exercise wöchentlich Do 10:00 - 12:00 MZH 7200 Lecture Einzeltermine: Do 14.03.24 09:30 - 12:30 MZH 6200 Mo 08.07.24 09:30 - 12:30 MZH 5500	Prof. Dr. Thorsten-Ingo Dickhaus
03-M-SP-28	Advanced Methods in Applied Statistics (Statistics III) (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Di 08:00 - 10:00 Lecture wöchentlich Do 08:00 - 10:00 MZH 1470 Lecture wöchentlich Fr 08:00 - 10:00 MZH 2340 MZH 1380/1400 Exercise Einzeltermine: Fr 12.01.24 08:00 - 10:00 Die Vorlesung am Di 8-10h findet im KKSB statt.	Prof. Dr. Werner Brannath

Master: Seminare

Vertiefungsrichtung Algebra

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-AC-15	Algebra Seminar ECTS: 3/ 4,5/ 5/ 6 Termine: wöchentlich Mi 16:00 - 18:00 MZH 7200 Seminar	Prof. Dr. Eva-Maria Feichtner

Vertiefungsrichtung Analysis

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-AC-5	Mathematical Methods in Machine Learning (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 4,5/ 6 Termine: wöchentlich Mo 08:00 - 10:00 MZH 2340 Seminar	Peter Maaß Sören Dittmer
03-M-AC-17	Harmonic Analysis Techniques for Elliptic Operators (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 4,5 / 6 Termine: wöchentlich Mo 14:00 - 16:00 MZH 4140 Seminar The seminar is based on the 27th Internet-Seminar, see https://www.mathematik.tu-darmstadt.de/analysis/lehre_analysis/isem27/	PD Dr. Hendrik Vogt
03-M-AC-18	Ergodic Theory (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 4,5 / 6 Termine: wöchentlich Do 12:00 - 14:00 MZH 4140 Seminar	Prof. Dr. Anke Dorothea Pohl

Vertiefungsrichtung Numerik

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-AC-2	High-Performance-Visualisierung (in englischer Sprache) High-Performance Visualization Ausgewählte Publikationen aus dem Bereich der Visualisierung großer wissenschaftlicher Datensätze Seminar ECTS: 4,5 / 6 Termine: wöchentlich Do 14:00 - 16:00 MZH 1100 Seminar Das Seminar beschäftigt sich mit den mathematischen Grundlagen der wissenschaftlichen Visualisierung und behandelt Methoden für das parallele Post-Processing großer wissenschaftlicher Datensätze. Solche Daten fallen in unterschiedlichsten wissenschaftlichen Anwendungen an. Sie entstehen zum einen durch Simulationen auf Hochleistungsrechnern (z.\ B. zur Unterstützung der Klimaforschung oder für die Vorhersage von Umströmung von Flugzeugflügeln). Sie können aber auch durch Messungen, wie bspw. durch Erdbeobachtungsmissionen, erzeugt werden. Um überhaupt erst aussagekräftige Informationen für die Visualisierung zu erhalten, müssen diese enorm großen Rohdaten zunächst prozessiert werden. Für eine anschließende explorative Analyse werden echtzeitfähige, interaktive Methoden benötigt, die wiederum auf hochparallele und effiziente Verfahren beruhen. Das Seminar greift daher aktuelle Trends in der wissenschaftlichen Visualisierung auf. Zur Auswahl stehen herausragende Publikationen führender Wissenschaftler, die Themen von Multi-Resolution-Extraktion von Toplologiemerkmalen bis hin zu parallelen Beschleunigungsverfahren für das Volumenrendering in virtuellen Arbeitsumgebungen behandeln.	Prof. Dr. Andreas Gerndt
03-M-AC-5	Mathematical Methods in Machine Learning (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 4,5/ 6 Termine: wöchentlich Mo 08:00 - 10:00 MZH 2340 Seminar	Peter Maaß Sören Dittmer
03-M-AC-19	Convex Analysis (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 3 / 4,5 / 5 / 6 Termine: wöchentlich Di 16:00 - 18:00 MZH 1090 Seminar Einzeltermine: Mi 14.02.24 09:00 - 12:00	Dirk Lorenz
03-M-AC-20	Numerical Methods and Neural Networks for Partial Differential Equations (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 4,5/ 6 Termine: wöchentlich Mo 14:00 - 16:00 MZH 2340 Seminar Einzeltermine: Mi 06.03.24 13:00 - 16:00 MZH 2340 Mo 11.03.24 10:00 - 13:00 MZH 2340	Alfred Schmidt Prof. Dr. Andreas Rademacher

Vertiefungsrichtung Stochastik & Statistik

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-AC-16	Approximation Methods in Probability and Statistics (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 3/ 4,5/ 5/ 6 Termine: wöchentlich Mo 12:00 - 14:00 MZH 7200 MZH 4140 Seminar	Prof. Dr. Thorsten-Ingo Dickhaus

Master: Reading Courses

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-RC-ALG	Reading Course Algebra (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 9	Prof. Dr. Dmitry Feichtner-Kozlov
03-M-RC-ANA	Reading Course Analysis (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 9	Prof. Dr. Anke Dorothea Pohl
03-M-RC-NUM	Reading Course Numerical Analysis Seminar ECTS: 9 Das Seminar findet im Neos Gebäude statt. Raum nach Absprache.	Prof. Dr. Christof Büskens
03-M-RC-STS	Reading Course Statistics/Stochastics (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 9	Prof. Dr. Werner Brannath Prof. Dr. Thorsten-Ingo Dickhaus

Oberseminare

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-OS-4	Oberseminar Dynamische Systeme und Geometrie Seminar Termine: wöchentlich Do 14:00 - 16:00 Einzeltermine: Di 04.06.24 09:00 - 10:00 MZH 4140 Mi 26.06.24 10:00 - 12:00 SFG 0140 Di 27.08.24 09:30 - 12:30 MZH 6200 Fr 28.03.25 08:00 - 18:00 MZH 5600 Weitere Infos auf der Seminar-Homepage	Prof. Dr. Marc Keßeböhmer Prof. Dr. Anke Dorothea Pohl
03-M-OS-7	Oberseminar Parameter Identification - Analysis, Algorithms, Applications (in englischer Sprache) Research Seminar - Mathematical Parameter Identification Seminar Termine: wöchentlich Mi 12:00 - 14:00 MZH 1100 Seminar Homepage zur Veranstaltung: https://www.uni-bremen.de/rtg-pi3/qualification/rtg-seminar	Tobias Kluth Daniel Otero Baguer

Kolloquien

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-KOL-1	Mathematisches Kolloquium Colloquium Termine: wöchentlich Di 16:00 - 18:00	Prof. Dr. Christine Knipping Prof. Dr. Thorsten-Ingo Dickhaus

General Studies

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IBFW-HTO (03-BE-699.12)	Hands-on Tutorial on Optimization (in englischer Sprache) Blockveranstaltung ECTS: 3 Einzeltermine: Mo 09.10.23 - Fr 13.10.23 (Mo, Di, Mi, Do, Fr) 09:00 - 17:00 MZH 5500 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 and Gurobi) and tailor the solution process to certain properties of the problem. This course consists of two phases: One week Mon-Fri (full day) of lectures and practical labs: October 9-13, 2023, 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. Please confirm your participation by email to Felix fhommels@uni-bremen.de by September 15.	Prof. Dr. Nicole Megow Dr. Felix Christian Hommelsheim
03-M-GS-5	Statistical Consulting (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 3 Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 Seminar	Dr. Martin Scharpenberg
03-M-GS-7	Introduction to R (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 3 Termine: wöchentlich Fr 13:00 - 16:00 3 SWS Seminar Raum wird nach Anmeldung in Stud.IP bekannt gegeben. Homepage des KKSB und Uni-Lageplan	Prof. Dr. Werner Brannath
03-M-GS-14	Starting Data Science in R (in englischer Sprache) a course on R programming and data science methods with practicals and projects Vorlesung ECTS: 3 Termine: wöchentlich Mi 14:00 - 16:00 MZH 2490 (Seminarraum) Seminar Einzeltermine: Mi 06.03.24 14:00 - 16:00 ZOOM-Projektpräsentationen I Mi 20.03.24 14:00 - 16:00 ZOOM Projektpräsentationen II The course provides an introductory level of programming skills in R. Students are welcome to present own ideas, data and projects. I expect a project report or a method talk with demo on own data. Practicals in "R" will work also on synthetic data to illustrate methods features, limitations and differences.	Prof. Dr. Stephan Frickenhaus

Sonstige Veranstaltungen

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
	Bachelor Examen Mathematik sonstige	Prof. Dr. Marc Keßeböhmer

Mathematik/Technomathematik, Dipl./B.Sc./ LA SII

X. Sonstige Veranstaltungen

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-SUPPORT	Supporting course for master students (in englischer Sprache) Kurs Termine: wöchentlich Mi 16:00 - 18:00 Kurs wöchentlich Do 16:00 - 18:00 MZH 2340 Kurs	Sebastian Banert
03-M-ZK-ANA	Zwischenkurs Analysis Blockveranstaltung Einzeltermine: Di 27.02.24 10:00 - 12:00 MZH 5500 Do 29.02.24 10:00 - 12:00 MZH 5500 Mo 04.03.24 10:00 - 12:00 MZH 5500 Mi 06.03.24 10:00 - 12:00 MZH 5500 Fr 08.03.24 10:00 - 12:00 MZH 5500	Dr. Ingolf Schäfer
03-M-ZK-LINA	Zwischenkurs Lineare Algebra Blockveranstaltung Einzeltermine: Mo 26.02.24 10:00 - 12:00 MZH 5500 Mi 28.02.24 10:00 - 12:00 MZH 5500 Fr 01.03.24 10:00 - 12:00 MZH 5500 Di 05.03.24 10:00 - 12:00 MZH 5500 Do 07.03.24 10:00 - 12:00 MZH 5500	Dr. Ingolf Schäfer Eugenia Saorin Gomez

Mathematik 2-Fächer Bachelor/M.Ed. (Gymnasien/Oberschule)

Veranstaltungen vor dem 1. Semester

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-OW	O-Woche Blockveranstaltung Einzeltermine: Mo 09.10.23 09:00 - 10:00 HS 2010 (Großer Hörsaal) Di 10.10.23 09:00 - 18:00 MZH 1470 Di 10.10.23 - Mi 11.10.23 (Di, Mi) 09:00 - 14:00 MZH 1460 Mi 11.10.23 - Fr 13.10.23 (Mi, Do, Fr) 09:00 - 18:00 MZH 1470 Orientierungswoche für Erstsemesterstudierende in den mathematischen Studiengängen. Alle Details und Infos findest du unter https://math.stugen.de/wordpress/service/o-woche/	Lars Siemer

Bachelor: 1. Semester

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-Gy1-1b	Vertiefung zur Linearen Algebra 1 für Lehramt Additional Topics in Linear Algebra 1 Projektplenum ECTS: 3 Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 GW2 B1410 Vorlesung	Dr. Ingolf Schäfer
03-M-LAG-1.1	Lineare Algebra 1 Linear Algebra 1 Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 08:00 - 10:00 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Vorlesung wöchentlich Di 08:00 - 10:00 MZH 4140 Übung wöchentlich Mi 10:00 - 12:00 MZH 4140 Übung wöchentlich Mi 14:00 - 16:00 MZH 7200 Übung wöchentlich Do 12:00 - 14:00 MZH 7200 Übung wöchentlich Do 14:00 - 16:00 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Vorlesung Einzeltermine: Fr 02.02.24 09:00 - 12:00 MZH 1380/1400 Di 06.02.24 10:00 - 14:00 MZH 1380/1400	Eugenia Saorin Gomez

Bachelor: 3. Semester

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-ANA-1.1	Analysis 1 Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 12:00 - 14:00 MZH 1100 Übung wöchentlich Mo 16:00 - 18:00 MZH 2340 Übung wöchentlich Di 10:00 - 12:00 GW2 B1410 Vorlesung wöchentlich Di 12:00 - 14:00 MZH 1100 Übung wöchentlich Fr 08:00 - 10:00 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Vorlesung Einzeltermine: Di 06.02.24 14:00 - 16:00 MZH 1090 Fr 09.02.24 10:00 - 14:00 MZH 5600	PD Dr. Hendrik Vogt
03-M-D1-1	Grundzüge der Mathematikdidaktik - Teil 1 Main Features of Mathematics Education - Part 1 Vorlesung ECTS: 4 Termine: wöchentlich Mo 16:00 - 18:00 MZH 5600 Übung wöchentlich Mi 14:00 - 16:00 MZH 5500 Vorlesung wöchentlich Mi 16:00 - 18:00 MZH 5600 Übung	Dr. Fiene Bredow Luisa Gunia
03-M-Gy3-1b	Vertiefung zur Analysis 1 für Lehramt Additional Topics in Analysis 1 Projektplenum ECTS: 3 Termine: wöchentlich Mo 14:00 - 16:00 MZH 5600 Plenum	Dr. Ingolf Schäfer

Bachelor: 5. Semester

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-D2-2	Diagnostizieren und Fördern mit Praxisanteilen (Didaktik der Arithmetik) Diagnosing and Fostering with Practical Parts: Arithmetic Education Seminar ECTS: 6 Termine: wöchentlich Do 10:00 - 12:00 MZH 1470 wöchentlich Do 12:00 - 14:00 MZH 1100 Seminar wöchentlich Do 12:00 - 14:00 MZH 1110 Seminar wöchentlich Do 12:00 - 14:00 MZH 1450 Seminar	Prof. Dr. Christine Knipping Dr. Thomas Janßen
03-M-Gy5-1	Angewandte Mathematik Applied Mathematics Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Di 14:00 - 16:00 MZH 1470 Vorlesung wöchentlich Di 16:00 - 18:00 MZH 1470 Übung	Alfred Schmidt

Master: 1. Semester

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-D3-1	Stoffdidaktisch denken lernen Learning to Think in a "Stoffdidactical" Way Seminar ECTS: 3 Termine: wöchentlich Di 10:00 - 12:00 MZH 5600 Seminar	Prof. Dr. Christine Knipping
03-M-Gy4-1	Funktionentheorie Complex Analysis Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 16:00 - 18:00 MZH 4140 Übung wöchentlich Mi 14:00 - 16:00 MZH 6200 Vorlesung wöchentlich Mi 16:00 - 18:00 MZH 4140 Übung wöchentlich Fr 08:00 - 10:00 MZH 1470 Vorlesung Einzeltermine: Di 06.02.24 10:00 - 12:00 MZH 5500 Di 06.02.24 - Mi 07.02.24 (Di, Mi) 10:00 - 12:00 MZH 5600 Mi 07.02.24 10:00 - 12:00 MZH 5500 Do 22.02.24 09:00 - 13:00 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Sa 06.04.24 09:00 - 13:00 HS 1010 (Kleiner Hörsaal)	Dr. Ingolf Schäfer Prof. Dr. Anke Dorothea Pohl

Master: 3. Semester

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-D5-1	Mathematisch denken und handeln Thinking and Acting Mathematically (Epistemological Beliefs) Argumentieren, Begründen und Beweisen Seminar ECTS: 3 Termine: wöchentlich Fr 08:00 - 10:00 MZH 5600 Seminar	Prof. Dr. Christine Knipping
03-M-D6-1	Modul Masterarbeit (Forschungsdesigns) Degree Module (Research Design) Seminar ECTS: 3 Termine: wöchentlich Fr 10:00 - 12:00 Seminar Die Veranstaltung findet in raum 5220 (Didaktiklabor) statt.	Dr. Ingolf Schäfer
03-M-Gy8-2.1	Vertiefung Algebra/ Zahlentheorie Gruppe 1 Seminar ECTS: 3 Termine: wöchentlich Di 16:00 - 18:00 MZH 2340 Seminar	Dr. Tim Haga
03-M-Gy8-2.2	Vertiefung Algebra/ Zahlentheorie Gruppe 2 Seminar ECTS: 3 Termine: wöchentlich Di 14:00 - 16:00 MZH 1100 Seminar Einzeltermine: Di 06.02.24 08:00 - 16:00 MZH 6200	Dr. Tim Haga

Forschungsseminar

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-FS-1	Forschungsseminar zur Mathematikdidaktik Seminar Termine: wöchentlich Di 14:00 - 16:00 Seminar	Prof. Dr. Christine Knipping Prof. Dr. Maike Vollstedt

Kolloquien

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-KOL-1	Mathematisches Kolloquium Colloquium Termine: wöchentlich Di 16:00 - 18:00	Prof. Dr. Christine Knipping Prof. Dr. Thorsten-Ingo Dickhaus

Medical Biometry / Biostatistics, M.Sc.

Modulbereich Biometrie

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-BioStat-A-5-2	Multiple Testing Problems (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 3 Termine: wöchentlich Do 08:00 - 10:00 Lecture wöchentlich Do 10:00 - 11:00 Exercise wöchentlich Do 11:00 - 12:00 Exercise Einzeltermine: Mi 14.02.24 10:00 - 12:00 GW2 B2890 Die Räume werden noch bekannt gegeben.	Dr. Martin Scharpenberg
03-BioStat-A-5-3	Non-Parametric Methods (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 3 Termine: wöchentlich Di 10:00 - 12:00 Seminar Die Räume werden noch bekannt gegeben.	Dr. Werner Wosniok
03-BioStat-A-5-4	Bayes-Statistics (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 3 Termine: wöchentlich Di 13:00 - 15:00 Seminar Einzeltermine: Fr 03.11.23 14:00 - 16:00 MZH 1100 Fr 24.11.23 14:00 - 16:00 MZH 1100 Fr 01.12.23 14:00 - 16:00 MZH 1100 Die Räume werden noch bekannt gegeben.	Prof. Dr. Werner Brannath
03-BioStat-A-6-1	Complex Statistical Modelling (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mi 09:00 - 12:00 Lecture wöchentlich Mi 14:00 - 15:00 Exercise wöchentlich Mi 15:00 - 16:00 Exercise Die Räume werden noch bekannt gegeben.	Dr. Martin Scharpenberg

Modulbereich Anwendungsfelder und biomedizinische Grundlagen

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-BioStat-A-4-2	Epidemiology - Journal Club (in englischer Sprache) Biometric Research in Medicine Seminar Termine: wöchentlich Do 13:00 - 15:00 BIPS 1550 Seminar Die Veranstaltung findet im BIPS, Achterstr. 30, Raum 1.550 statt.	Prof. Dr. Krasimira Aleksandrova
03-BioStat-A-5-1	Survival Analysis (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 3 Termine: wöchentlich Di 08:00 - 10:00 BIPS 1550 Lecture wöchentlich Do 15:00 - 16:00 BIPS 1550 Exercise The Lecture is held in BIPS, Room 1550	Prof. Dr. Vanessa Didelez
03-BioStat-A-5-5	Biometric Research in Medicine (in englischer Sprache) Probleme aus der biometrischen Forschung (Medizin) Seminar ECTS: 3 The first meeting for the seminar "Biometric Research in Medicine" will take place on 02.11.2023, 4 - 6 p.m. @ BIPS 1550. In this meeting we will discuss the formal aspects of the class, as well as specific dates for presentations. The presentations will most likely be scheduled for January. In this seminar, the students will give presentation on their master thesis topics. We will also schedule a meeting in which possible master thesis topics will be presented to you. Details: An oral presentation is given which approaches the topic of the master thesis systematically: i. General overview over the medical and methodological problem ii. Narrowing the topic to a relevant core iii. Approach and working program for the work on the problem Please sign in to this table https://1drv.ms/x/s!AggYJ8v5lxnKjSDY7wTSypaiVf6-?e=D2FoCT for a date which suits you and your supervisor: one row per person (~30 min presentation + 15 minutes discussion). Please make sure that your supervisor takes part at the seminar when you present about your topic. The zoom link for the whole semester is: https://uni-bremen.zoom-x.de/j/62437259745?pwd=eDBWbUk4MVN0cGpwUkZnL0h5cmxVUT09 If you have any questions please contact: Stefanie Brand sbrand@leibniz-bips.de	Prof. Dr. Iris Pigeot-Kübler
03-BioStat-B-2-3	Special Areas of Medicine (Medicine III) (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 2 Termine: wöchentlich Fr 09:00 - 13:00 Lecture Einzeltermine: Fr 09.02.24 10:00 - 12:00 MZH 6200 DozentInnen: MedizinerInnen des KOM Die Räume werden noch bekannt gegeben.	Dr. Martin Scharpenberg Bernd Mühlbauer Nikolaos Papathanasiou

Sonstige Veranstaltungen

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-GS-5	Statistical Consulting (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 3 Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 Seminar	Dr. Martin Scharpenberg
03-M-GS-7	Introduction to R (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 3 Termine: wöchentlich Fr 13:00 - 16:00 3 SWS Seminar Raum wird nach Anmeldung in Stud.IP bekannt gegeben. Homepage des KKSB und Uni-Lageplan	Prof. Dr. Werner Brannath

Technomathematik, B.Sc./M.Sc. (Studienbeginn vor 2022)

Veranstaltungen vor dem 1. Semester

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-BM	BrückenMathematik Preparation Course Mathematics at the University Bremen Blockveranstaltung Einzeltermine: Di 12.09.23 11:00 - 13:00 MZH 1470 Mo 18.09.23 10:00 - 11:30 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Mo 18.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1470 Mo 18.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1380/1400 Mo 18.09.23 12:00 - 15:00 MZH 6200 Di 19.09.23 10:00 - 11:30 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Di 19.09.23 12:00 - 15:00 MZH 6200 Di 19.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1090 Di 19.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1470 Mi 20.09.23 10:00 - 11:30 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Mi 20.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1380/1400 Mi 20.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1470 Mi 20.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1090 Do 21.09.23 10:00 - 11:30 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Do 21.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1090 Do 21.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1380/1400 Do 21.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1470 Fr 22.09.23 10:00 - 11:30 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Fr 22.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1470 Fr 22.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1090 Fr 22.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1380/1400 Mo 25.09.23 10:00 - 11:30 MZH 1470 Mo 25.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1380/1400 Mo 25.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1470 Mo 25.09.23 12:00 - 15:00 MZH 6200 Di 26.09.23 10:00 - 11:30 MZH 1470 Di 26.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1470 Di 26.09.23 12:00 - 15:00 MZH 6200 Di 26.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1380/1400 Mi 27.09.23 10:00 - 11:30 MZH 1470 Mi 27.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1380/1400 Mi 27.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1470 Mi 27.09.23 12:00 - 15:00 MZH 6200 Do 28.09.23 10:00 - 11:30 MZH 1470 Do 28.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1470 Do 28.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1380/1400 Do 28.09.23 12:00 - 15:00 MZH 6200 Fr 29.09.23 10:00 - 11:30 MZH 6200 Fr 29.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1380/1400 Fr 29.09.23 12:00 - 15:00 MZH 1470 Fr 29.09.23 12:00 - 15:00 MZH 6200 Wichtig: Anmeldung über http://unihb.eu/bmath erforderlich! Vorlesungen täglich 10:00 - 11:30 Uhr im HS 1010 (am 27.09 & 29.09 im HS 2010) Übungen täglich 12:30 - 14:30 Uhr (Räume werde in der ersten Vorlesung bekannt gegeben)	Dr. Ingolf Schäfer Lars Siemer Dr. Christoph Duchhardt Dr. Thomas Janßen

Bachelor: Pflichtveranstaltungen

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-ANA-1.1	Analysis 1 Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 12:00 - 14:00 MZH 1100 Übung wöchentlich Mo 16:00 - 18:00 MZH 2340 Übung wöchentlich Di 10:00 - 12:00 GW2 B1410 Vorlesung wöchentlich Di 12:00 - 14:00 MZH 1100 Übung wöchentlich Fr 08:00 - 10:00 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Vorlesung Einzeltermine: Di 06.02.24 14:00 - 16:00 MZH 1090 Fr 09.02.24 10:00 - 14:00 MZH 5600	PD Dr. Hendrik Vogt
03-M-ANA-1.2	Vertiefung zur Analysis 1 (Vollfach) Additional Topics in Analysis 1 (Single Major Subject) Projektplenum ECTS: 1,5 Termine: wöchentlich Do 16:00 - 18:00 MZH 1470 Plenum	PD Dr. Hendrik Vogt
03-M-ANA-3	Analysis 3 Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 MZH 5600 Vorlesung wöchentlich Mo 14:00 - 16:00 MZH 1100 Übung wöchentlich Di 10:00 - 12:00 MZH 4140 Übung wöchentlich Do 10:00 - 12:00 MZH 4140 MZH 5600 Vorlesung	PD Dr. Hendrik Vogt
03-M-LAG-1.1	Lineare Algebra 1 Linear Algebra 1 Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 08:00 - 10:00 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Vorlesung wöchentlich Di 08:00 - 10:00 MZH 4140 Übung wöchentlich Mi 10:00 - 12:00 MZH 4140 Übung wöchentlich Mi 14:00 - 16:00 MZH 7200 Übung wöchentlich Do 12:00 - 14:00 MZH 7200 Übung wöchentlich Do 14:00 - 16:00 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Vorlesung Einzeltermine: Fr 02.02.24 09:00 - 12:00 MZH 1380/1400 Di 06.02.24 10:00 - 14:00 MZH 1380/1400	Eugenia Saorin Gomez
03-M-LAG-1.2	Vertiefung zur Linearen Algebra 1 (Vollfach) Additional Topics in Linear Algebra 1 (Single Major Subject) Projektplenum ECTS: 1,5 Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 MZH 1470 Plenum	Eugenia Saorin Gomez
03-M-MCP-1	Mathematisches Computerpraktikum Computer Laboratory Kurs ECTS: 3 Einzeltermine: Mo 12.02.24 - Fr 16.02.24 (Mo, Di, Mi, Do, Fr) 08:00 - 18:00 MZH 5600 Mo 19.02.24 - Fr 23.02.24 (Mo, Di, Mi, Do, Fr) 08:00 - 18:00 MZH 5600 Do 29.02.24 13:30 - 15:30 Mi 10.07.24 09:00 - 12:00 MZH 1100 Veranstaltung findet am Ende des Wintersemesters als Blockveranstaltung statt. Zeiten und Räume werden noch bekannt gegeben.	Marek Wiesner
03-M-MMOD-1	Mathematische Modellierung Mathematical Modelling Kurs ECTS: 9 Termine: wöchentlich Di 12:00 - 14:00 MZH 5600 Vorlesung wöchentlich Di 14:00 - 16:00 MZH 5600 Übung wöchentlich Do 14:00 - 16:00 MZH 5600 Vorlesung	Prof. Dr. Andreas Rademacher
03-M-NUM-1	Numerik 1 Numerical Analysis 1 Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 12:00 - 14:00 MZH 5600 Vorlesung wöchentlich Mi 10:00 - 12:00 MZH 5600 Vorlesung wöchentlich Mi 14:00 - 16:00 MZH 1380/1400 Übung wöchentlich Mi 14:00 - 16:00 MZH 2340 Übung Einzeltermine: Di 12.03.24 08:00 - 13:00 MZH 5600	Ronald Stöver

Bachelor: Wahlpflichtveranstaltungen

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-FTH-3	Konvexe Geometrie Convex Geometrie Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Di 10:00 - 12:00 MZH 7200 MZH 1100 Vorlesung wöchentlich Mi 10:00 - 12:00 MZH 7200 Vorlesung wöchentlich Mi 12:00 - 14:00 MZH 7200 Übung	Eugenia Saorin Gomez
03-M-FTH-8	Algorithmische Diskrete Mathematik Algorithmic Discrete Mathematics Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 08:00 - 10:00 MZH 5600 Vorlesung wöchentlich Do 10:00 - 12:00 MZH 1450 Vorlesung wöchentlich Do 16:00 - 18:00 MZH 1450 Übung Die algorithmische diskrete Mathematik ist ein recht junges Gebiet mit Wurzeln in der Algebra, Graphentheorie, Kombinatorik, Informatik (Algorithmik) und Optimierung. Sie behandelt diskrete Strukturen wie Mengen, Graphen, Permutationen, Partitionen und diskrete Optimierungsprobleme. Diese Veranstaltung gibt eine Einführung in die algorithmische diskrete Mathematik. Es werden strukturelle und algorithmische Grundlagen der Graphentheorie und kombinatorischen Optimierung vermittelt. Im Vordergrund steht die Entwicklung und mathematische Analyse von Algorithmen zum exakten Lösen von kombinatorischen Optimierungsproblemen. Es werden u.a. folgende Themen behandelt: * Einführung in Graphentheorie, kombinatorische und lineare Optimierung * Graphentheorie: Grundbegriffe, Wege in Graphen, Euler- und Hamiltonkreise, Bäume * Algorithmische Grundlagen (Kodierungslänge, Laufzeit, Polynomialzeitalgorithmen) * Spannbäume, Matchings, Netzwerkflüsse und -schnitte (kombinatorische Algorithmen) * Einblick in lineare Optimierung: Modellierung, Polyedertheorie, Optimalitätskriterien, Dualität * Elemente der Komplexitätstheorie Die Veranstaltung richtet sich an fortgeschrittene Bachelorstudierende, ist aber auch für Masterstudierende geeignet. Die Kurse "Algorithmische Diskrete Mathematik" und "Algorithmentheorie" können nicht beide eingebracht werden. Beginn der Veranstaltung: Donnerstag, 19.10.23	Prof. Dr. Nicole Megow
03-M-Gy4-1	Funktionentheorie Complex Analysis Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 16:00 - 18:00 MZH 4140 Übung wöchentlich Mi 14:00 - 16:00 MZH 6200 Vorlesung wöchentlich Mi 16:00 - 18:00 MZH 4140 Übung wöchentlich Fr 08:00 - 10:00 MZH 1470 Vorlesung Einzeltermine: Di 06.02.24 10:00 - 12:00 MZH 5500 Di 06.02.24 - Mi 07.02.24 (Di, Mi) 10:00 - 12:00 MZH 5600 Mi 07.02.24 10:00 - 12:00 MZH 5500 Do 22.02.24 09:00 - 13:00 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Sa 06.04.24 09:00 - 13:00 HS 1010 (Kleiner Hörsaal)	Dr. Ingolf Schäfer Prof. Dr. Anke Dorothea Pohl
03-M-SP-2	Basics of Mathematical Statistics (Statistics I) (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 MZH 7200 MZH 1450 Lecture wöchentlich Mo 14:00 - 16:00 MZH 1380/1400 Exercise wöchentlich Do 10:00 - 12:00 MZH 7200 Lecture Einzeltermine: Do 14.03.24 09:30 - 12:30 MZH 6200 Mo 08.07.24 09:30 - 12:30 MZH 5500	Prof. Dr. Thorsten-Ingo Dickhaus
03-M-SP-26	Algebraische Topologie Algebraic Topology Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 08:00 - 10:00 MZH 7200 MZH 4140 Vorlesung wöchentlich Di 14:00 - 16:00 MZH 7200 Übung wöchentlich Do 08:00 - 10:00 MZH 7200 Vorlesung 2x 2SWS Vorlesung und 2SWS Übung. Studiengänge: M-BM-Alg	Prof. Dr. Dmitry Feichtner-Kozlov

Master: Pflichtveranstaltungen

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-NPDE-1	Numerical Methods for Partial Differential Equations (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Di 10:00 - 12:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Di 12:00 - 14:00 MZH 1450 Übung wöchentlich Do 12:00 - 14:00 MZH 2340 Lecture	Alfred Schmidt

Master: Wahlpflichtveranstaltungen

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IMAT-AU (03-ME-602.99c)	Algorithms and Uncertainty (in englischer Sprache) Kurs ECTS: 6 (9) Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 MZH 1090 Kurs wöchentlich Do 14:00 - 16:00 MZH 1470 Kurs Profil: SQ Schwerpunkt: IMA-SQ, IMA-AI https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imat/03-imat-au.pdf First Lecture: Thursday, Sep 19. A key assumption of many powerful optimization methods is that all the data is fully accessible from the beginning. However, from the point of view of many real-world applications (e.g., in logistics, production or project planning, cloud computing, etc.) this assumption is simply not true. Large data centers allocate resources to tasks without knowledge of exact execution times or energy requirements; transit times in networks are often uncertain; or, parameters such as bandwidth, demands or energy consumption are highly fluctuating. The current trend of data collection and data-driven applications often amplifies this phenomenon. As the amount of available data is increasing tremendously due to internet technology, cloud systems and sharing markets, modern algorithms are expected to be highly adaptive and learn and benefit from the dynamically changing mass of data. In the above examples, our knowledge of the current data is only partial or based on historical estimates. The class ``Algorithms and Uncertainty'' will teach students about the most common models of such uncertain data and how to design and analyze efficient algorithms in these models. Specifically, we will cover the theory of online optimization, where the input arrives without any prior information (such as network packets arriving to a router) and also needs to be processed immediately, before the next piece of input arrives. This model is best suited for analyzing critical networking and scheduling systems where devices and algorithms must perform well even in the worst-case scenario. In the cases where previous history can be used to model the upcoming data, we often employ robust optimization or stochastic optimization. In robust optimization, the aim is to optimize the worst-case of all possible realizations of the input data. Hence, this model is rather conservative. In stochastic optimization however, the algorithms work with the assumption that data is drawn from some probability distribution known ahead of time and typically the goal is to optimize the expected value. Nowadays, another source of information is often available: machine learning algorithms can generate predictions which are accurate most of the time. However, there is no guarantee on the quality of the prediction, as the current instance may not be covered by the training set. This statement motivated a very recent research domain that will be covered in this course: how to use error-prone predictions in order to improve guaranteed algorithms. Organization: The course will be taught in English in two sessions per week (4 SWS) including interactive exercise sessions. Examination: The examination will be by individual oral exam. As admission to the oral exam it is mandatory to present solutions in the exercise session at least twice during the term. Prerequisites: Having heard an introductory course to discrete algorithms and their mathematical analysis (e.g. Algorithmentheorie, Algorithmische Diskrete Mathematik) or graph theory is beneficial but not required.	Prof. Dr. Nicole Megow Dr. Felix Christian Hommelsheim
03-IMVP-IML	Interpretable Machine Learning (in englischer Sprache) Kurs ECTS: 6 (optional +3) Termine: wöchentlich Mo 14:00 - 16:00 Externer Ort: BIPS (Achterstr. 30) Room 1.550 Kurs wöchentlich Do 08:30 - 10:00 Externer Ort: BIPS (Achterstr. 30) Room 1.550 Kurs Einzeltermine: Mo 11.12.23 14:00 - 16:00 BIPS (Achterstr. 30) Room 2.690 Mo 04.03.24 14:00 - 16:00 BIPS 1550 Mi 06.03.24 09:00 - 12:00 BIPS (Achterstr. 30) Room 2.580 Do 07.03.24 13:00 - 16:00 BIPS (Achterstr. 30) Room 1.640 Profil: KIKR Schwerpunkt: IMVP-AI https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imvp/03-imvp-iml.pdf Die Veranstaltung findet in den Räumen des BIPS statt.	Prof. Dr. Marvin Nils Ole Wright
03-M-MDAIP-1	Mathematical Methods for Data Analysis and Image Processing (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 12:00 - 14:00 MZH 1090 Lecture wöchentlich Di 08:00 - 10:00 MZH 1380/1400 Lecture wöchentlich Di 14:00 - 16:00 MZH 2340 Exercise Einzeltermine: Mo 05.02.24 10:00 - 14:00 MZH 5500	Dirk Lorenz
03-M-SP-2	Basics of Mathematical Statistics (Statistics I) (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 MZH 7200 MZH 1450 Lecture wöchentlich Mo 14:00 - 16:00 MZH 1380/1400 Exercise wöchentlich Do 10:00 - 12:00 MZH 7200 Lecture Einzeltermine: Do 14.03.24 09:30 - 12:30 MZH 6200 Mo 08.07.24 09:30 - 12:30 MZH 5500	Prof. Dr. Thorsten-Ingo Dickhaus
03-M-SP-25	Inverse Problems in Imaging (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Di 12:00 - 14:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Fr 12:00 - 14:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Fr 14:00 - 16:00 MZH 2340 Exercise	Peter Maaß Dr. Matthias Beckmann
03-M-SP-26	Algebraische Topologie Algebraic Topology Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 08:00 - 10:00 MZH 7200 MZH 4140 Vorlesung wöchentlich Di 14:00 - 16:00 MZH 7200 Übung wöchentlich Do 08:00 - 10:00 MZH 7200 Vorlesung 2x 2SWS Vorlesung und 2SWS Übung. Studiengänge: M-BM-Alg	Prof. Dr. Dmitry Feichtner-Kozlov
03-M-SP-27	Finite Elements for Contact Problems (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 12:00 - 14:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Mi 10:00 - 12:00 MZH 2340 Lecture wöchentlich Mi 12:00 - 14:00 MZH 2340 Exercise	Prof. Dr. Andreas Rademacher
03-M-SP-28	Advanced Methods in Applied Statistics (Statistics III) (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Di 08:00 - 10:00 Lecture wöchentlich Do 08:00 - 10:00 MZH 1470 Lecture wöchentlich Fr 08:00 - 10:00 MZH 2340 MZH 1380/1400 Exercise Einzeltermine: Fr 12.01.24 08:00 - 10:00 Die Vorlesung am Di 8-10h findet im KKSB statt.	Prof. Dr. Werner Brannath
03-M-SP-30	Introduction to Robust Control (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 MZH 4140 Lecture wöchentlich Di 08:00 - 10:00 MZH 2340 Exercise wöchentlich Mi 12:00 - 14:00 MZH 4140 Lecture	Dr. Chathura Wanigasekara
03-M-SP-31	Introduction to Nonlinear Optimization, Optimal Control and Optimal Feedback Control (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 08:00 - 10:00 Lecture wöchentlich Mi 08:00 - 10:00 Exercise wöchentlich Do 08:00 - 10:00 Lecture Die Veranstaltung findet im NEOS Gebäude Raum 3410 statt.	Prof. Dr. Christof Büskens
04-M30-CP-SFT-3	Trajectory Optimization (in englischer Sprache) Vorlesung ECTS: 4,5 Termine: wöchentlich Mo 14:00 - 18:00 FZB 0240 Einzeltermine: Do 29.02.24 14:00 - 16:00 SFG 0150 Fr 24.05.24 15:00 - 16:30 IW3 0330	Prof. Dr. Christof Büskens Matthias Knauer

Master: Seminare

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-AC-2	High-Performance-Visualisierung (in englischer Sprache) High-Performance Visualization Ausgewählte Publikationen aus dem Bereich der Visualisierung großer wissenschaftlicher Datensätze Seminar ECTS: 4,5 / 6 Termine: wöchentlich Do 14:00 - 16:00 MZH 1100 Seminar Das Seminar beschäftigt sich mit den mathematischen Grundlagen der wissenschaftlichen Visualisierung und behandelt Methoden für das parallele Post-Processing großer wissenschaftlicher Datensätze. Solche Daten fallen in unterschiedlichsten wissenschaftlichen Anwendungen an. Sie entstehen zum einen durch Simulationen auf Hochleistungsrechnern (z.\ B. zur Unterstützung der Klimaforschung oder für die Vorhersage von Umströmung von Flugzeugflügeln). Sie können aber auch durch Messungen, wie bspw. durch Erdbeobachtungsmissionen, erzeugt werden. Um überhaupt erst aussagekräftige Informationen für die Visualisierung zu erhalten, müssen diese enorm großen Rohdaten zunächst prozessiert werden. Für eine anschließende explorative Analyse werden echtzeitfähige, interaktive Methoden benötigt, die wiederum auf hochparallele und effiziente Verfahren beruhen. Das Seminar greift daher aktuelle Trends in der wissenschaftlichen Visualisierung auf. Zur Auswahl stehen herausragende Publikationen führender Wissenschaftler, die Themen von Multi-Resolution-Extraktion von Toplologiemerkmalen bis hin zu parallelen Beschleunigungsverfahren für das Volumenrendering in virtuellen Arbeitsumgebungen behandeln.	Prof. Dr. Andreas Gerndt
03-M-AC-5	Mathematical Methods in Machine Learning (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 4,5/ 6 Termine: wöchentlich Mo 08:00 - 10:00 MZH 2340 Seminar	Peter Maaß Sören Dittmer
03-M-AC-16	Approximation Methods in Probability and Statistics (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 3/ 4,5/ 5/ 6 Termine: wöchentlich Mo 12:00 - 14:00 MZH 7200 MZH 4140 Seminar	Prof. Dr. Thorsten-Ingo Dickhaus
03-M-AC-19	Convex Analysis (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 3 / 4,5 / 5 / 6 Termine: wöchentlich Di 16:00 - 18:00 MZH 1090 Seminar Einzeltermine: Mi 14.02.24 09:00 - 12:00	Dirk Lorenz
03-M-AC-20	Numerical Methods and Neural Networks for Partial Differential Equations (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 4,5/ 6 Termine: wöchentlich Mo 14:00 - 16:00 MZH 2340 Seminar Einzeltermine: Mi 06.03.24 13:00 - 16:00 MZH 2340 Mo 11.03.24 10:00 - 13:00 MZH 2340	Alfred Schmidt Prof. Dr. Andreas Rademacher
03-M-MP-2	Modeling Project (Part 2) (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 9 Termine: wöchentlich Do 10:00 - 12:00 MZH 2340 Seminar	Prof. Dr. Andreas Rademacher

Oberseminare

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-OS-7	Oberseminar Parameter Identification - Analysis, Algorithms, Applications (in englischer Sprache) Research Seminar - Mathematical Parameter Identification Seminar Termine: wöchentlich Mi 12:00 - 14:00 MZH 1100 Seminar Homepage zur Veranstaltung: https://www.uni-bremen.de/rtg-pi3/qualification/rtg-seminar	Tobias Kluth Daniel Otero Baguer

Kolloquien

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-M-KOL-1	Mathematisches Kolloquium Colloquium Termine: wöchentlich Di 16:00 - 18:00	Prof. Dr. Christine Knipping Prof. Dr. Thorsten-Ingo Dickhaus

General Studies

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IBFW-HTO (03-BE-699.12)	Hands-on Tutorial on Optimization (in englischer Sprache) Blockveranstaltung ECTS: 3 Einzeltermine: Mo 09.10.23 - Fr 13.10.23 (Mo, Di, Mi, Do, Fr) 09:00 - 17:00 MZH 5500 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 and Gurobi) and tailor the solution process to certain properties of the problem. This course consists of two phases: One week Mon-Fri (full day) of lectures and practical labs: October 9-13, 2023, 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. Please confirm your participation by email to Felix fhommels@uni-bremen.de by September 15.	Prof. Dr. Nicole Megow Dr. Felix Christian Hommelsheim
03-IBFW-NIM	Nachhaltige Methoden und Methoden für Nachhaltigkeit in Mathematik und Informatik Sustainable Methods and Methods for Sustainibility in Maths and Computer Science Vorlesung ECTS: 2 Termine: wöchentlich Mo 16:00 - 18:00 CART Rotunde - 0.67 GW2 B3009 (Großer Studierraum) Ringvorlesung https://lvb.informatik.uni-bremen.de/igs/03-ibfw-nim.pdf Nachhaltigkeit, besser gesagt nachhaltige Entwicklung, ist ein großes Ziel, das sich auch unsere Universität Bremen auf die Fahnen geschrieben hat. Damit dieses sich deutlicher in der Lehre unseres Fachbereiches widerspiegelt, wird es im WiSe~2023/2024 eine Ringvorlesung geben, in der verschiedene Forschende über Bezüge zwischen ihrer Arbeit und unterschiedlichen Aspekten der Nachhaltigkeit berichten -- als Anstoß für Diskussionen mit vielen Menschen, die gleichfalls an der Konkretisierung der Nachhaltigkeitsziele mitarbeiten wollen. Aus dieser Initiative werden sich dann hoffentlich viele weitere Aktivitäten entwickeln, insbesondere weitere Lehrveranstaltungen in kommenden Semestern. Eingeladen sind alle Studierenden, Lehrenden und Forschenden mit Interesse an Nachhaltigkeitsthemen, ganz allgemein oder in einem spezielleren Sinn.	Diren Senger Ute Bormann
03-M-GS-5	Statistical Consulting (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 3 Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 Seminar	Dr. Martin Scharpenberg
03-M-GS-7	Introduction to R (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 3 Termine: wöchentlich Fr 13:00 - 16:00 3 SWS Seminar Raum wird nach Anmeldung in Stud.IP bekannt gegeben. Homepage des KKSB und Uni-Lageplan	Prof. Dr. Werner Brannath

Sonstige Veranstaltungen

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
	Bachelor Examen Mathematik sonstige	Prof. Dr. Marc Keßeböhmer

Wirtschaftsinformatik, B.Sc.

1. Studienjahr

Pflichtmodule

Modul 07-WW-BA-37-140

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
07-BA37-140-01	Personal und Organisation Human Resource Management and Organization Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mi 10:00 - 12:00 HS 2010 (Großer Hörsaal)	Dr. Julia Maria Kensbock

BWL-4

Finanzwirtschaft

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
07-V10-5-BWL101	Finanzwirtschaft Finance Vorlesung ECTS: WIng PT: 6 Termine: wöchentlich Di 08:00 - 10:00 GW2 B1820 (2 SWS)	Dr. Gerrit Liedtke
07-V10-5-BWL102	Finanzwirtschaft Übungen Übung Termine: wöchentlich Do 16:00 - 18:00 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) (2 SWS)	Fabian Thorsten Albrecht, M. Sc

INF-1

Praktische Informatik 1

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IBGP-PI1	Praktische Informatik 1: Imperative Programmierung und Objektorientierung Practical Computer Science 1 Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 13:00 Übung wöchentlich Mo 13:00 - 16:00 Übung wöchentlich Mo 16:00 - 19:00 Übung wöchentlich Di 14:00 - 16:00 HS 2010 (Großer Hörsaal) Vorlesung wöchentlich Mi 08:00 - 11:00 Übung wöchentlich Mi 11:00 - 14:00 Übung wöchentlich Mi 14:00 - 17:00 Übung Online wöchentlich Mi 14:00 - 17:00 Übung wöchentlich Mi 17:00 - 20:00 Übung wöchentlich Do 08:00 - 10:00 HS 2010 (Großer Hörsaal) Vorlesung Für Studierende des Vollfachs Informatik, Systems Engineering, Wirtschaftinformatik, Mathematik und Industriemathematik. Für Studierende der Digitalen Medien, Komplementärfach Informatik und Berufliche Bildung - Mechatronik gibt es die Veranstaltung Grundlagen der Programmierung. Die Übungen finden im MZH in der Ebene 0 statt. Der Übungsbetrieb startet in der 2. Semesterwoche.	Thomas Röfer

MAT-1

Mathematik

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IBGT-M1	Mathematik 1: Logik, Kombinatorik und Lineare Algebra Mathematics 1 Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Mo 14:00 - 16:00 MZH 1090 Übung wöchentlich Mo 14:00 - 16:00 MZH 1110 Übung wöchentlich Di 08:00 - 10:00 MZH 1090 Übung wöchentlich Di 08:00 - 10:00 MZH 1450 Übung wöchentlich Di 10:00 - 12:00 NW1 H 1 - H0020 Vorlesung wöchentlich Di 16:00 - 18:00 MZH 1100 Übung wöchentlich Di 16:00 - 18:00 MZH 1380/1400 Übung wöchentlich Di 16:00 - 18:00 Übung Online wöchentlich Mi 08:00 - 10:00 MZH 1090 SFG 2010 Übung wöchentlich Mi 08:00 - 10:00 MZH 1110 GW2 B1580 Übung wöchentlich Do 12:00 - 14:00 MZH 1380/1400 MZH 1090 Übung wöchentlich Fr 10:00 - 12:00 NW1 H 1 - H0020 Vorlesung Einzeltermine: Mo 26.02.24 08:00 - 10:00 MZH 5600 Die Vorlesungen finden entweder online synchron oder in Präsenz statt. Die Übungen sind in Präsenz geplant. Übungsternmine in Präsenz für Studierende der Wirtschaftsinformatik primär am Do 12-14h und für Digitale Medien am Di 8-10.	Dr. Tim Haga

WI-1

Einführung in die Wirtschaftsinformatik

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-WI-1 (03-BA-551)	Einführung in die Wirtschaftsinformatik Introduction to Business Informatics Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Do 13:00 - 16:00 MZH 1090 MZH 1380/1400 Vorlesung und Übung	Prof. Dr. Benjamin Müller, MBA

2./3. Studienjahr

Pflichtmodule

BWL-1

Rechnungswesen und Abschluss

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
07-BA37-110-01	Vorkurs Rechnungswesen und Abschluss Precourse Accounting and Accounts Vorlesung Einzeltermine: Mo 02.10.23 10:00 - 12:00 HS 2010 (Großer Hörsaal) Mo 02.10.23 14:00 - 18:00 WiWi1 A1070 Mo 02.10.23 14:00 - 16:00 HS 2010 (Großer Hörsaal) Mi 04.10.23 10:00 - 12:00 HS 2010 (Großer Hörsaal) Mi 04.10.23 14:00 - 18:00 WiWi1 A1070 Mi 04.10.23 14:00 - 16:00 HS 2010 (Großer Hörsaal) Do 05.10.23 10:00 - 12:00 HS 2010 (Großer Hörsaal) Do 05.10.23 14:00 - 18:00 WiWi1 A1070 Do 05.10.23 14:00 - 16:00 HS 2010 (Großer Hörsaal) Fr 06.10.23 10:00 - 12:00 HS 2010 (Großer Hörsaal) Fr 06.10.23 14:00 - 18:00 WiWi1 A1070 Fr 06.10.23 14:00 - 16:00 GW1-HS H0070	Prof. Dr. Dr. h.c. Jochen Zimmermann Johannes Voshaar Fabian Thorsten Albrecht, M. Sc Benedikt Plate, M. Sc
07-BA37-110-02	Rechnungswesen und Abschluss Accounting and Accounts Vorlesung ECTS: 9 Termine: wöchentlich Di 10:00 - 12:00 HS 2010 (Großer Hörsaal) Einzeltermine: Di 23.01.24 10:00 - 12:00 Di 23.01.24 10:00 - 12:00 Do 21.11.24 16:00 - 18:00 http://www.uni-bremen.de/controlling Beginn ab 24.10.2023	Prof. Dr. Dr. h.c. Jochen Zimmermann Johannes Voshaar Fabian Thorsten Albrecht, M. Sc Benedikt Plate, M. Sc Janik Ole Wecks, M. Sc
07-BA37-110-03	Rechnungswesen und Abschluss Accounting and Accounts Übung Termine: wöchentlich Mi 14:00 - 16:00 HS 2010 (Großer Hörsaal)	Prof. Dr. Dr. h.c. Jochen Zimmermann Johannes Voshaar Fabian Thorsten Albrecht, M. Sc Benedikt Plate, M. Sc Janik Ole Wecks, M. Sc
07-BA37-140-01	Personal und Organisation Human Resource Management and Organization Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mi 10:00 - 12:00 HS 2010 (Großer Hörsaal)	Dr. Julia Maria Kensbock

INF-4

Software-Projekt 2

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IBGP-SWP	Software-Projekt Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mi 12:00 - 14:00 MZH 1380/1400 Übung wöchentlich Mi 12:00 - 14:00 MZH 5500 Übung wöchentlich Mi 12:00 - 14:00 Übung Online wöchentlich Do 14:00 - 16:00 MZH 1110 Übung wöchentlich Do 14:00 - 16:00 MZH 1450 Übung Einzeltermine: Mi 18.10.23 12:00 - 14:00 MZH 1380/1400	Karsten Hölscher Dr. Hui Shi Amadou Amadou

Wahlmodule

Überblick Wahlmodule

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-05-H-505	Überblick über das Wahlangebot im Fach Informatik Vorlesung Die Veranstaltung findet online asynchron statt und gibt einen Überblick über das Wahlangebot im Fach Informatik, das auch für die Bachelorstudiengänge Digitale Medien/Medieninformatik, Wirtschaftsinformatik und Systems Engineering gilt.	Ute Bormann

Rechtliche Grundlagen (X-3)

Recht (X-3/1)

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
07-BA37-720-01	Recht Law Vorlesung ECTS: 6 Termine: zweiwöchentlich (Startwoche: 1) Fr 14:00 - 18:00 GW1-HS H0070 Einzeltermine: Fr 08.12.23 14:00 - 18:00 GW1-HS H0070	Dr. Irene Pötting

Medien- und IT-Recht

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IMAA-MITR (03-MB-803.04)	Medien- und IT-Recht Media and IT-Law Kurs ECTS: 6 Termine: wöchentlich Di 10:00 - 12:00 Kurs Online Profil: SQ, DMI. Schwerpunkt: IMA-DMI, IMVA-SQ https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imaa/03-imaa-mitr.pdf	Prof. Dr. Iris Kirchner-Freis, LL.M.Eur.

Schwerpunkt "Computational Finance"

WI-CF-WP

Auflistung der WInf-Schwerpunkt-Wahlmodule siehe unter WInf-Wahlmodule

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
07-B37-4-14-10	Digitalisierung im Rechnungswesen Digital Financial Reporting and Accounting Information Systems Seminar ECTS: 6 Einzeltermine: Di 24.10.23 10:00 - 12:00 WiWi1 A1220 - Video-HS Di 16.01.24 10:00 - 14:00 WiWi1 A1220 - Video-HS Mi 17.01.24 08:00 - 18:00 WiWi1 A1220 - Video-HS Do 18.01.24 10:00 - 14:00 WiWi1 A1220 - Video-HS Mi 24.01.24 - Do 25.01.24 (Mi, Do) 10:00 - 14:00 WiWi1 A1220 - Video-HS	Prof. Dr. Thomas Reinhard Loy
07-B37-5-14-04	Investments Seminar ECTS: 6 Termine: wöchentlich Do 08:00 - 10:00 WiWi1 A1070 http://www.fiwi.uni-bremen.de	Prof. Dr. Thorsten Poddig
07-B37-5-14-05	Behavioral Finance (in englischer Sprache) Seminar ECTS: 6 Termine: wöchentlich Do 10:00 - 12:00 WiWi1 A1100	Dr. Marten Laudi

Schwerpunkt "E-Business"

WI-EB-WP

Auflistung der WInf-Schwerpunkt-Wahlmodule siehe unter Winf-Wahlmodule

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IBAA-ECA (03-BB-805.05)	E-Commerce-Anwendungen E-Commerce Applications Kurs ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mo 16:00 - 18:00 SFG 0140 Vorlesung https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibaa/03-ibaa-eca.pdf Für Studierende des Zertifikatsstudiums DiMePäd ist eine Teilnahme nur bei ausreichender Kapazität möglich.	Markus Haydl

Schwerpunkt "Informationstechnikmanagement"

WI-IM-WP

Auflistung der WInf-Schwerpunkt-Wahlmodule siehe unter WInf-Wahlmodule

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IBAP-ISEC (03-BB-707.01)	Informationssicherheit Information Security Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Di 14:00 - 18:00 MZH 6200 Vorlesung und Übung Einzeltermine: Mo 12.02.24 - Fr 16.02.24 (Mo, Di, Mi, Do, Fr) 08:00 - 18:00 MZH 6200 Schwerpunkt: SQ https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibap/03-ibap-isec.pdf	Prof. Dr.-Ing. Carsten Bormann PD Dr. Karsten Sohr Stefanie Gerdes
07-B37-5-13-09	Strategisches Management (in englischer Sprache) Strategic Management Seminar ECTS: 6 Termine: zweiwöchentlich (Startwoche: 2) Do 14:00 - 18:00 WiWi1 A1070 zweiwöchentlich (Startwoche: 2) Do 14:00 - 18:00 WiWi1 A1020 Einzeltermine: Do 19.10.23 14:00 - 18:00 WiWi1 A1070 Do 19.10.23 14:00 - 18:00 WiWi1 A1020	Dr. Julia Maria Kensbock

WInf-Wahlmodule

WI-W/01 Datenbanksysteme

Schwerpunkte: CF, EB, IM, LO

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IBAP-DBS (03-BB-703.01)	Datenbanksysteme Database Systems Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Di 12:00 - 14:00 SFG 0140 Vorlesung wöchentlich Mi 10:00 - 12:00 SFG 0140 Vorlesung wöchentlich Mi 16:00 - 18:00 MZH 1380/1400 Übung Die "Hauptveranstaltung" Datenbanksysteme mit 6 CP geht bis Ende Dezember und die 3CP Ergänzung Datenbanksysteme beginnt im Januar. https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibap/03-ibap-dbs.pdf	Prof. Dr. Sebastian Maneth

WI-W/03 Softwaretechnik

Schwerpunkte: CF, EB, IM

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IBAP-SWT (03-BB-706.02)	Softwaretechnik Software Engineering Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 MZH 6200 Übung wöchentlich Do 14:00 - 16:00 MZH 1380/1400 MZH 1090 Vorlesung Schwerpunkt: SQ https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibap/03-ibap-swt.pdf	Prof. Dr. Rainer Koschke

WI-W/06 Mensch-Technik-Interaktion

Schwerpunkt: EB, IM

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IBAA-MTI (03-BB-801.01)	Mensch-Technik-Interaktion Human Computer Interaction Kurs ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 MZH 1110 Übung wöchentlich Mo 12:00 - 14:00 MZH 1470 Übung wöchentlich Mi 08:00 - 10:00 MZH 5600 Übung wöchentlich Mi 12:00 - 14:00 MZH 1110 Übung wöchentlich Do 08:00 - 10:00 MZH 5600 Übung wöchentlich Do 12:00 - 14:00 GW2 B1410 Vorlesung Schwerpunkt: DMI https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibaa/03-ibaa-mti.pdf	Prof. Dr. Tanja Döring

WI-W/07 Grundlagen des Maschinellen Lernens

Schwerpunkte: CF, LO

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IBAP-ML (03-BB-710.10)	Grundlagen des Maschinellen Lernens Fundamentals of Machine Learning Kurs ECTS: 6 Termine: wöchentlich Di 14:00 - 16:00 MZH 1380/1400 Übung wöchentlich Mi 10:00 - 12:00 HS 1010 (Kleiner Hörsaal) Kurs wöchentlich Mi 12:00 - 14:00 SFG 0140 GW1 B0100 Übung Einzeltermine: Mo 19.02.24 09:00 - 12:00 HS 2010 (Großer Hörsaal) Die Vorlesungsinhalte werden über Videos und Folien asynchron bereitgestellt ("flipped classroom"-Konzept). Schwerpunkt: AI https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibap/03-ibap-ml.pdf	Felix Putze Tanja Schultz Saurav Pahuja

WI-W/52 Strategisches Management

Schwerpunkte: EB, IM, LO

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
07-B37-5-13-09	Strategisches Management (in englischer Sprache) Strategic Management Seminar ECTS: 6 Termine: zweiwöchentlich (Startwoche: 2) Do 14:00 - 18:00 WiWi1 A1070 zweiwöchentlich (Startwoche: 2) Do 14:00 - 18:00 WiWi1 A1020 Einzeltermine: Do 19.10.23 14:00 - 18:00 WiWi1 A1070 Do 19.10.23 14:00 - 18:00 WiWi1 A1020	Dr. Julia Maria Kensbock

WI-W/53 Personal und Organisation

Schwerpunkte: EB, IM, LO

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
07-BA37-140-01	Personal und Organisation Human Resource Management and Organization Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Mi 10:00 - 12:00 HS 2010 (Großer Hörsaal)	Dr. Julia Maria Kensbock

WI-W/62 Gründungsmanagement II

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
07-B37-5-13-11	Gründungsmanagement II Entrepreneurship II Seminar ECTS: 6 Termine: zweiwöchentlich (Startwoche: 1) Fr 14:00 - 18:00 WiWi1 A1070 http://www.lemex.uni-bremen.de	Prof. Dr. Jörg-Rainer Freiling

W-WI/72 Digitalisierung in Staat und Gesellschaft

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IBVA-DSG	Digitalisierung in Staat und Gesellschaft Vorlesung ECTS: 6 Termine: wöchentlich Di 14:00 - 18:00 MZH 5500 Vorlesung und Übung https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibv/03-ibva-dsg.pdf	Prof. Dr. Dr. Björn Niehaves Luca Tom Bauer

Bachelor-Projekt (WI-PR)

Es können neben den Projekten der Wirtschaftsinformatik auch die Bachelorprojekte der Informatik angewählt werden.
Studierende der WInf-PO\'23, die ein 12CP-FB7-Projekt wählen, belegen für das Modul Projekt-Ergänzung
regelhaft das eGS-Angebot Projektmanagement in der benoteten Variante. Die Projektbetreuer:innen können
ein benotetes Alternativ-Angebot dafür anbieten, das dann beim Prüfungsamt beantragt werden kann.

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
03-IBPJ-AICI	Projekt AI x City ( WiSe 23/24 bis SoSe 2024) Projektplenum ECTS: 12 Termine: wöchentlich Mi 14:00 - 16:00 MZH 8100 Plenum	Prof. Dr. Dr. Björn Niehaves Dr. Gerhard Klassen Luca Tom Bauer
03-IBPJ-COLLVR	Projekt CollabVR ( WiSe 23/24 bis SoSe 2024) Projektplenum ECTS: 12 Termine: wöchentlich Fr 14:00 - 16:00 Externer Ort: MZH 8100 Plenum In CollabVR steht die Erstellung eines Kollaborationsraumes in VR und anschließender wissenschaftliche Bewertung der Kollaboration im Vordergrund. Es werden Grundlagen zu Theorie, modernen Kollaborations Technologien und Einsatzgebiete vermittelt. Im Fokus steht die selbsständige Erarbeiten eines Kollaborationraumskonzepts in VR.	Prof. Dr. Dr. Björn Niehaves Dr. Marc Wyszynski Sebastian Weber Raphael Palombo Dulce Maria Villegas Nunez
07-B37-5-13-17	Projektmodul IEM² I - Gründungsmanagement Teaching Project SME Management Projektplenum ECTS: 12 Einzeltermine: Fr 20.10.23 10:00 - 14:00 WiWi1 A1100 Fr 03.11.23 10:00 - 14:00 GW1 A1260 Fr 24.11.23 08:00 - 16:00 WiWi1 A1100 Fr 08.12.23 08:00 - 16:00 WiWi1 A1100 Fr 22.12.23 08:00 - 16:00 WiWi1 A1100 Fr 26.01.24 08:00 - 16:00 WiWi1 A1100 Fr 02.02.24 10:00 - 14:00 WiWi1 A1100 https://www.uni-bremen.de/arbeitsgebiet-entrepreneurship/lehre/bachelor-studium	Dr. Jan Harima
07-B37-5-13-22	Projektmodul IEM² VI - future concepts bremen - Innovative Praxisprojekte future concepts bremen - Innovative Practice Projects Projektplenum ECTS: 12 Termine: zweiwöchentlich (Startwoche: 1) Do 10:00 - 14:00 WiWi2 F3290 Einzeltermine: Do 19.10.23 12:00 - 14:00 SFG 2030 Im Projektmodul „future concepts bremen – Innovative Praxisprojekte“ werden zukunftsorientierte Geschäfts- und Organisationskonzepte mit Praxispartner:innen aus Bremen entwickelt. Passend für alle Studierenden im Bachelorstudium, die den Studienschwerpunkt Internationales Entrepreneurship, Management und Marketing (IEM²) gewählt haben oder im Rahmen der General Studies Schlüsselqualifikationen für den eigenen Berufsweg erwerben wollen. Es werden keine Vorkenntnisse benötigt. Als Teilnehmende erarbeitet ihr in einem Team gemeinsam mit bremischen Praxispartner:innen individuelle Lösungsansätze zu Problemen der unternehmerischen Praxis. Hierbei werdet ihr in Form von individuellen Gruppencoachings begleitet. Zum Ende des Semesters werden alle Lösungen im Rahmen eines Demo Day öffentlich präsentiert. Die Teilnahme am Projektmodul bietet euch die Möglichkeit Wissen und Fähigkeiten in den Bereichen Management und agile Strategieentwicklung- und implementierung zu entwickeln. Darüber hinaus erhaltet ihr wertvolle Praxiskontakte zu zukünftigen Arbeitgebern. https://www.uni-bremen.de/lemex/transfer/future-concepts-bremen Weitere Informationen werden wir in dieser Stud.IP-Veranstaltung teilen. Wir freuen uns auf euch!	M. Sc Leon Marquardt
07-B37-5-14-10	Projektmodul FiRSt I - Finanzwirtschaft Teaching Project Finance Projektplenum ECTS: 12 Termine: wöchentlich Fr 14:00 - 16:00 WiWi1 A1170 - PC-Pool http://www.fiwi.uni-bremen.de	Prof. Dr. Thorsten Poddig

General Studies

\'Analyse von Wirtschaftsdaten\' wird in der BPO 2023 ersetzt durch \'Datenanalyse\'.

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
07-B37-1-30-01	Analyse von Wirtschaftsdaten Analysis of Economic Data Vorlesung ECTS: 3 Die Veranstaltung findet digital asynchron statt.	Prof. Dr. Martin Missong
07-BA37-520-01	Datenanalyse Data Analysis Vorlesung Termine: wöchentlich Mi 16:00 - 18:00 HS 2010 (Großer Hörsaal) Beginn ab 25.10.2023	Prof. Dr. Martin Missong
META-2023-ALL-IF	26. internationale Informatica Feminale (in englischer Sprache) Informatica Feminale - Summer University for Women in Computing Sommeruniversität für Frauen in der Informatik /Summer University for Women in Computing Blockveranstaltung ECTS: 1-3 (je Kurs/for every course) 60 Lehrveranstaltungen in Deutsch und Englisch für Bachelor- und Masterstudentinnen aller Fächer. Als General Studies sowie teilweise als Fachstudium im Sommersemester 2022 sowie im Wintersemester 2022/23 anerkannt. Alle Einzelangaben, Zeiten und Anmeldungen jederzeit nur über die Website https://www.informatica-feminale.de. 60 courses in German and English for women Bachelor and Master students from all fields of study. Courses are part of General Studies, some are accepted in Informatics; in the summer semester 2022 as well as in winter semester 2022/23. Further information, schedules and registration only on the website https://www.informatica-feminale.de.	Veronika Oechtering Henrike Illig

Weitere Veranstaltungen

VAK	Titel der Veranstaltung	DozentIn
07-BA37-803-01	Career Camp 2024 - Intensive Woche um Berufseinstieg, Karriereentwicklung und Vernetzung mit Unternehmen Einwöchige Blockveranstaltung vom 18. - 22. März 2024 (in Vollzeit) Seminar ECTS: 3 Einzeltermine: Fr 20.10.23 14:00 - 16:00 WiWi1 A1100 Mo 18.03.24 08:00 - 18:00 WiWi1 A1100 Di 19.03.24 08:00 - 18:00 WiWi1 A1070 Di 19.03.24 08:00 - 18:00 WiWi1 A1100 Di 19.03.24 14:00 - 20:00 Mi 20.03.24 08:00 - 18:00 WiWi1 A1020 Do 21.03.24 - Fr 22.03.24 (Do, Fr) 08:00 - 18:00 https://www.uni-bremen.de/wiwi/praxis-und-transfer/angebote-fuer-studierende/praxisrelevante-seminare-und-events-mit-cp-erwerb/career-camp	Dipl.-Oec. Maren Hartstock

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Veranstaltungsverzeichnis

Hinweis

Lehrveranstaltungen WiSe 2023/2024

Fachbereich 03: Mathematik/Informatik

Digitale Medien, B.Sc.

1. Studienjahr

B-MI-1

B-MI-21

B-MI-31

B-MG-11 / B-MW-11 (HfK)

2. Studienjahr

Lehrveranstaltungs-Überblick

B-MI-5

B-MI-6

B-MI-7

B-MA-1

3. Studienjahr

Lehrveranstaltungs-Überblick

B-MI-8

B-MI-9

B-MA-2

Graduiertenseminare

General Studies/Veranstaltungen anderer Studiengänge

Sonstige Veranstaltungen ohne Kreditpunkte

Informatica Feminale

Digitale Medien, M.Sc.

1st academic year

M-MI (Media Informatics)

M-MI-d ( Media Informatics in deutscher Sprache )

M-MT (Media Theory)

M-MA-2 (Special Topics in Digital Media)

M-MA-2-d ( Special Topics in Digital Media in deutscher Sprache)

M-MA-1 / M-MD (HfK)

2nd academic year

M-MA-32 (Master Project)

Graduate Seminars

General Studies

M-MA-2 Special Topics of Digital Media (alt: M-105)

Elementarmathematik B.A. BiPEb / M.Ed. (Grundschule)

Bachelor: 1. Semester

Bachelor: 3. Semester

Bachelor: 5. Semester

Master: 1. Studienjahr

Master: 2. Studienjahr

Industrial Mathematics & Data Analysis, M.Sc.

Foundations (33 CP)

Module: Mathematical Methods for Data Analysis and Image Processing (9 CP)

Module: Modeling Project (15 CP)

Module: Numerical Methods for Partial Differential Equations (9 CP)

Area of Focus: Data Analysis (45 CP)

Area of Focus (27 CP)

Extension (18 CP)

Area of Focus: Industrial Mathematics (45 CP)

Area of Focus (27 CP)

Extension (18 CP)

Industriemathematik, B.Sc.

Vor dem ersten Semester

Bachelor 1. Semester

Modul: Analysis 1-2 (21 CP)

Modul: Lineare Algebra 1-2 (21 CP)

Modul: Mathematisches Computerpraktikum (3 CP)

Bachelor 3. Semester

Modul: Analysis 3 (9 CP)

Modul: Numerik 1 (9 CP)

Bachelor 4. Semester und höher

Modul: Fortgeschrittene Themen Industriemathematik (9 CP)

Modul: Mathematische Modellierung (9 CP)

General Studies - Fachergänzende Studien

Informatik, B.Sc./M.Sc.

Bachelor Informatik

Einführung Bachelor-Informatik

Komplementärfach Informatik

Bachelor 1. Semester (Vollfach)

Bachelor 3. Semester

Bachelor 4. Semester und Folgende

Bachelorprojekte

Wahlbereich Bachelor-Aufbau (IBA) / Bachelor-Basis (BB)

Wahlbereich Bachelor-Vertiefung (IBV) / Bachelor-Ergänzung (BE)

Freie Wahl inkl. Seminare - IBFW / BE

Fachergänzende Studien