Modern power grids face a multitude of challenges: A high share of renewables means a more sophisticated management of real power demand and supply, ancillary services are provided in an ever more decentralized manner, and power grids must become resilient instead of just being robust. Agent systems have established themselves as methodology for a decentralized and resilient operation of modern power grids. Especially learning agents based on Deep Reinforcement Learnings can react to unforseen events and find good strategies even in complex situations. In this lecture, we will introduce an approach for flexibility modelling as a way to provide an agent's view of the world, and will extensively concern ourselves with the application of Deep Reinforcement Learning in power grids, including approaches to explainability and learning from domain knowledge (offline learning).

Begleitseminar zu Abschlussarbeiten im Master und Bachelor und Kolloquium mit Vorträgen
Im Oberseminar (Begleitseminar) finden die Vorträge zur Abschlussarbeiten in Bachelor und Master sowie Vorträge zu Promotionsvorhaben statt.
Gäste sind herzlich willkommen!

Die Veranstaltung "Smart Grid Research" deckt ein breites Spektrum an Themen der Forschung im Bereich der intelligenten Stromnetze ab.

Beginnend mit einer grundlegenden Einführung in Smart Grids, werden die Teilnehmenden mit den Zielen, der Bedeutung, der Geschichte und der Entwicklung von Smart Grids vertraut gemacht. Dies bildet die Grundlage für ein tieferes Verständnis der Schlüsseltechnologien und -komponenten, die in Smart Grids zum Einsatz kommen.

In einem weiteren Teil der Veranstaltung lernen die Studierenden die Grundlagen von Forschung kennen und erlernen Kompetenzen, wie das effiziente Lesen von wissenschaftlichen Publikationen.

Um den praktischen und aktuellen Bezug zu stärken, werden begleitend zu ausgewählten Schwerpunktthemen anschließend aktuelle Forschungsprojekte vorgestellt. Dies ermöglicht es den Studierenden, Einblicke in die neuesten Entwicklungen und Herausforderungen im Bereich der Smart Grids zu erhalten.

Dieses Modul gibt einen umfassenden Überblick über den Entwurf von Soft- und Hardware für Steuersysteme von industriellen Produktionsanlagen. Dies schließt einen Blick auf interdisziplinäre Aspekte ein, die im Zusammenspiel mit Maschinenbau und Elektrotechnik entstehen.

Der Entwurf industrieller Steuersysteme unterscheidet sich deutlich von anderen Anwendungsfeldern aufgrund von drei wesentlichen Faktoren: Zum einen ist die Software eng mit der Physik der Maschine verwoben — man spricht auch von Cyber-Physikalischen Produktionssystemen (CPPS) — die ein interdisziplinäres Denken erfordern. Weiterhin haben Produktionsanlagen erheblich längere Lebensdauern, weswegen man bei der Einführung von neuen Techniken berücksichtigen muss, wie diese auf Bestandssysteme angewendet werden können. Und zusätzlich sind im Feld der Industrieautomatisierung völlig andere Programmiersprachen und Hardware-Plattformen etabliert, die beeinflussen, mit welchen Werkzeugen man in der Praxis Akzeptanz findet.

In der Vorlesung werden die notwendigen Grundlagen der lange etablierten Technik vermittelt, die bereits etablierten Neuerungen im Zuge von Industrie 4.0 gezeigt, sowie aktuelle Ansätze aus der Forschung vorgestellt, wie moderne Entwicklungsmethodik in dieses Feld gebracht werden kann. Die erste Vorlesungshälfte wird durch eine Übung zu den Grundlagen begleitet, welche dann in einer Projektarbeit während der zweiten Vorlesungshälfte eingesetzt werden.

Vorträge zur Abschlussarbeitsthemen in Bachelor und Master

Teilnehmer*innen des Seminar berichten über ihre Abschlussarbeit in der Abteilung "Digitalisierte Energiesysteme".

In dieser Veranstaltung wird zunächst die Relevanz von Agenten im Energiekontext herausgestellt. Dann werden Simulationen im Energiekontext thematisiert, wobei unterschiedliche Arten von Simulationen und deren Relevanz beleuchtet werden. Als nächstes werden lernende Agenten im Energiekontext untersucht, wobei darauf eingegangen wird, für welche Themen Lernverfahren sinnvoll sind. Hier werden anschließend verschiedene Einsatzbereiche wie Anomalieerkennung, Vorhersagemodelle oder strategische Koalitionsformation im Detail besprochen inklusive der Grundlagen für geeignete Verfahren. In der Übung werden entsprechend verschiedene Modelle für die unterschiedlichen Anwendungsfälle untersucht. Dazu erstellen die Studierenden eigene Energie-Simulationen anhand derer anschließend Datensätze für die Erstellung von maschinell lernenden Modellen generiert werden. Hierbei entwickeln die Studierenden fortlaufend ein eigenes Artefakt, welches sie in den einzelnen auf einander aufbauenden Übungen immer weiter entwickeln. Am Ende haben die Studierenden neben Grundlagen bzgl. lernender Systeme die Kompetenz erlernt, einschätzen zu können, ob das jeweilige verwendete Verfahren für das gegebene Beispiel geeignet war.

The functionality of biomimetic reversable adhesives, ultra-high strength nanocomposites, piezoelectric nanogenerators, electromechanical contact switches, mechanical resonators, as well as ultra-sensitive force and chemical sensors is dependent on nanomechanical phenomena. To experimentally investigate nanomechanical phenomena, nanorobotics and microscopy tools are combined and exploited.
A variety of topics within the field of nanomechanics and related experimental methods and tools are presented in an introductory lecture. Students select a topic that they are most interested in to carry out individual work. Topics can be more theoretically or practically orientated depending on the curiosity of the student. Students can also propose their own topics. Students can also be provided with the opportunity to conduct laboratory work, including carrying out nanomanipulation using optical or scanning electron microscopes. In the second half of semester, each student will give a lecture or presentation on their selected topic, and will be provided feedback on both their content and communication skills.

Learning objectives:
• Acquire knowledge in the field of nanomechanics, including:
o fundamental concepts in the mechanic properties of materials,
o the advantages, challenges, and application of nanomaterials,
o microscopy and nanohandling basics and their application towards studying the mechanics of nanomaterials
o insights into the state of the art in nanomechanics research.
• Further develop research and communication skills through self-directed reading and presentations.

Im Rahmen dieses Projekts analysieren Studierende eigenständig, auf Grundlage selbst zu definierender Forschungsfragestellungen, Probleme der Modellbildung von Robotersystemen in einem forschungs- und anwendungsnahen Umfeld.

Typische Fragestellungen können dabei (je nach Interesse der Teilnehmenden) folgende Aspekte umfassen:

Modellbildung von Robotersystemen
Parameteridentifikation
Dynamische Simulation
Grundlegende Regelungssynthese
Entwicklung verteilter Multiagenten-Systeme
Evaluierung Kommunikationsstrategien und -Protokollen

Als Anwendungs- und Validierungsplattform stehen mehrere Turtlebot-Burger-Roboter zur Verfügung

2 SWS Vorlesung, 2 SWS Seminar/Labor

Dieser Kurs führt in grundlegende Konzepte der Informatik und in die Programmierung mit Python ein.
Vorlesungen und Übungen sind auf Deutsch, Folien sind auf Englisch. Begleitend werden englischsprachige Vorlesungsvideos herausgegeben.

Ziel der Veranstaltung Webprogrammierung ist es, den Studierenden die Basis-Konzepte und Technologien der Entwicklung von interaktiven, dynamischen Webseiten zu vermitteln. Die Studierenden sollen die Technologien selbstständig bei der Entwicklung eigener Webseiten einsetzen können. Die Veranstaltung besteht aus einer Vorlesung (2.01.016) und einem Projekt/Übung (2.01.016a oder 2.01.016b).

Praxisveranstaltung: Pflicht für Wirtschaftsinformatik

Ziel der Veranstaltung ist es, Konzepte der parallelen Programmierung im Allgemeinen und der parallelen Programmierung mit Java-Threads im Speziellen kennenzulernen und selbst praktisch zu beherrschen. Die Veranstaltung besteht aus Vorlesung (2.01.021) und Übung (2.01.021a).

/// Goals of the course ///
At the end of the course, students will be able to
* analyze the technical merits of specific developments within the field of IT-security,
* substantiate their analyses using existing and scientific documented knowledge,
* clearly write up those analyses in a concise scientific report, and
* further develop an attitude in which being able to clearly explain matters is geared to optimize the quality of feedback.

/// Course contents ///
The course contents consist of studying and assessing a specific topic in the field of IT-security. There will be multiple topics, and each topic is to be tackled by an individual student. Students will be handed out material such as scientific articles to help them understand the topic at hand. Part of the course consists of discovering additional material. Students will dig deep into the selected topic. Students will present their analyses and findings in two ways: in a concise scientific report as well as in a 20 min. presentation, which is followed by a discussion and a round of feedback. In the start of the course, all available topics will be introduced to the students so that they can pick a for them suitable topic.

/// Assessment ///
Students will be assessed on the basis of their written scientific report (high weight), their presentation and consequent discussion (medium to high weight), and the general process (low weight; includes: independence, planning, active involvement, …)

/// Topics ///
* Malicious software
* Security operations centers and their performance
* Weaknesses of the RSA cryptosystem
* Zero-knowledge proofs (ZKPs)
* Online tracking methods and countermeasures
* Privacy in instant messaging
* Privacy metrics and ways to achieve certain privacy levels
* Your own topic

More details will follow.

This course combines theoretical foundations from the field of Explainable Artificial Intelligence (XAI) with practical implementations for real-world problems. The course is stuctured in 4 parts:
Part I includes the research of the theoretical background of Explainable Artificfial Intelligence (XAI).
Part II is a 1-week programming block seminar covering the basics of XAI.
In Part III, you will build and evaluate your own real-world XAI application and write a term paper.
Part IV is a presentation and feedback session.

Please download the instructions for the assignment to get a detailed overview of the course structure.

This module will be held in cooperation with students from the Ruhr University Bochum (Prof. Dr. Christian Meske). The entire course takes place online.
All course materials will be made available in the cloud storage of the Ruhr Universität Bochum. To access them, please create an account by following the steps below:

1. https://moodle.ruhr-uni-bochum.de/login/index.php
2. create a new account ("Neues Konto anlegen")
3. accept the "Terms of Use
4. accept the "Privacy Policy
5. fill in the document
5.1 Reason for creating an account Participation in a course (study outside the RUB) ("Grund für die Erstellung des Kontos: Teilnahme an einer Lehrveranstaltung (Studium außerhalb der RUB)")
6. confirm your email address via the link in RUB Moodle: Confirmation of access (mail may take a few minutes)
7. search for the course: 'Erklärbare Künstliche Intelligenz - Programmierpraktikum SS24 (SoSe 2024)' (Password: XaiSOse2024)

Wird als ATLANTIS E-Learning Modul ausschliesslich an Studenten anderer Universitäten angeboten. Oldenburger Studenten können dafür das inhaltlich gleiche Modul “Produktionsorientierte Wirtschaftsinformatik” im Wintersemester belegen

Together with students from TUIT Urgench (Uzbekistan), current issues in the processing of extensive data in the IoT and in smart regions are developed and discussed in a research-oriented manner.

Caber-physische Systeme verändern in Zukunft unsere Interaktion mit der physischen Welt auf genau die gleiche Art, wie das Internet und die sozialen Medien in den vergangenen Jahrzehnten unseren Umgang miteinander verändert haben. Diesem Umbruch wollen wir in dem seminar nachspüren.

1. Fundamentals of control-oriented modeling
2. Special properties of nonlinear control systems
· Finite escape time
· Chaos
· Limit cycles
· Equilibria
3. Stability properties/ Stability analysis
· Local vs. global stability
· Lyapunov methods
· Stability of limit cycles
· Criteria for the proof of instability
4. Nonlinear control design
· Control Lyapunov functions
· Backstepping control
· Feedback linearization
· Flatness-based control
5. Nonlinear observer synthesis

1. Iterative learning control (ILC)
· Fundamental 2D system structures
· Stability criteria
· Selected optimization approaches
2. Data-driven neural network model-ing vs. first-principle modeling
· Static function approximations
· NARX modeling
3. Design of neural network-based controllers
4. Stability of neural network-based controllers

In diesem Modul werden aktuelle Beträge der Forschung zur Digitalen Transformation im Energiesektor sowie Green Information Systems gelehrt und deren Relevanz für die Wissenschaft und Praxis diskutiert. Durch die Diskussion und Reflexion verschiedener wissenschaftlicher Veröffentlichungen in den genannten Themenfeldern werden fundamentale Erkenntnisse zum Verständnis von wissenschaftlichen Ergebnissen und Methodenkompetenzen vermittelt.

Im Einzelnen sind dies Beiträge zu folgenden Themenbereichen (unter anderem):
• (Neue) Geschäftsmodelle im Energiesektor
• Akzeptanz und (Nicht-)Nutzung von nachhaltigen Technologien
• Digitalisierung der Energieforschung
• Forschungsdatenmanagement im Energiesektor
• Open Science in der Energieforschung

Das Forschungsseminar Systemanalyse und -optimierung intergriert sich in der Veranstaltung Oberseminar Systemanalyse und -optimierung. Bitte tragen Sie sich dort ein. Dort wird auch die Planung der Vorstellungen und Verteidigungen im Ablaufplan vorgenommen!

We look at relevant theory and neuroscience foundations for guiding the development of high-performance systems. We discuss approaches to user modeling, interface design that supports user choice, synergistic combination of modalities with sensors, and blending of multimodal input and output. We also highlight an in-depth look at the most common multimodal-multisensor combinations- for example, touch and pen input, haptic and non-speech audio output, and speech co-processed with visible lip movements, gaze, gestures, or pen input. A common theme throughout is support for mobility and individual differences among users-including the world's rapidly growing population of seniors.

This seminar would be most appropriate for graduate students, and of primary interest to students studying computer science and information technology, human–computer interfaces, mobile and ubiquitous interfaces, and related multidisciplinary majors.

Central part of the seminar is the reference book "The Handbook of Multimodal-Multisensor Interfaces: Signal Processing, Architectures, and Detection of Emotion and Cognition - Volume 1" (https://dl.acm.org/doi/book/10.1145/3015783). At the beginning there will be an introduction to the subject. Everyone will receive a chapter, for which a presentation (30 min. + 30 min. discussion) and a written elaboration (5-10 pages) are to be prepared.

Contact: Ilira Troshani, ilira.troshani@uni-oldenburg.de

In dieser Veranstaltung werden Anwendungen digitaler Werkzeuge zum nachhaltigen Wirtschaften besprochen. In diesem Zusammenhang werden außerdem wirtschaftsinformatische Forschungsmethoden eingeführt und vertieft. Dazu gehören Labor- und Feldexperimente, Umfragen und Case Studies. Hörer:innen der Veranstaltung gewinnen so einen Zugang zum wissenschaftlichen Arbeiten in der nachhaltigen Wirtschaftsinformatikforschung.

Data Science is an interdisciplinary science at the intersection of statistics, machine learning, data visualization, and mathematical modeling. This course is designed to provide a practical introduction to the field of Data Science by teaching theoretical principles while also applying them practically. Topics covered range from data collection and preparation (data sources & formats, data cleaning, data bias), mathematical foundations (statistical distributions, correlation analysis, significance) and methods for visualization (tables & plots, histograms, best practices) to the development of models for classifying or predicting values (linear regression, classification, clustering).

Die Entwicklung neuartiger, auf Nanomaterialien basierender, elektronischer, biomedizinischer, oder mikrofluidischer Bauteile setzt voraus, dass solche neuartigen Materialien genau charakterisiert werden können. Dies schließt Kenntnisse über die Oberflächenkräfte auf dieser Größenskala ein, die hier drastisch gegenüber der Gravitationskraft an Bedeutung gewinnen, im Vergleich zur makroskopischen Größenordnung.
Ein wichtiges Werkzeug, sowohl für die Charakterisierung der Topographie als auch für Kraftmessungen und Manipulation von Objekten auf der Nanoskala, ist das Rasterkraftmikroskop. Im Rahmen dieser Veranstaltung erhalten Studierende anhand forschungsnaher Fragestellungen einen Einblick in die Funktionsweise und die praktischen Aspekte der Handhabung eines Rasterkraftmikroskops. Auch eigene Themenvorschläge können von den Studierenden eingebracht werden. In der zweiten Hälfte des Semesters hält jeder Studierende eine Präsentation zu dem von ihm gewählten Thema und erhält ein Feedback, sowohl zu den Inhalten als auch zu seinen Kommunikationsfähigkeiten.

Lernziele:
• Erwerb von theoretischen und praktischen Kenntnissen im Umgang mit dem Rasterkraftmikroskop
• Verständnis von mechanischen Eigenschaften von Nanomaterialien
• Überblick über die Vorteile, Herausforderungen, und möglich Anwendungen von Nanomaterialien
• Grundlagen der Mikroskopie und Nanohandhabung und deren Anwendung zur Charakterisierung und Handhabung von Nanomaterialien
• Einblicke in den aktuellen Stand der Forschung im Bereich Nanotechnologie und Nanorobotik
• Weiterentwicklung der Forschungs- und Kommunikationsfähigkeiten durch selbstgesteuertes Lesen und Präsentation

The rise of arge language models (LLMs) such as ChatGPT, Llama 2 and other large language models (LLMs) has revolutionized the field of natural language processing, enabling a wide range of applications from text generation to sentiment analysis. However, the effectiveness of these models is highly dependent on the quality of the input prompts. Prompt engineering and optimization stands out as a critical area of research, aiming to refine and tailor prompts to elicit the most accurate and relevant responses from the model.
This seminar gives an introduction to prompt engineering, exploring different prompt engineering techniques.

Your Advisor and Your Committee
In order to write a bachelor’s or master’s thesis you must find a member of the IML lab who is willing to be your thesis advisor. You propose your thesis topic together with your advisor to Prof. Sonntag as the first reviewer in your committee.

How Long Should it Be? How Long Does it Take?
A bachelor’s thesis is generally 20-40 pages, not including the bibliography. A master’s thesis is generally 40-80 pages, not including the bibliography. However, the length will vary according to the topic and the method of analysis, so the appropriate length will be determined by you, your advisor, and your committee. Students who write a master’s thesis generally do so over two semesters, bachelor’s one semester.

More information: https://iml.dfki.de/teaching/writing-a-thesis/

Softwareengineering und Systemsoftware und verteilte Systeme
Titel wird nachgemeldet

This seminar is an addition to the main lecture series “2.01.208 Mikrorobotik und Mikrosystemtechnik”

Topics
- Swimming MR
- Flying MR
- MR for surface locomotion
- Gecko MR
- Soft MR
- On-chip MR
- In-vivo MR
- Bacteria- and Cell-MR
- MR Swarms

• Molecular MR

Im ersten Teil gibt das Modul einen Überblick über die unterschiedlichen Themenbereiche der Energieinformatik. Die Rolle der Informatik in diesem Bereich wird jeweils anhand eines Themenbereiches dargestellt und so die Verknüpfung energietechnischer und energiewirtschaftlicher Fragestellungen mit informatischen Basiskompetenzen dargestellt (siehe auch https://l.uol.de/einfuehrungei)
Der zweite Teil des Moduls geht vertieft auf die regelungsorientierte Modellbildung am Beispiel von Energiesystemen und -komponenten, unter Berücksichtigung ihrer physikalischen und elektrochemischen Eigenschaften ein. Betrachtete Systemkomponenten sind z.B. Batteriespeicher, Windenergieanlagen, Photovoltaikanlagen und Brennstoffzellen.

Die Veranstaltung kombiniert die Inhalte des 3KP-Moduls "inf517 Einführung in die Energieinformatik" mit denen der 3KP-Veranstaltung "Grundlagen der regelungsorientierten Modellbildung" von Herrn Rauh. Sie ist daher nicht geeignet für Studierende die eines der beiden bereits belegt haben.

// Goals of the course ///
At the end of the course, students will be able to
* analyze the technical merits of specific developments regarding secure computation methods on encrypted data,
* substantiate their analyses using existing and scientific documented knowledge,
* clearly write up those analyses in a concise scientific report, and
* further develop an attitude in which being able to clearly explain matters is geared to optimize the quality of feedback.

/// Course contents ///
The course contents consist of studying and assessing a specific method of secure computation on encrypted data. Each available topic is to be tackled by an individual student. For this purpose students will be provided with material such as scientific articles to help them understand the topic at hand. Part of the course consists of discovering additional material. Students will dig deep into the selected topic. Finally, students will present their analyses and findings in two ways: in a concise scientific report as well as in a 20 min. presentation, which is followed by a discussion and a round of feedback. At the beginning of the course, all available topics will be introduced to the students so that they can pick a topic suitable for them.

/// Assessment ///
Students will be assessed on the basis of their written scientific report (high weight), their presentation and consequent discussion (medium to high weight), and the general process (low weight; includes: independence, planning, active involvement, …)

/// Topics ///
* Hardware Acceleration for Homomorpic Encryption;
* Funtional Encryption;
* NTRU-based Homomorphic Encryption;
* Threshold and Multiparty Homomorphic Encryption;
* Hybrid Homomorphic Encryption;
* Functional Secret Sharing;
* Your Own Topic;

More details on the topics will follow.

In this course students will learn about different methods of research data management.
Students are introduced to the topics of:

• research data,
• digital research objects,
• data management plans,
• data management services,
• the FAIR criteria (Findable, Accessible, Interoperable and Reusable) for digital research object and how to fulfill them,
• Open Science.

They will learn about the importance of data management when working together as groups, as well as when working alone, and how to plan their data management for different research scenarios.
After the course, the students will be able to handle different types of digital research objects in a reproducible and FAIR way. They will know about different digital research objects such as electronic lab notes, csv, research software etc.

Goals of the course:
Students will be able to identify data in its different forms. They will be able to identify different types of digital research objects that will be collected in a research project and analyze the project to come up with a fitting data management plan.
They will be able to identify the data lifecycle and plan accordingly to ensure that data is preserved when needed.
Furthermore, students will be familiarized with the term research data management, research data services and different tools to aid in research data management.
Students learn about the FAIR criteria and how to create digital research objects which fulfill these criteria.

Dieser Kurs führt in grundlegende Konzepte der Informatik und in die Programmierung mit Python ein.
Vorlesungen und Übungen sind auf Deutsch, Folien sind auf Englisch. Begleitend werden englischsprachige Vorlesungsvideos heausgegeben.

Ziel der Veranstaltung Webprogrammierung ist es, den Studierenden die Basis-Konzepte und Technologien der Entwicklung von interaktiven, dynamischen Webseiten zu vermitteln. Die Studierenden sollen die Technologien selbstständig bei der Entwicklung eigener Webseiten einsetzen können. Die Veranstaltung besteht aus einer Vorlesung (2.01.016) und einem Projekt/Übung (2.01.016a oder 2.01.016b).

In diesem Seminar sollen aktuelle Publikationen/Themen im Bereich des Maschinellen Lernens behandelt werden mit besonderem Augenmerk auf Anwendungen im Bereich Gesundheitsdaten. Dabei sollen sowohl Bereiche mit hohem methodischen Fokus (wie z.B. self-supervised learning, Qualitätskriterien wie Interpretierbarkeit/Unsicherheitsquantifizierung) als auch medizinische Anwendungsthemen abgedeckt werden. Das Seminar wird in einem Format mit verteilten Rollen veranstaltet in dem in zweiwöchentlichen Treffen kurze Präsentationen zu ausgewählten Themenbereichen vorgestellt und gemeinsam diskutiert werden.

Titel wird nachgemeldet

Übungen zur Logik Vorlesung, bitte erst einmal 5 Übungen anlegen (jeweils a 25 Teilnehmende)

The lecture "Convolutional Neural Networks" gives an introduction to neural networks via MLP, Backpropagation, Convolutional Layers and ResNet. In the exercises the concepts will be programmed in Python and Keras.

1. Modellbildung elektrischer Antriebssysteme
2. Mechanische Mehrkörpersysteme
3. Modellbildung elektrischer Energiespeicher
4. Dezentrale erneuerbare Energiesysteme
o Brennstoffzellen
o Kraft-Wärme-Kopplung
o Windenergie
o Solarenergie

We begin with multimodal signal processing, architectures, and machine learning. It includes recent deep-learning approaches for processing multisensorial and multimodal user data and interaction, as well as context-sensitivity. A further highlight is processing of information about users' states and traits, an exciting emerging capability in next-generation user interfaces. We discuss real-time multimodal analysis of emotion and social signals from various modalities and perception of affective expression by users. Then we discuss multimodal processing of cognitive state using behavioral and physiological signals to detect cognitive load, domain expertise, deception, and depression. This collection of chapters provides walk-through examples of system design and processing, information on tools and practical resources for developing and evaluating new systems, and terminology, and tutorial support for mastering this rapidly expanding field. Finally, we look at experts' exchange views on the timely and controversial challenge topic of multimodal deep learning. The discussion focuses on how multimodal-multisensor interfaces are most likely to advance human performance during the next decade.

This seminar is most appropriate for graduate students and of primary interest to students studying computer science and information technology, human-computer interfaces, mobile and ubiquitous interfaces, affective and behavioral computing, machine learning, and related multidisciplinary majors.

Central part of the seminar is the reference book "The Handbook of Multimodal-Multisensor Interfaces: Signal Processing, Architectures, and Detection of Emotion and Cognition - Volume 2" (https://dl.acm.org/doi/book/10.1145/3107990). At the beginning there will be an introduction to the subject. Everyone will receive a chapter, for which a presentation (30 min. + 30 min. discussion) and a written elaboration (5-10 pages) are to be prepared.

Contact: Hannes Kath, hannes.kath@uni-oldenburg.de

1. Parameter optimization
· Unconstrained optimisation
· Optimisation under equality/ inequality constraints
2. Dynamic optimisation (structural optimi-sation)
· Bellman’s optimality principle
· Maximum principle of Pontryagin
· Special optimisation problems: Mini-mum time problems, minimum energy, LQR
3. Linear model-predictive control
4. Nonlinear model-predictive control
5. Receding horizon state estimation

Dieser Kurs führt in grundlegende Konzepte der Informatik und in die Programmierung mit Python ein.
Vorlesungen und Übungen sind auf Deutsch, Folien sind auf Englisch. Begleitend werden englischsprachige Vorlesungsvideos herausgegeben.

In diesem Modul werden theoretische Konzepte aus der Spieltheorie aufbereitet und in Ihren Bezügen zur Anwendung in cyber-physischen Energiesystemen (CPES) dargelegt.
Dabei werden durchgängig anhand einfach nachvollziehbarer Beispiele fundamentale Konzepte vermittelt. Im einzelnen sind dies:

Spieltheorie und Entscheidungstheorie
Interdependenzen
Kooperative und nicht-kooperative Systemtheorie
Utility, diskrete und stetige Strategien, dominante Strategien
Axiome der Spieltheorie
Lösungskonzepte, u.a. iterierte Elimination, Rückwärtsinduktion
Mehrstufige und wiederholte Spiel
Teilspielperfektheit
Diskontfaktor
Mechanism Design, Märkte und Auktionen
In CPES-Anwendungsbeispielen werden Bezüge zum zur verteilten künstlichen Intelligenz und Multi- Agentensystemen, zum Strategielernen und zum Agieren an Märkten in Energieanwendungen hergestellt.

// Goals of the course ///
At the end of the course, students will be able to
* analyze the technical merits of specific developments within the field of IT-security,
* substantiate their analyses using existing and scientific documented knowledge,
* clearly write up those analyses in a concise scientific report, and
* further develop an attitude in which being able to clearly explain matters is geared to optimize the quality of feedback.

/// Course contents ///
The course contents consist of studying and assessing a specific topic from the fields of security and/or privacy. There will be multiple topics, and each topic is to be tackled by an individual student. Students will be handed out material such as scientific articles to help them understand the topic at hand. Part of the course consists of discovering additional material. Students will dig deep into the selected topic. Students will present their analyses and findings in two ways: in a concise scientific report as well as in a 20 min. presentation, which is followed by a discussion and a round of feedback. In the start of the course, all available topics will be introduced to the students so that they can pick a for them suitable topic.

/// Assessment ///
Students will be assessed on the basis of their written scientific report (high weight), their presentation and consequent discussion (medium to high weight), and the general process (low weight; includes: independence, planning, active involvement, …)

/// Topics ///
Explainable Machine Learning in Security
Attacks on Searchable Encrypted Databases and Countermeasures
(Semi-)Automated Security Event Handling in Security Operations Centers
Post-Quantum Encryption Algorithms
Interplay of Safety and Security
Mobile-App Fingerprinting on Encrypted Network Traffic
Biometric Template Protection
Automated Extraction of Tactics, Techniques, and Procedures from Cyber Threat Reports
Your Own Topic

More details on the topics will follow.

Maschinelle Lernalgorithmen finden zunehmend breite Anwendung in verschiedensten insbesondere auch sicherheitskritischen Anwendungsbereichen, doch die Qualität dieser Algorithmen wird in den seltensten Fällen systematisch untersucht. Der Schwerpunkt dieser Veranstaltung liegt auf verschiedensten Qualitätsdimensionen für maschinelle Lernalgorithmen, insbesondere tiefe neuronale Netzwerke, angefangen von der Messung der Leistungsfähigkeit, über Interpretierbarkeit/Erklärbarkeit (XAI), Robustheit (adversarial robustness, Robustheit gegen Störung im Input), Unsicherheitsquantifizierung, Distribution Shift, Domain Adaptation, Fairness/Bias bis hin zu Privacy. Die Methoden werden in der Vorlesung theoretisch eingeführt und in den Übungen praktisch implementiert und angewendet. Inhaltliche Voraussetzungen sind grundlegende theoretische Kenntnisse im Bereich des maschinellen Lernens, praktische Programmierkenntnisse in Python und im Idealfall Grundkenntnisse im Training tiefer neuronaler Netzwerke.

Das Oberseminar der Abteilung Systemanalyse und -optimierung ist eine verpflichtende Begleitung zu einer Abschlussarbeit. Anmeldungen bitte unter Angabe von
1. Titels der Arbeit
2. Art des Vortrags (Themenvorstellung zu Beginn oder Verteidigung am Ende der Arbeit) sowie
3. Namen von Erst- und Zweitgutachter(in)
4. Studiengang (Abschluss)
an: oberseminar-sao@uni-oldenburg.de

Ziel der Veranstaltung Webprogrammierung ist es, den Studierenden die Basis-Konzepte und Technologien der Entwicklung von interaktiven, dynamischen Webseiten zu vermitteln. Die Studierenden sollen die Technologien selbstständig bei der Entwicklung eigener Webseiten einsetzen können. Die Veranstaltung besteht aus einer Vorlesung (2.01.016) und einem Projekt/Übung (2.01.016a oder 2.01.016b).

Das Forschungsgebiet Geschäftsprozessmanagement hat Theorien, Methoden und Instrumente im Fokus, die in den Phasen Strategie, Entwurf, Implementierung und Controlling organisationsweit unterstützend wirken. Besondere Beachtung finden in Relation stehende Methoden wie Wissensmanagement, Qualitätsmanagement und die softwaregestützten Ansätze des Business Process Managements.
Die Dynamisierung der Märkte hat eine Individualisierung der Bedürfnisbefriedigung durch die Unternehmen zur Folge. Dies hat maßgebliche Konsequenzen für die Arbeitsabläufe in den Organisationen. Stand bis in die 80er Jahre des letzten Jahrhunderts noch die Aufbauorganisation im Vordergrund, liegt jetzt der Verbesserungsfokus auf der Ablauforganisation. Im Zuge der Professionalisierung des Geschäftsprozessmanagements wird transparent, dass ein isolierter Blick auf die Prozesse nicht genügt. Erst durch den Einbezug weiterer Ansätze (Qualitätsmanagement, Knowledgemanagement, Projektmanagement etc.) gewinnt das Geschäftsprozessmanagement seine Stärke. Unsere Forschung nimmt deshalb die aktuelle Umsetzung von GPM ins Visier, legt Schwächen frei und gibt über das Zusammenspiel mit anderen Managementmethoden Hinweise auf Verbesserungsmöglichkeiten.

Informationsreihe für Studierende des Departments für Informatik

This third seminar takes the contents of the first two seminars—namely, the motivations, foundational concepts, basic modality combinations, component analyses, and recognition and fusion techniques—to the next level. MMI 3 discusses how to design and build functioning multimodal-multisensor systems that can sustain real-world use.

This seminar is most appropriate for graduate students and of primary interest to students studying computer science and information technology, human-computer interfaces, mobile and ubiquitous interfaces, affective and behavioral computing, machine learning, and related multidisciplinary majors. It is very useful if you want to work on practical applications, transfer of AI technology to application domains such as medicine and healthcare, and industrial prototypes.

Afterward, students might engage in a hands-on project in which they design, build, and evaluate the performance of a multimodal system in our project group MMI II (https://elearning.uni-oldenburg.de/dispatch.php/course/details?sem_id=098bd500a63e723551364c7f921755b5&again=yes).

Central part of the seminar is the reference book "The Handbook of Multimodal-Multisensor Interfaces: Language Processing, Software, Commercialization, and Emerging Directions - Volume 3" (https://dl.acm.org/doi/book/10.1145/3233795). At the beginning there will be an introduction to the subject. Everyone will receive a chapter, for which a presentation (30 min. + 30 min. discussion) and a written elaboration (5-10 pages) are to be prepared.

Contact: Rida Saghir, rida.saghir@uni-oldenburg.de