Profil des Studiengangs

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Der Masterstudiengang ist der zweite Teil des konsekutiven Bachelor/Masterstudiums Informatik. Aufbauend auf den im Bachelor Informatik erworbenen Kenntnissen und Fähigkeiten vermittelt das Masterstudium weiterführende und forschungsnahe Kenntnisse und Fähigkeiten in den Bereichen

  • Informatik der Systeme,
  • Grundlagen der Informatik und
  • Angewandte Informatik.

Ebenso besteht die Möglichkeit das im vorangegangenen Bachelor gewählte Anwendungsfach zu vertiefen oder alternativ ein zweites Anwendungsfach zu wählen. Wird kein Anwendungsfach gewählt, besteht die Option sich in einem Gebiet der Informatik je nach individuellem Interesse zu spezialisieren, oder im Schwerpunkt „Allgemeine Informatik“, eine grundlegende wissenschaftliche Ausbildung in der Breite zu erhalten. Die Teilnahme an einem Seminar sowie an einem Praktikum sind Pflicht. Das Studium wird durch eine Masterarbeit abgeschlossen.

Im Schwerpunkt der Spezialisierung bietet der Frankfurter Masterstudiengang in Informatik die folgenden Spezialisierungen:

 

Theoretische Informatik
In dieser Spezialisierung wird der Entwurf „guter“ Algorithmen und Datenstrukturen untersucht. Die Qualität eines Algorithmus wird unter anderem bestimmt durch die Laufzeit, die Speicherkomplexität, die Skalierbarkeit, die Güte der berechneten Lösungen und die Einsetzbarkeit in verschiedensten Berechnungsumgebungen. Algorithmische Fragestellungen in den Bereichen des Algorithm Engineering, des algorithmischen Lernens, der Approximation und Optimierung, der Datenbanken, der Logik für die Informatik, der Parallelisierbarkeit und der Komplexitätstheorie werden behandelt, um das Potenzial algorithmischer Lösungen auszuloten und um inhärente Grenzen festzustellen.

 

Hardware Systems Engineering
Eingebettete Systeme begegnen uns auf allen Ebenen des täglichen Lebens, sei es im Auto, im Handy oder bei medizinischen Geräten und Hilfsmitteln. In dieser Spezialisierung wird der Entwurf, die Automatisierung des Entwurfs mit Hilfe informatischer Methoden sowie die Anwendung von Hardwaresystemen, wie z.B. in der Robotik, vertieft. Schwerpunkte sind dabei kontinuierliche/analoge und digitale Systeme, Rechnerarchitekturen und verteilte Systeme. Die Themen des Entwurfs reichen vom FPGA-basierten Hardware-Software-Codesign über Korrektheitsbeweismethoden bis zur Modellbildung von technischen Systemen.

 

Visual Computing
Die Spezialisierungsrichtung „Visual Computing“ umfasst die Bildaufnahme (Bildakquisition), die Verarbeitung und automatische Interpretation von Bilddaten (Bildverarbeitung, Bildinterpretation), die Generierung und Präsentation von Bildern auf Basis rechner-interner Repräsentationen (Bildsynthese, Computergraphik) und die Visualisierung komplexer Datensätze. Methodische Grundlagen sind Signalverarbeitung, Statistik, Neurocomputing, Machine Learning, Computational Geometry, die physikalische Modellierung und Simulation sowie die Gestaltung von Benutzungsschnittstellen; praktische Anwendungen befassen sich mit der Architektur und technischen Realisierung von bildverarbeitenden und -synthetisierenden Systemen. Die genannten Technologien werden in aktuellen Gebieten wie Medientechnik, Robotik und Intelligente Systeme, Scientific Computing, Medizin und Biologie intensiv genutzt. In vielen Anwendungen wird Visual Computing durch andere Teilgebiete der Informatik wie z.B. Simulation und Modellierung, Künstliche Intelligenz, Datenbanken und Information Retrieval ergänzt.

 

Wissenschaftliches Rechnen
Zielsetzung dieser Spezialisierung ist die Modellierung und Simulation von Problemen aus Wissenschaft, Technik und Wirtschaft und deren konkrete Durchführung auf schnellen Rechensystemen zu untersuchen. Die Grundlagen dazu haben ihren Platz ebenso wie eine praktische und konkrete Einführung in die Methoden und Systeme der numerischen Modellierung und Simulation. Grundlegende Themen wie Diskretisierungsverfahren für partielle Differentialgleichungen und Anwendung aus Biologie, Medizin, Physik und Wirtschaft werden diskutiert. Zu spezifischen Themenstellungen wie Computational Finance, Modellierung der Signalverarbeitung in Neuronen, numerische Strömungsmechanik und Modellierung von Diffusion und Transport in Biogewebe werden Seminare angeboten.

 

Softwaresysteme, Informationsverarbeitung und Wissensverarbeitung
Die Spezialisierung fokussiert komplexe Softwaresysteme der Informatik und intelligente Methoden und effiziente Techniken zur Informations- und Wissensverarbeitung. Im Bereich der Softwaresysteme werden hierbei Kenntnisse zum Entwurf und robusten Betrieb von komplexen Softwaresystemen wie z.B. Datenbanksysteme, Betriebssysteme und verteilte Systeme vermittelt. Moderne Programmiersprachen sind zum korrekten Umsetzen entsprechender Systeme unerlässlich. Die Grundlagen wie Syntax, Typsysteme, Semantik, Korrektheit werden ebenso behandelt wie Optimierungsaspekte, Parallelisierung und verteilte Ausführung, auch Anwendungsaspekte solcher Systeme sind ein wichtiges Thema. Im Bereich der Informations und Wissensverarbeitung können sowohl grundlegende als auch vertiefende Kenntnisse zur maschinellen und intelligenten Verarbeitung von Information und Wissen erworben werden. Dabei werden die Methoden und Algorithmen zur Verarbeitung und intelligenten Nutzung von Information und Wissen erörtert. Dazu gehört sowohl das maschinelle Schlussfolgern mittels Implementierung von Logischen Schlussweisen, das Maschinelle Lernen und die Extraktion wichtiger Fakten aus sehr wenigen Daten (Generalisierung) oder aus sehr vielen Daten und das Berechnen von implizitem Wissen aus gegebenem Wissen. Gemeinsame Grundlagen sind Algorithmen und effiziente Softwaresysteme, die für diese Zwecke untersucht und konzipiert werden.

 

 

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