Diskrete Mathematik und Algorithmische Informatik
Der Unterricht ist hier und da zu experimentell geprägt; lästige maschinen-abhängige Aktionen wie Downloads beschränken oft den Blick auf's große Ganze. Der Vortrag zeigt einen professionellen Einblick in die faszinierende Wissenschafts-Disziplin Informatik; es werden Elemente vorgestellt, die den Übergang zur Universität erleichtern sollen. Für die Mathematik sind dies z.B. Rekurrenz-Relation und Unendlichkeiten; für die Informatik ist die Algorithmik (Suche, rekursives top-down/iteratives bottom-up) und (Un)Berechenbarkeit relevant.
Literaturempfehlungen:
14-16 Uhr Festakt: 25. Lehrerfortbildung auf Schloss Dagstuhl
Schadprogramme und ihre Evolution: Vom Gehirn zum Bundestag
Seit ihrer Entstehung vor Jahrzenten haben sich Schadprogramme stark gewandelt. Während es den Viren-Autoren damals um Ruhm und Ehre ging,
sind Akteure heutzutage auf Geld oder politische Macht aus.
In diesem Vortrag beleuchten wir den Werdegang der Schadprogramme und betrachten, wie Angreifer aus Cybercrime Kapital schlagen können. Begleitet von
aktuellen Forschungsergebnissen der Universität des Saarlandes führt Sie dieser Vortrag in bisher kaum bekannte Tiefen des Untergrunds. Doch
keine Angst, denn die universitäre Avantgarde rückt mit wirkungsvollen Waffen gegen die Macht des Bösen vor...
Knowledge Graphs for Big Data and Deep Text
Knowledge graphs (KG's), aka. knowledge bases, are huge repositories of entities, their types, properties, and relationships between entities. KG's have become a key asset for search, analytics, recommendations, and data integration on the Web and in enterprises. Rooted in academic research and community projects such as DBpedia, Freebase, and Yago, KG's are now intensively used at big industrial stakeholders such as Google, Microsoft, Yahoo, Alibaba, Bloomberg, Walmart, and many others.
This talk reviews the knowledge graph technology, discussing strengths and limitations and pointing out opportunities for further research. The talk spans a spectrum of issues that arise in the life-cycle and use-cases of a KG: construction from data and text sources, maintaining over time, extension with common sense knowledge, querying and mining, boosting language understanding and text analytics, and usability issues in interactive exploration.
IuK-Technologien im Sport - Optionen für den Unterricht?
Der Sport ist - wie fast alle Lebensbereiche - in vielfältiger Weise von Informations- und Kommunikations(IuK)-Technologien durchdrungen. In bestimmten Bereichen des Sports sind IuK-Technologien kaum noch wegzudenken. Dies hat sowohl Vor- als auch Nachteile: Einerseits werden neue Optionen erschlossen, andererseits ergeben sich aber auch neue Beschränkungen.
Die Präsentation soll - im Spannungsfeld der Ambivalenz von Informatik im Sport - verschiedene Aspekte thematisieren:
Im Anschluss an die Präsentation soll die Frage diskutiert werden, wie sportinformatische Inhalte, Methoden und Werkzeuge sinnvoll in den sportspezifischen und sportübergreifenden Unterricht (besonders Mathematik, Informatik, Sport) einbezogen werden können.
Optionen für Diskusstionsthemen:
Workshop zur Programmierung des humanoiden NAO-Roboters
Kurze Einführung in die Verwendung des humanoiden NAO-Roboter, in die graphische Programmieroberfläche Choregraphe sowie Verwendung des Webots-Simulators. Praktische Erprobung der graphischen Oberfläche, des Simulators und dem humanoiden NAO-Roboter.
Wichtig:
Eine ausführlichere Beschreibung gibt es als PDF, 60KB, hier.
Eine ausführlichere Beschreibung gibt es als PDF, 814KB, hier.
Logik, Datenbanken und Grundlagen der Verarbeitung von Datenströmen
Die theoretischen Grundlagen von modernen Datenbanksystemen beruhen zu einem wesentlichen Teil auf zahlreichen Verbindungen zur Logik. Eine relationale Datenbank ist aus Sicht der Logik eine Grundmenge mit mathematischen Relationen; eine SQL-Anfrage ist im Kern eine Formel der Logik erster Stufe. Aufgrund dieses Zusammenhangs ermöglichen Techniken aus dem Bereich der Logik, präzise Aussagen über die Ausdrucksstärke und die Auswertungskomplexität von Datenbankanfragesprachen zu treffen.
Ein Datenstrom ist eine Folge von Daten, auf die nur nach und nach zugegriffen werden kann. Datenströme treten in vielen Anwendungsbereichen auf, etwa als Anfragen an eine Suchmaschine oder in Form von Sensordaten, bei denen kontinuierlich riesige Datenmengen produziert werden, die in Echtzeit verarbeitet werden müssen. Algorithmen, die auf solchen Datenströmen operieren, müssen mit sehr wenig Speicherplatz auskommen und können oft nur eine Approximation der Lösung berechnen.
In diesem Vortrag möchte ich den Zusammenhang zwischen Logik und Datenbanken näher beleuchten und einige algorithmische Methoden zur Verarbeitung von Datenströmen vorstellen.