In the WS2017/18 there are two courses offered by our chair:

Rechnersysteme und -Netze (german):

INF-11880; 6 ECTS; Lecture: 3 SWS, Exercise: 1 SWS

Inhalte

Die Vorlesung behandelt Grundlagen der Technischen Informatik wie Digitale Schaltungstechnik, Boolsche Algebra, Sequentielle Logik, Maschinensprache, Computerarchitektur, Assembler, Virtuelle Maschinen, Höhere Programmiersprachen, Compiler, Betriebssysteme und Netzwerktechnik.

Lernziele

Die Absolventinnen und Absolventen haben ein grundlegendes Verständnis der kombinatorischen und sequentiellen Schaltungstechnik. Die grundlegenden Konzepte von Rechnerarchitekturen und Betriebssystemen (z.B. von Neumann) sind ebenso verstanden wie Techniken des Compilerbaus, der Virtuelle Maschinen und Assembler. Des Weiteren sollen die Studierenden Modelle der Netzwerktechnik (z.B. 5-Schichten-Modell) erörtern und verschiedene Protokolle (z.B. HTTP, SMTP, TCP, IP, ...)  erläutern und in die besprochenen Modelle einordnen können.

Evolutionary Algorithms and Swarm-Based Optimization Methods

INF-21160; 5 ECTS; Lecture: 2 SWS, Exercise: 1 SWS

 Contents:

  • Biological background / Metaheuristics
  • Elements of Evolutionary Algorithms: encoding, fitness and selection, genetic operators
  • Fundamental Evolutionary Algorithms: genetic algorithms, evolution strategies, genetic programming, multi-criteria optimization, special techniques
  • Computational Swarm Intelligence: basic principles, particle swarm optimization, ant-colony optimization

Learning Objectives:

  • Knowledge of the basic principles of evolutionary algorithms and swarm-based optimization methods
  • Fields of application of evolutionary algorithms and swarm-based optimization methods
  • Strength and limitations of evolutionary algorithms and swarm-based optimization methods
  • Understanding of the advantages and disadvantages of the different methods relative to the problem to be solved
  • Ability to choose a proper metaheuristic to apply to a given problem