Studium


Auf dieser Seite habe ich Materialien und Informationen rund um mein Studium bereitgestellt. Der Softwaretechnik-Studiengang ist eine Besonderheit in Stuttgart und ist im Gegensatz zum Informatik-Studiengang eher konstruktiv ausgerichtet. Das Grundstudium unterscheidet sich nur wenig vom Informatikstudium; neben einem breiten Durchlauf durch die Informatik in der Lehrveranstaltung "Einführung in die Informatik" werden solide Grundlagen in Höherer Mathematik, Theoretische Informatik und Technische Informatik gelegt. Softwaretechnische Prinzipien werden in "Einführung in die Softwaretechnik" besprochen, vor allem im Hinblick auf das Softwarepraktikum, in welchem in Dreiergruppen schon ein größeres, ein halbes Jahr dauerndes Projekt, durchgeführt wird. Weitere Fächer sind "Englisch für Softwaretechniker", "Numerische und Stochastische Grundlagen der Informatik" sowie jeweils ein Semester Betriebswirtschaftslehre und Marketing.
Im Hauptstudium hat man die Lehrveranstaltung "Software-Engineering für Softwaretechniker", die die "Einführung in die Softwaretechnik" fortsetzt und vertieft. Gleichzeitig hat man die Wahl drei weitere Hauptfächer und eine Vertiefungslinie zu wählen. Im Hauptstudium finden zwei Studienprojekte statt, dabei wird in Gruppen von 6-12 Studenten jeweils über ein Jahr eine gesamte Softwareentwicklung für einen Kunden (extern oder Uni-Institut) durchgeführt. Diese Projekte gehen auch im Bezug auf Umfang, Komplexität und Organisations- und Kommunikationserfordernis sehr nah in die Realität. Bis zur Diplomprüfung muss jeder Student zwei Industriepraktika über jeweils 2 Monate nachweisen.
Das Studium, welches momentan noch mit dem Diplom-Abschluss endet (wird auf Bachelor/Master umgestellt werden müssen), hat eine Regelstudienzeit von neun Semestern.
Eine genauere Auflistung der Themen der einzelnen von mir belegten Fächter findet man unten.
Mehr Informationen können auch in diesem Dokument von Prof. Ludewig nachgelesen werden.

Publikationen



Inhalte der einzelnen Fächer:


Gundstudium (1.-4. Semester)


Einführung in die Informatik I+II (WS 2005/06 + SS 2006, Prof. Dr. Volker Claus)

Höhere Mathematik I+II (WS 2005/06 + SS 2006, Prof. Eberhard Teufel)

Logik (WS 2005/06, Prof. Javier Esparza)

Programmierkurs Softwaretechnik (WS 2005/06, Markus Knauss)

English für Softwaretechniker (WS 2005/06, Pamela Nolan-Landwehr)

Technische Informatik I (SS 2006, Dr. Dominik Stoffel)

Theoretische Informatik I+II (SS 2006 + WS 06/07, Dr. Holger Petersen)

Rechnerorganisation / Technische Informatik II (WS 06/07, Prof. Hans-Joachim Wunderlich)

Programmentwicklung (WS 06/07, Holger Röder, Rainer Schmidberger)

Einführung in die Softwaretechnik I (WS 06/07, Prof. Jochen Ludewig)

Numerische und Stochastische Grundlagen der Informatik (WS 06/07, Prof. Dr. Peter Bastian)

Einführung in die entscheidungsorientierte BWL (WS 06/07, Prof. Burr)

Theoretische Informatik III (SS 2007, Prof. Ulrich Hertrampf)

Einführung in die Softwaretechnik II (SS 2007, Dr. Dirk Nowotka)

Softwarepaktikum (SS 2007)

Marketing (SS 2007, Prof. Dr. Dr. h.c. Ulli Arnold)

Hauptstudium

Software Engineering (WS 2007/08, Prof. Jochen Ludewig)

Grundlagen der Verteilten Systeme / Rechnerkommunikation und Betriebssysteme (WS 2007/08, Prof. Dr. Kurt Rothermel)

Fachpraktikum graphische Benutzungsoberflächen (WS 2007/08)

Anwendungsfach Verkehr: Grundlagen spurgeführter Verkehrssysteme (WS 2007/08, Prof. Dr.-Ing. Ullrich Martin)

Anwendungsfach Verkehr: Einführung in die Verkehrsplanung (WS 2007/08, Prof. Dr.-Ing. Markus Friedrich, Prof. Ressel)

Anwendungsfach Verkehr: Luftverkehr und Flughafenanlagen (SS 2008, Peter Veit / Prof. Dipl.-Oec. Georg Fundel)

Studienprojekt A: VC3/VICCC (Virtual Construction Company Competition)

Rechnernetze I (SS 2008, Prof. Dr. Kurt Rothermel)

Verkehrssicherung II (SS 2008, Prof. Dr.-Ing. Ullrich Martin)

Transportlogistik/Operations Research im Verkehr (SS 2008, Stefan Tritschler)

Computergestütztes Arbeiten im Eisenbahnwesen und öffentlichen Verkehr (SS 2008, verschiedene Dozenten)

Studienprojekt B: AGAVE (Agentenbasierte Auswerteeinheit zur Verarbeitung von Diagnoseergebnissen)

Grundlagen der interaktiven Systeme (WS 2008/09, Prof. Daniel Weiskopf)

Grundlagen Datenbanken und Informationssysteme (WS 2008/09, Prof. Bernhard Mitschang)

Data Compression (WS 2008/09, Prof. Dr.-Ing. Sven Simon)

Rechnernetze II (WS 2008/09, Prof. Dr. Kurt Rothermel)

Mobile Computing (WS 2008/09, Prof. Dr. Kurt Rothermel)

Information Retrieval and Text Mining (SS 2009, Hinrich Schütze)

Evolutionäre Algorithmen (SS 2009, Prof. Dr. Volker Claus)

Hauptseminar Opportunistic Networking (SS 2009, Prof. Dr. Kurt Rothermel)

Fachstudie: Evaluation von Datenintegrationssystemen im e-Science Bereich (SS 2009)

Diplomarbeit Jens Müller: Konzeption und Realisierung einer Experimentierumgebung für Sprachverarbeitungsverfahren auf der Basis von automatischer Anfrageverarbeitung (WS 2009/2010, Prof. Dr. Hinrich Schütze)

Inhalt der Diplomarbeit ist die Konzeption und Realisierung des Piggyback-Rahmenwerks, welches Computerlinguisten darin unterstützen soll, Experimente mit Merkmalsvektoren für verschiedene Probleme der statistischen maschinellen Sprachverarbeitung durchzuführen. Besonderes Augenmerk wird auf die Verwendung von Suchergebnissen von Internet-Suchmaschinen gelegt, auf die Nutzer in Merkmalsfunktionen zugreifen können und welche als Ersatz für Weltwissen, insbesondere bei Kontextarmut, Verbesserung in der Klassifikationsgenauigkeit bringen können.
Der Entwurf und die Implementierung des erweiterbaren Rahmenwerks werden aus einer softwaretechnischen Sicht beschrieben. Das Rahmenwerk enthält statistische Klassifikatoren, Parser für Korpora, Zugriff auf Internet-Suchmaschinen und Maßnahmen, um diesen zu beschleunigen, sowie eine Komponente, um den Klassifikator zu evaluieren. Das Rahmenwerk, sowie der Ansatz, Suchergebnisse in Merkmalsfunktionen zu nutzen, werden anhand beispielhafter Probleme, wie Spracherkennung, Koreferenzauflösung und Eigennamenerkennung (insbesondere in Suchanfragen) evaluiert.
English: Design and prototypical implementation of an experimental framework for natural language processing based on automatic processing of search results
Topic of the thesis is the design and implementation of the Piggyback framework that supports natural language processing (NLP) scientists in experimenting with features for solving different kinds of statistical NLP problems. Special attention is given to the usage of web search results in feature functions, as substitute for world knowledge, which alleviates data sparseness.
This thesis makes the following contributions: The design and implementation of an extensible framework from a software engineering point of view, providing corpus parsers, statistical classifiers, access to web search engines and measures to reduce processing time, as well as an evaluation component. The evaluation of the framework as well as the piggyback approach for exemplary tasks such as Named Entity Recognition with focus on Named Entity Recognition in Query, Language Detection, and Coreference Resolution.