Bachelor of Science FH in Informatik plus dipl. TechnikerIn HF Informatik HFI

Die Mensch-Computer-Interaktion (HCI) erforscht das Design und die Verwendung von Computer-Technologie an der Schnittstelle zwischen Menschen (Anwendern) und Computern und mit der Art und Weise, wie Menschen mit Computern und Design-Technologien interagieren. Dabei werden neben Erkenntnissen der Informatik auch solche aus der Psychologie und dem Design herangezogen. Damit die Erkenntnisse der HCI angewendet werden können, werden Themen rund um die User Experience (UX, Nutzererlebnis) und das User Interface (UI, Benutzerschnittstelle) angeschaut. Ergänzend zu dieser prozessualen Sicht werden ein Überblick von Sicherheitstechnologien sowie Übungsbeispiele zu organisatorischen und technische Sicherheitsaspekten als Praxisbezug und Praxistransfer vermittelt.

• Verständnis und Anwendung elementarer diskreten Mathematik
• Verständnis und Anwendung von Algorithmen
• SW und HW: Eigenständige Installation von Python via Anaconda und selbständiges Erlernen der Grundlagen von Python.
• Datenbanken: Verständnis der DBMS, der relationalen Datenbanken und Arbeiten mit Python.

• Objektorientierte Programme auf systematische Art und Weise entwickeln
• Abstraktion verstehen und  Abstraktion bei der Entwicklung von objektorientierten Programmen einsetzen können
• Bestehende objektorientierte Programme verstehen und beurteilen
• Funktionsweise eigener Programme anderen Personen erklären

Visual Computing ist angewandte Mathematik. Neben dem Kennenlernen von Fakten, Techniken und Algorithmen werden die Kenntnisse in linearer Algebra und wissenschaftlichem Python vertieft. Dies geschieht mittels vielen praxisbezogenen Beispielen. Die verwendeten Werkzeuge basieren auf Python. In der Praxis trifft man im Visual Computing auf eine Vielzahl von Technologien, Programmiersprachen, Libraries und Standards, und Python ist dabei nur eines von vielen Werkzeugen. Als Testumgebung für das Visual Computing eignet sich Python aber, weil es uns erlaubt, ohne viel Vorbereitung neue Projekte zu starten und Prototypen zu schreiben.

Daten sind der neue Schatz in vielen Branchen der Wirtschaft. Mit dem Marktplatzkurs sollen den Studierenden Einblicke in die Fragestellungen, Methoden und die Leistungsfähigkeit von Data Science Methoden vorgestellt werden, mit denen der Nutzwert der Daten für die Firmen transparent gemacht wird. Die Anwendungen werden vertieft besprochen. Die Methoden nur konzeptionell beschrieben.

• Grundlagen zu (sozialen) Robotern
• Robotik, Soziale Robotik und andere Disziplinen
• Beispiele und Anwendungsgebiete von Robotern und von sozialen Roboter
• Kuka-Roboter, Atlas, Spot, NAO, Pepper, Cozmo, Harmony, QTrobot, ...
• Szenarien- und Prototypentwicklung

Die Blockchain ist nicht nur die der allseits bekannten Kryptowährung Bitcoin zugrunde liegende Technologie, sie eignet sich auch als Basis für viele andere Anwendungen und Use Cases, die durchaus auch disruptiven Charakter haben können. Die Studierenden erhalten in diesem Modul ein Grundverständnis der Funktionsweise der Blockchain-Technologie und lernen mögliche Anwendungsgebiete kennen.

Studierende bearbeiten konkrete Themen im Rahmen der während des Studiums bearbeiteten Fachgebiete. Sie wählen eine Fragestellung aus Theorie oder Praxis und bearbeiten diese ausgehend von der bestehenden relevanten Theorie. Lösungen zu der Fragestellung werden anhand der vorliegenden Literatur und / oder Erhebungen aus der Praxis erarbeitet.