Empfehlungen für das Masterstudium

Im Masterstudium haben die Studierenden Gelegenheit, durch Auswahl der Veranstaltungen gezielt Schwerpunkte zu bilden. Die folgenden Hinweise sollen für ein inhaltlich zusammenpassendes Studium hilfreich sein. Diese Hinweise sind wichtig, da die meisten Veranstaltungen nur in einem viersemestrigen Rhythmus angeboten werden und daher nur einmal innerhalb eines Masterstudiums angeboten werden können. Nähere, detailliertere Hinweise zu einzelnen Veranstaltungen finden sich im Modulhandbuch.

Eine Auswahl möglicher Schwerpunkte innerhalb der Theoretischen Informatik

Klassische Kombination

Einblicke in das "klassische Wissen" der (Theoretischen) Informatik erhalten Sie in den "vertiefenden Vorlesungen" der Formalen Sprachen, der Komplexitätstheorie sowie der Berechenbarkeit und Logik. Die Grundvorlesungen aus dem Bachelor-Angebot bereiten hierauf auf besondere Weise vor. Wer sich für die Grundfragen der Möglichkeiten und Grenzen der Informatik interessiert, dem seien diese Vorlesungen besonders anempfohlen.

Linguistisch orientierte Kombination

Wer sich besonders für die Querbezüge der Informatik zur (Computer-)Linguistik interessiert, sollte die Vorlesungen "Formale Sprachen", "Berechenbarkeit und Logik" sowie "Lernalgorithmen" nicht verpassen.

Aspekte der Künstlichen Intelligenz

Möglichkeiten und Grenzen des "algorithmischen Lernens" werden in den Vorlesungen über "Berechenbarkeit und Logik", insbesondere in den Ausprägungen "Rekursions- und Lerntheorie" bzw. "Kolmogorov-Komplexität" sowie in den "Lernalgorithmen" und der "Datenkompression" dargelegt. Die letzte Vorlesung mag in dieser Reihung überraschen, aber auch dort geht es in erster Linie um das Erkennen von Mustern und Regelmäßigkeiten in vorgelegten Daten. In diesem Zusammenhang sei noch darauf hingewiesen, dass auch die Professur Bergmann sich mit Aspekten algorithmischen Lernens auseinandersetzt (fallbasiertes Schließen).

Algorithmik/Komplexität

Während die "Komplexitätstheorie" insbesondere die Möglichkeiten und Grenzen ressourcenbeschränkter Berechnungen (z.B. P vs. NP) erörtert, werden in den Vorlesungen "Approximative Algorithmen" und "Parameterisierte Algorithmen" praktisch relevante Möglichkeiten dargestellt, wie z.B. mit NP-harten Problemen umgegangen werden kann. Diese Veranstaltungen ergänzen auch gut die von der Professur Näher angebotenen.

Forschungsorientierte Kombinationen

Wer gerne bei uns eine Masterarbeit anfertigen möchte oder mit dem Gedanken spielt, einmal in der Theorie bei uns zu promovieren, dem sei empfohlen, wenigstens eine Vorlesung zu hören aus einem der von uns aktiv "beforschten" Gebiete, d.h. konkret: Formale Sprachen, Lernalgorithmen und insbesondere Parameterisierte Algorithmen.