Betriebssysteme sind eine zentrale Komponente von Rechnern und stellen grundlegende Funktionen für die Arbeit mit diesen Rechnern bereit. In immer größerem Maße stehen Rechner aber nicht alleine, sondern sind in Netzwerke eingebunden, innerhalb derer auf Daten und Funktionen anderer Computersysteme zugegriffen werden kann. Damit werden verteilte Systeme möglich, bei denen die Daten und Funktionen systematisch verschiedenen Rechnern innerhalb eines Netzwerkes zugeordnet werden, um gemeinsam definierte Aufgaben zu bewältigen. Während die verschiedenen Rechner innerhalb eines Netzwerkes oder eines verteilten Systems in der Vergangenheit stationär waren, sind mittlerweile auch viele mobile Rechner im Einsatz, was zu völlig neuen Anwendungsszenarien sowohl im privaten als auch im geschäftlichen Kontext führt.

1. Grundlagen der Betriebssysteme
   1. Grundlegender Aufbau von Computersystemen
   2. Dateisysteme
   3. Speicherverwaltung
   4. Prozesse und Threads
2. Verbreitete Betriebssysteme
   1. Grundkonzepte Windows
   2. Grundkonzepte Unix und Linux
   3. Grundkonzepte Apple-Betriebssysteme
   4. Mobile Betriebssysteme
3. Rechnernetze
   1. Grundlagen der Datenübertragung
   2. OSI-Referenzmodell
   3. Netztopologien
4. TCP/IP und Internet
   1. Entstehung des Internets
   2. TCP/IP-Protokollstack
   3. Ausgewählte IP-basierte Protokolle und Dienste
   4. Sicherheit im Internet
5. Architekturen verteilter Systeme
   1. Client-Server-Systeme und verteilte Anwendungen
   2. Grundbegriffe verteilter Systeme: Nebenläufigkeit, Semaphoren, Deadlock
   3. Kommunikation in verteilten Systemen
   4. Dienste-Orientierung: SOA, Webservices und Microservices
   5. Cloud-Anwendungen
   6. Transaktionen in verteilten Systemen
   7. High-Performance Computing Cluster
6. Mobile Computing
   1. Grundlagen, Techniken und Protokolle für Mobile Computing
   2. Mobiles Internet und seine Anwendungen
   3. Mobile Kommunikationsnetze
   4. Sicherheit und Datenschutz in mobilen Systemen

Künstliche Intelligenz (KI), also die Automatisierung von Abläufen, die „Intelligenz“ benötigen, wurde schon in der Frühzeit der Informatik als Vision formuliert und beispielsweise durch den Turing-Test konkretisiert. In den 2010er Jahren gab es erhebliche Fortschritte zur Erreichung dieser Vision, in erster Linie Weiterentwicklungen der neuronalen Netze. Diese Fortschritte haben dazu geführt, dass Techniken der KI in deutlich wachsendem Umfang nicht nur erforscht, sondern praktisch eingesetzt werden. Eng verwandte neuere Forschungsgebiete wie Data Mining und maschinelles Lernen wenden in erheblichem Umfang Techniken der KI an. Ziel dieses Kurses ist es daher, die grundlegenden Konzepte und Techniken der künstlichen Intelligenz sowie deren praktische Anwendung zu vermitteln.

1. Einführung
   1. Grundbegriffe der künstlichen Intelligenz
   2. Geschichte der künstlichen Intelligenz
   3. Agentensysteme
   4. Schwarmsysteme
   5. Künstliche Intelligenz und Wissensmanagement
   6. Unsicheres Wissen
2. Logik-Grundlagen
   1. Aussagenlogik
   2. Prädikatenlogik
   3. Resolution und Unifikation
   4. Hornklauseln und regelbasierte Wissensrepräsentation
   5. Logik-Programmierung mit Prolog
   6. Backtracking, Unifikation und Ablaufsteuerung in Prolog
3. Problemlösung durch Suche
   1. Uninformierte Suche
   2. Informierte (heuristische) Suche
   3. Spiele mit Gegner
   4. Naturanaloge Metaheuristiken
4. Data Mining und maschinelles Lernen
   1. Grundbegriffe
   2. Klassifikation
   3. Clustering
   4. Regression
   5. Decision Tree Learning
   6. K-Nearest Neighbours
   7. Support Vector Machines
5. Neuronale Netze
   1. Das Perzeptron
   2. Backpropagation-Netze
   3. Hopfield-Netze
   4. Convolutional Neural Networks
   5. Recurrent Neural Networks
6. Entwicklung von KI-Anwendungen
   1. Vorgehensweise
   2. Bibliotheken und Dienste
   3. Training neuronaler Netze
7. Ausgewählte Anwendungen der künstlichen Intelligenz
   1. Expertensysteme
   2. Schach und Go
   3. Watson
   4. Zeichenerkennung
   5. Gesichtserkennung
   6. Selbstfahrende Autos
   7. Gesellschaftliche Auswirkungen der KI