In diesem Kurs werden typische Probleme beim Management von SW-Projekten diskutiert und dabei Methoden und Techniken vermittelt, mit denen die Herausforderungen gezielt adressiert werden können.

Darüber hinaus werden Standard-Vorgehensmodelle für das IT-Projektmanagement erläutert und gezielt deren Stärken und Schwächen herausgearbeitet.

1. Begriffe und Grundlagen im IT-Projektmanagement
   1. Projektbegriff und Arten von IT-Projekten
   2. IT-Projektlebenszyklus
   3. Multiprojektmanagement – Das Projekt im Kontext der Organisation
2. Planungstechniken
   1. Planung im Großen: Meilensteine, Teilaufgaben, Arbeitspakete
   2. Planung im Großen: Gantt-Diagramme
   3. Operative Planung und Organisation: Kanban Boards, Backlog
3. Priorisierung, Aufwandschätzung, Projektcontrolling
   1. Priorisierung
   2. Aufwandsschätzung
   3. Projektcontrolling
4. Stakeholder-, Kommunikations- und Risikomanagement
   1. Stakeholder Management
   2. Kommunikationsmanagement
   3. Risikomanagement
5. Organisation und Struktur von IT-Projekten
   1. Ausgewählte Managementmodelle: Scrum, PITPM, PRINCE2
   2. PRINCE2 - Überblick und ausgewählte Prozesse
   3. SCRUM – Überblick, Rollen, Artefakte
6. PITPM - Pragmatisches IT-Projektmanagement
   1. Struktur und Phasen in PITPM
   2. IT-Projekt konfigurieren
   3. IT-Projekt steuern

Die frühen Phasen der Softwareentwicklung sind maßgeblich davon gekennzeichnet, dass fachliche und technische Anforderungen (Requirements) an das IT-System zu ermitteln sind. Die Anforderungsermittlung muss äußerst umsichtig betrieben werden, weil alle folgenden Aktivitäten im SW-Entwicklungsprozess auf der Grundlage der dokumentierten Anforderungen geplant und durchgeführt werden.

In diesem Kurs werden Vorgehensweisen, Methoden und Modelle vermittelt, die eine strukturierte und methodische Ermittlung und Dokumentation von Anforderungen an betriebliche Informationssysteme ermöglichen.

1. Grundlagen und Begriffe des Requirements Engineering
   1. Requirements Engineering im Softwareprozess
   2. Kernaktivitäten im Requirements Engineering
   3. Was ist eine Anforderung?
2. Ermittlung von Anforderungen
   1. Bestimmung des Systemkontextes
   2. Bestimmung der Quellen von Anforderungen
   3. Ausw.hlen der geeigneten Ermittlungstechniken
   4. Anforderungen unter Einsatz der Techniken ermitteln
3. Ausgewählte Ermittlungstechniken
   1. Kreativitätstechniken
   2. Befragungstechniken
   3. Beobachtungstechniken
   4. Prototyping
4. Dokumentation von Anforderungen
   1. Aktivitäten zur Dokumentation von Anforderungen
   2. Typische Elemente der Anforderungsdokumentation
   3. Dokumentationsformen
5. Modellierung von Prozessen
   1. Grundlagen und Begriffe
   2. Modellierung mit der Business Process Model and Notation
   3. Modellierung mit Ereignisgesteuerten Prozessketten
6. Modellierung von Systemen
   1. Grundlagen Unified Modeling Language
   2. UML-Use Case-Diagramm
   3. UML-Aktivitätsdiagramm
   4. UML-Klassendiagramm
   5. UML-Zustandsdiagramm
7. Prüfen und Abstimmen von Anforderungen
   1. Aktivitäten zum Prüfen und Abstimmen von Anforderungen
   2. Prüfkriterien
   3. Prüfprinzipien
   4. Prüftechniken
   5. Abstimmen von Anforderungen
8. Management von Anforderungen und Techniken zur Priorisierung
   1. Verwalten von Anforderungen
   2. Techniken zur Priorisierung von Anforderungen

Zu den begleitenden Aktivitäten eines Softwareprozesses gehört die Qualitätssicherung. Von Beginn an müssen erstellte Artefakte (Dokumente, Modelle, Programmcode) qualitätsgesichert werden, denn je später ein Fehler in einem System erkannt wird, desto teurer wird die Fehlerbehebung.

Der Kurs vermittelt Techniken und Vorgehensweisen zur begleitenden Qualitätssicherung; beginnend bei der Anforderungsanalyse, über die Spezifikation, Architektur und das Design bis hin zur Implementierung. Sogar die Aktivitäten zur Qualitätssicherung müssen qualitätsgesichert werden, damit die erstellen Softwaresysteme in einer guten Qualität ausgeliefert werden können.

1. Einführung in die Softwarequalitätssicherung
   1. Motivation und Begriffe
   2. Prinzipien der SW-Qualitätssicherung
   3. Grundsätze im Softwaretest
   4. Kosten von Qualität
2. Organisation und Planung von Softwarequalität
   1. Überblick über den Qualitätsmanagementprozess
   2. Qualitätsplanung und Qualitätsziele
   3. Qualitätssicherung und Qualitätsverbesserung
   4. Qualitätslenkung
3. Konstruktives Qualitätsmanagement
   1. Überblick über konstruktive Qualitätssicherung
   2. Ausgewählte Techniken
4. Statische Qualitätssicherung: Begutachten und Messen
   1. Einsatz und Überblick über statische Verfahren
   2. Begutachten mit Review-Techniken
   3. Messen und Metriken
   4. Statische Codeanalyse
5. Dynamische Qualitätssicherung: Testen
   1. Einsatz und Überblick über dynamische Verfahren
   2. Anwendungsfallbasierte Testfallerstellung
   3. Äquivalenzklassenbildung und Grenzwertanalyse
   4. Zustandsbasierte Testfallerstellung
   5. Erstellung von Zufallstestdaten
6. Systematisches Testen von Software
   1. Aktivitäten zum methodischen Testen
   2. Komponententest (auch: Modultest, Unit-Test)
   3. Integrationstests
   4. Systemtests
   5. Abnahmetests
7. Systematische Qualitätssicherung von Anforderungen, Architekturen und Prozessen
   1. Qualitätssicherung von Anforderungen
   2. Qualitätssicherung von Architekturen
   3. Qualitätssicherung von Softwareprozessen

Die Informatik ist in einen rechtlichen Rahmen eingebettet, der bei der Arbeit zu berücksichtigen ist. Dies betrifft einerseits die eigene Gestaltung dieser Arbeit, die beispielsweise durch Verträge und das zugehörige Vertragsrecht bestimmt wird. Andererseits gestaltet die Informatik auch stark ihr Umfeld und muss dabei relevante rechtliche Grundlagen wie das Telekommunikationsrecht oder das Datenschutzrecht berücksichtigen. Ziel dieses Kurses ist es daher, die Studierenden in die Lage zu versetzen, die speziellen IT-Aspekte in diesem rechtlichen Rahmen zu berücksichtigen, in einfachen Fällen anzuwenden, und zu erkennen, wenn spezialisiertes juristischen Knowhow erforderlich wird.

1. Einführung in die Grundlagen des Rechts und IT-Rechts
   1. Aufbau des deutschen Rechtssystems
   2. Bürgerliches Recht
   3. Handelsrecht
   4. Übersicht über das Rechtsgebiet IT-Recht
   5. Internationale Rahmenbedingungen des IT-Rechtes
   6. IT-spezifisches Strafrecht
   7. Grundlagen der Vertragsschließung und -gestaltung
2. Typische Vertragstypen in der IT und Onlineverträge
   1. Hardware-Verträge
   2. Softwareüberlassung
   3. Projektverträge
   4. Besonderheiten bei agiler Vorgehensweise
   5. Beratungs-, Schulungs- und Wartungsverträge
   6. Cloud Computing, Outsourcing und Hosting
   7. Elektronische Vertragsschließung
   8. Elektronischer Geschäftsverkehr und Online-Marktplätze
3. Softwarelizenzmodelle
   1. Lizenzen und Softwareüberlassung
   2. IT-spezifische Standardklauseln
   3. Durchsetzung von Lizenzen durch Digital Rights Management (DRM)
   4. Open Source Software, Free- und Shareware
4. Schutz- und Informationsrechte
   1. Patent- und Kennzeichenrecht
   2. Urheberrecht
   3. Schutzfähigkeit von Software
   4. Schutzfähigkeit von Datenbanken bzw. Datenbankherstellern
   5. Abmahnungen
   6. Informationsfreiheitsgesetz
5. Internet- und Telekommunikationsrecht
   1. Telekommunikationsgesetz
   2. Medienstaatsvertrag
   3. Informationspflicht nach dem Digitale-Dienste-Gesetz
   4. Verantwortung für Inhalte im Internet
   5. Domainrecht
   6. Elektronische Signaturen
6. Datenschutz, IT-Sicherheit und Produkthaftung
   1. Grundlagen des Datenschutzes
   2. DSGVO, BDSG und TDDDG
   3. Datenschutz-Anforderungen an Organisationen
   4. Datenschutzrechte der betroffenen Person
   5. Datenschutz bei Datenübermittlung in Drittländer
   6. IT-Sicherheit und Gesetze
   7. Funktionale Sicherheit und Produkthaftung

Bei der grundlegenden Entwicklung moderner Anwendungen werden neue Ansätze wie Microservice-Architekturen, agile Vorgehensweisen und Virtualisierung immer wichtiger. Agile Entwicklung steht für sehr schnelle Releases von kleinen Software-Inkrementen. Da wichtige wiederkehrende Aufgaben für jedes Release wie Testen, Konfiguration und Inbetriebnahme zeitaufwändig sind, ist ein hoch automatisierter Softwareentwicklungs- und Deployment-Prozess erforderlich. Außerdem werden Entwicklung und Betrieb verstärkt zu einer eng verzahnten Aufgabe, ausgelöst durch einen einzigen Code-Commit. Die Implementierung einer vollautomatisierten Continuous-Delivery-Pipeline sowie die Zusammenfassung von Entwicklung und Betrieb in einem DevOps-Team, das ganzheitlich für einen (Micro-) Service verantwortlich ist, sind für die moderne Softwareentwicklung unerlässlich. In diesem Kurs werden beide Ansätze mit einem besonderen Fokus auf den Einsatz von Tools vorgestellt.

1. Das Konzept von DevOps
   1. Probleme in traditionellen Vorgehensmodellen
   2. Ziele von DevOps
   3. DevOps-Fallstudien
   4. DevSecOps
2. Service-Architekturen
   1. Microservice
   2. Domain-Driven Design
   3. Containerisierung und Platform as a Service
   4. Fallbeispiele
3. DevOps-Umgebung
   1. Konzepte der Versionskontrolle
   2. Werkzeuge zur Versionskontrolle
   3. Code-Repositories
   4. Paketmanager
   5. Virtualisierung
4. Continuous Integration und Deployment
   1. Continuous Delivery Pipeline
   2. Build-Tools
   3. CI/CD-Engines und Server
   4. Konfigurationsmanagement und Infrastructure as Code
5. Automatisiertes Testen
   1. Grundlegende Konzepte
   2. Tools zur statischen Analyse
   3. Unit-Test-Werkzeuge
   4. Werkzeuge für UI- und Akzeptanztests
   5. Werkzeuge für Performanztests
6. Informationssicherheit in DevOps
   1. Rollen und Verantwortlichkeiten
   2. Change Management

Die Suche nach künstlicher Intelligenz (KI) hat das Interesse der Menschheit seit vielen Jahrzehnten begeistert und ist seit den 1960er Jahren ein aktives Forschungsgebiet. Dieser Kurs gibt einen detaillierten Überblick über die historischen Entwicklungen, Erfolge und Rückschläge der KI sowie über moderne Ansätze in der Entwicklung der künstlichen Intelligenz.

Dieser Kurs gibt eine Einführung in das bestärkende Lernen, einem Prozess, der dem ähnelt, wie Menschen und Tiere die Welt erleben: die Umwelt zu erforschen und die beste Vorgehensweise abzuleiten.

In diesem Kurs werden auch die Prinzipien der natürlichen Sprachverarbeitung und der Computer Vision (computerbasiertes Sehen) behandelt, beides Schlüsselkomponenten für eine künstliche Intelligenz, die in der Lage ist, mit ihrer Umgebung zu interagieren.

1. Geschichte der KI
   1. Historische Entwicklungen
   2. KI-Winter
   3. Expertensysteme
   4. Bedeutsame Fortschritte
2. Moderne KI-Systeme
   1. Schwache versus allgemeine KI
   2. Anwendungsbereiche
3. Bestärkendes Lernen
   1. Was ist bestärkendes Lernen?
   2. Markov-Ketten und Wertfunktion
   3. Zeitdifferenz und Q-Lernen
4. Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
   1. Einführung in NLP und Anwendungsbereiche
   2. Grundlegende NLP-Techniken
   3. Vektorisierung von Daten
5. Computer Vision
   1. Pixel und Filter
   2. Feature-Erkennung
   3. Verzerrungen und Kalibrierung
   4. Semantische Segmentierung