Modulhandbuch

Angewandte Künstliche Intelligenz (AKI)

Software Engineering

Empfohlene Vorkenntnisse

Programmierung 1 und 2

Lehrform Vorlesung
Lernziele / Kompetenzen

Die Studierenden

  • kennen verschiedene Softwareprozesse und können einen Prozess begründet vorschlagen
  • sind in der Lage, in Zusammenarbeit mit Kunden die Anforderungen eines Softwareprojekts in einem Analysemodell in UML festzuhalten
  • können anhand eines Analysemodells einen Softwareentwurf vorschlagen und erstellen
  • kennen die behandelten Entwurfsmuster und verstehen die dahinter liegenden Software-Design Prinzipien
  • erkennen die Bedeutung einer Tool Chain und kennen beispielhafte Werkzeuge
Dauer 1
SWS 4.0
Aufwand
Lehrveranstaltung 60
Selbststudium / Gruppenarbeit: 90
Workload 150
ECTS 5.0
Voraussetzungen für die Vergabe von LP

Modulprüfung für "Software Engineering" (K90)

Modulverantwortlicher

Prof. Dr. Klaus Dorer

Max. Teilnehmer 41
Empf. Semester 3
Haeufigkeit jedes Jahr (WS)
Verwendbarkeit

Bachelor-Studiengänge AKI, AI, WIN, WIN-plus

Veranstaltungen

Software Engineering I

Art Vorlesung
Nr. EMI123
SWS 4.0
Lerninhalt
  • Vorgehensmodelle (Sequentiell, Iterativ, Agil)
  • Analyse (Planung, Modellierung mit UML, Analysemuster)
  • Design (Architektur, Objektorientiertes Design mit UML, Design Patterns, Anti-Patterns)
  • Implementierung und Test
  • Wartung und Betrieb
Literatur

Kecher C., UML 2.0 Das umfassende Handbuch, 5. Auflage, Bonn, Galileo Press, 2015
Freeman E. & E., Head First Design Patterns, Beijing; Köln [u.a.], O'Reilly, 2004
Gamma, E., Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software, 28. Auflage, Boston, Munich [u.a.], Addison-Wesley, 2004
Brown, W., AntiPatterns: Refactoring Software, Architectures, and Projects in Crisis, New York [u.a.], Wiley Verlag, 1998
Balzert H., Lehrbuch der Objektmodellierung-Analyse und Entwurf, Heidelberg [u.a.], Elsevier, Spektrum, Akademischer Verlag, 2005