Prof. Dr. Karsten Weicker

Prof. Dr. rer. nat. Karsten Weicker
Prof. Dr. rer. nat.
Karsten Weicker
Berufungsgebiet: Praktische Informatik
Telefon:
+49 341 3076-6395
Fax:
+49 341 3076-6381

Lebenslauf

  • seit 2004 | Professor an der Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur Leipzig
  • 2003 | Baden-Württemberg-Zertifikat Hochschullehre
  • 2003 | Promotion: Evolutionary Algorithms and Dynamic Optimization Problems
  • 1999-2004 | Wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Abteilung Formale Konzepte am Institut für Informatik (ab 2003: Institut für formale Methoden der Informatik), Universität Stuttgart
  • 1997-1999 | Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl Rechnerarchitektur, Universität Tübingen
  • 1997 | Diplom Informatik, Diplomarbeit: Type-Checking and Overloading-Resolution for Hoopla
  • 1997 | M.Sc. in Computer Science
  • 1995-1997 | Studium der Computer Science, University of Massachusetts in Amherst
  • 1990-1997 | Studium der Informatik mit Nebenfach Mathematik, Universität Stuttgart

Lehrveranstaltungen

  • Algorithmen und Datenstrukturen                                                                                           
    • Bachelor Informatik/Medieninformatik/Angewandte Mathematik, Pflichtveranstaltung im 2.   Fachsemester,7 ECTS-Punkte, 4+2 SWS
  • Softwaretechnik
    •  Bachelor Informatik/Medieninformatik, Pflichtveranstaltung im 3. Fachsemester, 4 ECTS-Punkte, 2+2 SWS
  • Softwareprojekt
    • Bachelor Informatik/Medieninformatik, Pflichtveranstaltung im 3./4. Fachsemester, 8 ECTS-Punkte, 2 SWS
  • Projektmanagement-Praktikum
    • Master Informatik, Pflichtveranstaltung im 1./2. Fachsemester, 4 ECTS-Punkte, 2 SWS 
  • Evolutionäre Algorithmen
    • Master Informatik, Wahlpflichtveranstaltung, 6 ECTS-Punkte, 2+2 SWS 
  • Algorithm Engineering
    • Master Informatik, Pflichtveranstaltung im 1. Fachsemester, 6 ECTS-Punkte, 2+2 SWS 
  • IT-Sicherheit
    • Bachelor Informatik/Medieninformatik, Pflichtveranstaltung im 5. Fachsemester, 5 ECTS-Punkte, 2+2 SWS
  • verschiedene Oberseminare
    • Master Informatik, Pflichtveranstaltung im 2./3. Fachsemester, 2 ECTS-Punkte, 2 SWS

Hinweise für Graduierungsarbeiten

Wer durch mich bei einer Graduierungsarbeit oder einem Masterprojekt betreut werden möchte, kann sich mit einem „Proposal“ bei mir bewerben. Genauere Informationen befinden sich auf meinen Seiten im Lernmanagementsystem Opal.

Eine fertige Graduierungsarbeit wird anhand des vorab vereinbarten Proposals sowie dem Fragekatalog aus dem Dokument „Information_Bewertung“ (ebenfalls in Opal abgelegt) begutachtet und benotet.

Wer in meinem Bereich eine Graduierungsarbeit schreibt, sollte in jedem Fall frühzeitig die Hinweise in dem kleinen Skriptum „Wissenschaftliches Arbeiten und Schreiben in der Informatik“ lesen und berücksichtigen.

Grundsätzliches Interesse habe ich an Themen, die in die folgenden Kategorien fallen:

  • Algorithmik für Anwendungsprobleme
    • Hierzu werden insbesondere Herangehensweisenaus der Lehrveranstaltung "Algorithm Engineering" benötigt. Anwendungsprobleme müssen in ein formales Modell gebracht werden, um anschließend einen Algorithmus für deren Lösung anzupassen oder zu entwickeln. Abschließend ist die empirische Aus- und Bewertung der Ergebnisse notwendig. Beispiele für mögliche Probleme sind:
      •  Mapping von Zugreservierungen auf einen anderen Zug
      • Prüfungsplanung
  • Evolutionäre Heuristiken für spezielle Anwendungsprobleme
    • Entweder muss ein neuer eigener Ansatz zur Bewältigung eines Optimierungsproblems entwickelt werden oder ein bestehender Ansatz ist durch weitergehende neuere Techniken zu erweitern. Beispiele für Themen sind:
      • Konstruktion von belastbaren Lego-Bauwerken (Fortsetzung) ◦
      • Strategien für optimales Projektmanagement mittels einer Simulationssoftware
      • Grundrissoptimierung
  • Multimediale Lerneinheiten für evolutionärer Algorithmen
    • Für den Einsatz in der Lehre werden verschiedene kleine Animationen benötigt, die charakteristische Aspekte der Suchdynamik evolutionärer Algorithmen visualisieren. Hierzu sind geeignete Experimente zu entwerfen, experimentelle Daten zu sammeln und auszuwerten sowie diese geeignet zu visualisieren.