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.github/workflows/deploy.yml

@@ -0,0 +1,45 @@
+name: Deploy Quartz site to GitHub Pages
+
+on:
+  push:
+    branches:
+      - main
+
+permissions:
+  contents: read
+  pages: write
+  id-token: write
+
+concurrency:
+  group: "pages"
+  cancel-in-progress: false
+
+jobs:
+  build:
+    runs-on: ubuntu-22.04
+    steps:
+      - uses: actions/checkout@v4
+        with:
+          fetch-depth: 0 # Fetch all history for git info
+      - uses: actions/setup-node@v4
+        with:
+          node-version: 22
+      - name: Install Dependencies
+        run: npm ci
+      - name: Build Quartz
+        run: npx quartz build
+      - name: Upload artifact
+        uses: actions/upload-pages-artifact@v3
+        with:
+          path: public
+
+  deploy:
+    needs: build
+    environment:
+      name: github-pages
+      url: ${{ steps.deployment.outputs.page_url }}
+    runs-on: ubuntu-latest
+    steps:
+      - name: Deploy to GitHub Pages
+        id: deployment
+        uses: actions/deploy-pages@v4

content/Blog/agenticAI.md

@@ -0,0 +1,41 @@
+---
+title: "Agentic AI"
+description: "The Rise of Agentic AI: Transforming Work and Society in 2025"
+date: 2024-02-13
+tags: [AI, Agentic AI, Blog]
+draft: false
+---
+
+## Transforming Work and Society in 2025
+
+![NVIDIA CES 2025](./images/nvidia-ai-roadmap.jpg)
+<div style="text-align: center; margin-top: -35px;">NVIDIA CES 2025 keynote</div>
+
+The next step in artificial intelligence (AI) will be achieved in 2025. Starting with the AlexNet in 2012, which was the first big leap in AI technology, a new roadmap for AI emerged. After AlexNet the next step was perception AI (speech recognition, deep recommender systems and medical imaging). The current AI landscape is shaped by generative AI (digital marketing and content creation). The next step, starting in 2025, is agentic AI (coding assistance, customer service, patient care). [\[1\]](https://blogs.nvidia.com/blog/what-is-agentic-ai/) 
+
+Unlike typical AI systems, agentic AI performs tasks independently, making decisions and carrying out activities without ongoing supervision and user inputs. This progress has the potential to revolutionise businesses, workplaces, and everyday life, but it also poses serious concerns about ethics, safety, and human oversight. [\[2\]](https://www.ibm.com/think/insights/agentic-ai)
+
+## What is Agentic AI?
+
+Agentic AI is capable of independent action, it can analyse data, make decisions and execute tasks across many topics. These AI systems can help in daily life or the workplace. For example, it can troubleshoot IT issues, optimise workflows, manage supply chains, act as personal assistants, summarise news or manage household devices. Agentic AI can operate without human input. This autonomy is enabled by advances in machine learning models, multimodal capabilities (text, pictures, and audio processing), and improved reasoning ability. [\[3\]](https://software-aspekte.de/en/blog/ai-trends/)
+[\[4\]](https://news.microsoft.com/en-cee/2025/01/08/6-ai-trends-youll-see-more-of-in-2025/)
+[\[5\]](https://www.linkedin.com/pulse/7-ai-trends-predictions-2025-everyone-should-know-pavan-belagatti-ikfnc/)
+
+## Applications Across Industries
+
+- **Workplace Transformation:** Agentic AI is intended to change productivity by automating repetitive and difficult jobs. Tools such as Microsoft Copilot Studio currently allow non-technical people to create custom AI agents that are suited to specific requirements. [\[3\]](https://software-aspekte.de/en/blog/ai-trends/)
+- **Healthcare:** Autonomous agents could monitor patients in real-time or assist in diagnostics by analysing medical data more efficiently than human practitioners. [\[6\]](https://www.restack.io/p/ai-development-trends-predictions-answer-must-read-ai-research-2025) [\[7\]](https://explodingtopics.com/blog/future-of-ai)
+- **Logistics and Manufacturing:** Smart logistics systems powered by agentic AI can predict inventory needs, automate warehouse operations, and streamline supply chains. [\[3\]](https://software-aspekte.de/en/blog/ai-trends/) [\[4\]](https://news.microsoft.com/en-cee/2025/01/08/6-ai-trends-youll-see-more-of-in-2025/)
+
+## Ethical Challenges and Oversight
+
+While agentic AI offers huge potential, it also poses problems. Autonomous decision-making can lead to unintended behaviour if not well controlled. For example:
+
+- **Bias in Decision-Making:** Inadequate training data and protections can perpetuate or intensify biases in AI decision-making. [\[6\]](https://www.restack.io/p/ai-development-trends-predictions-answer-must-read-ai-research-2025)
+- **Loss of Human Oversight:** Autonomous systems pose a difficulty for accountability. Finding a balance between autonomy and human control will be critical. [\[4\]](https://news.microsoft.com/en-cee/2025/01/08/6-ai-trends-youll-see-more-of-in-2025/) [\[5\]](https://www.linkedin.com/pulse/7-ai-trends-predictions-2025-everyone-should-know-pavan-belagatti-ikfnc/)
+
+Governments and organisations are starting to address these concerns. Regulatory frameworks are being developed to ensure responsible use of agentic AI while fostering innovation. [\[8\]](https://www.bristol.ac.uk/news/2025/january/isambard-ai-govt-action-plan.html)
+
+## Looking Ahead
+
+Agentic AI is a big advancement in AI. Automating complicated operations and improving decision-making processes can change industries and improve daily life. However, its success will be contingent on overcoming ethical concerns and retaining strong human oversight. To maximise the benefits and minimise the drawbacks of agentic AI, it is important to coordinate this future with politicians, researchers, and industry leaders.

content/Elective/InfoProcessing/index.md

@@ -0,0 +1,7 @@
+---
+title: "Information Processing"
+description: "Summaries by Jan Schulz-Nigmann"
+tags: [SDMS, NLP4Web]
+date: 2024-02-13
+draft: false
+---

content/Elective/InfoProcessing/nlp4web.md

@@ -0,0 +1,39 @@
+---
+title: "NLP and the Web"
+tags: [NLP4Web]
+date: 2024-02-18
+draft: false
+---
+
+Eine Zusammenfassung der Inhalte der Vorlesung **Natural Language Processing and the Web** aus dem Wintersemester 2024/2025.
+
+<a href="./Elective/InfoProcessing/NLP4Web/JSN_NLP4Web_Summary.pdf" target="_blank">Download</a>
+
+**Inhalt:**
+1. **Grundlagen des Natural Language Processing (NLP)**  
+   - NLP umfasst verschiedene Anwendungsbereiche wie Suchmaschinen, maschinelle Übersetzung, Sprachassistenzsysteme und Plagiatserkennung.  
+   - Herausforderungen sind u.a. Inhaltsqualität, Dubletten-Bereinigung und der Umgang mit fehlerhaften Daten.
+
+2. **Textverarbeitung und -analyse**  
+   - **Tokenization**: Zerlegung von Texten in einzelne Wörter oder Wortteile.  
+   - **Part-of-Speech (POS) Tagging**: Bestimmung der Wortarten innerhalb eines Satzes.  
+   - **Parsing**: Ermittlung der grammatikalischen Struktur eines Satzes.
+
+3. **Maschinelles Lernen für NLP**  
+   - **Naïve Bayes Klassifikation** für Text-Klassifikation (z.B. Spam-Erkennung, Sentiment-Analyse).  
+   - **Hidden Markov Models (HMMs)** und **Sequence Labeling** zur Analyse von Abfolgen (z.B. POS-Tagging).  
+   - Transformer-Modelle wie **BERT**, die tiefergehende semantische Zusammenhänge in Texten erkennen.
+
+4. **Information Retrieval & Ranking-Methoden**  
+   - **Inverted Index** für effiziente Suche in großen Textsammlungen.  
+   - **TF-IDF & BM25** zur Relevanzbewertung von Suchergebnissen.  
+   - **Re-Ranking Methoden mit BERT** zur Verbesserung der Suchqualität durch tiefere semantische Analyse.
+
+5. **Word Embeddings & Sprachmodelle**  
+   - **Word2Vec, FastText & BERT** für dichte semantische Wortrepräsentationen.  
+   - **N-Gram Modelle** für Sprachmodellierung und Vorhersage des nächsten Wortes in Texten.  
+   - **Transformer-Architektur** (z.B. GPT, BERT) als Basis für moderne KI-gesteuerte Sprachmodelle.
+
+<div style="text-align: center;">
+    <iframe src="./Elective/InfoProcessing/NLP4Web/JSN_NLP4Web_Summary.pdf" width="100%" height="600px" style="border: none;"></iframe>
+</div>

content/Elective/InfoProcessing/sdms.md

@@ -0,0 +1,46 @@
+---
+title: "Scalable Data Management Systems"
+tags: [SDMS]
+date: 2024-02-13
+draft: false
+---
+> [!warning] Warnung
+> 
+> Diese Vorlesung arbeitete noch mit JAVA.
+
+
+Eine Zusammenfassung der Inhalte der Vorlesung **Scalable Data Management Systems** aus dem Wintersemester 2023/2024.
+
+<a href="./Elective/InfoProcessing/SDMS/JSN_SDMS_Summary.pdf" target="_blank">Download</a>
+
+**Inhalt:**
+1. **Single-Node DBMS & Speicherverwaltung**  
+   - Ein Single-Node DBMS verarbeitet Daten auf einem einzelnen Server mit mehreren **Schichten**
+   - Unterschied zwischen **Row-Store (gut für Insert/Update/Delete)** und **Column-Store (effizient für Aggregationen)**.
+
+2. **Verteilte Datenbanken (Distributed DBMS) & Skalierung**  
+   - **Shared-Nothing Architektur**: Jeder Knoten hat eigene Daten, gute Skalierbarkeit.  
+   - **Shared-Data Architektur** (Cloud): Mehrere Server greifen auf dieselben Daten zu.  
+   - **Fragmentierungsschemas**: Daten werden **nach Round-Robin, Hash oder Range** verteilt.  
+   - **Partitionierungstechniken** für **OLAP- und OLTP-Workloads**, um Abfragen effizient zu verarbeiten.  
+
+3. **OLAP vs. OLTP & Indizierung**  
+   - **OLAP (Online Analytical Processing)**: Aggregierte Analysen großer Datenmengen.  
+   - **OLTP (Online Transaction Processing)**: Schnelle Transaktionsverarbeitung mit hoher Parallelität.  
+   - **B+-Bäume, Bitmap-Indizes und materialisierte Sichten** verbessern Abfragegeschwindigkeit.  
+   - **Joins in verteilten Systemen** nutzen verschiedene **Shuffling-Techniken (Symmetric, Asymmetric, Broadcast)**.  
+
+4. **Konkurrenzkontrolle & Replikation**  
+   - **ACID-Prinzipien (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability)** für sichere Transaktionen.  
+   - **Replikation** verbessert Fehlertoleranz (synchron/asynchron).  
+   - **CAP-Theorem**: Konsistenz, Verfügbarkeit und Partitionstoleranz können nicht gleichzeitig maximiert werden.  
+
+5. **Cloud-Datenbanken & Optimierungstechniken**  
+   - **Google Spanner, Snowflake, Amazon Aurora** als Beispiele für verteilte Cloud-DBMS.  
+   - **Query Optimierung**: Regelbasierte (Selection Pushdown) und kostenbasierte (Join-Ordering, Cardinality Estimation) Optimierungen.  
+   - **Machine Learning für Datenoptimierung (DeepDB, RSPN)** zur Verbesserung der Kardinalitätsschätzungen.  
+   - **MapReduce, Apache Spark & Streaming-Technologien** zur effizienten Verarbeitung großer Datenmengen.  
+
+<div style="text-align: center;">
+    <iframe src="./Elective/InfoProcessing/SDMS/JSN_SDMS_Summary.pdf" width="100%" height="600px" style="border: none;"></iframe>
+</div>

content/Elective/Ringvorlesungen/index.md

@@ -0,0 +1,7 @@
+---
+title: "Ringvorlesungen"
+description: "Summaries by Jan Schulz-Nigmann"
+tags: [SEM]
+date: 2024-02-13
+draft: false
+---

content/Elective/Ringvorlesungen/sem.md

@@ -0,0 +1,40 @@
+---
+title: "System Erde-Mensch"
+tags: [SEM]
+date: 2024-02-13
+draft: false
+---
+Eine Zusammenfassung der Inhalte der Vorlesung **System Erde-Mensch** aus dem Wintersemester 2024/2025. 
+
+> [!info] Info
+> 
+> Da es sich bei dieser Vorlesung um eine Ringvorlesung handelt, kann es sein, dass sich die Inhalte von Jahr zu Jahr unterscheiden.
+
+<a href="./Elective/Ringvorlesungen/SEM/SEM_Zusammenfassung.pdf" target="_blank">Download</a>
+
+**Inhalt:**
+1. **Erdsystemforschung und Nachhaltigkeit**  
+   - Betrachtung der Erde als **gekoppeltes System** mit Mensch, Biosphäre, Hydrosphäre und Atmosphäre.  
+   - Bedeutung von **CO₂-Senken**, **Landnutzung** und **Klimaschutzmaßnahmen**.  
+
+2. **Erdsystemmodellierung und Klimawandel**  
+   - **Erdsystem-Modelle (ESM)** simulieren physikalische, chemische und biologische Prozesse (Atmosphäre, Ozeane, Land, Kryosphäre).  
+   - **CO₂ als Treibhausgas**: Anstieg der Konzentration beeinflusst das Klimasystem stark.  
+
+3. **Wassersysteme und Ressourcenmanagement**  
+   - **Globale Wassermodelle** (WaterGAP) berechnen Wasserverfügbarkeit, Verbrauch und Klimaveränderungen.  
+   - **Künstliche Grundwasseranreicherung** zur nachhaltigen Wassernutzung getestet (z. B. Israel, Saudi-Arabien, Deutschland).  
+
+4. **Naturkatastrophen und menschliche Resilienz**  
+   - **Zunahme extremer Wetterereignisse (Dürren, Stürme, Überschwemmungen, Lawinen)**.  
+   - **Plattentektonik und Erdbeben**: Reibungskräfte an Plattengrenzen lösen Naturkatastrophen aus.  
+
+5. **Biodiversität, Boden und Geoengineering**  
+   - **Böden als CO₂-Speicher**: Speicherung durch Humus, aber Gefahr durch Erosion und Bodenversiegelung.  
+   - **Biodiversitätskrise und 6. Massenaussterben** durch menschlichen Einfluss.  
+   - **Geoengineering-Konzepte zur Klimakontrolle** (CO₂-Entnahme, künstliche Wolkenbildung) mit hohen Risiken.  
+   - **Fernerkundung & Satellitensysteme** helfen, Veränderungen in Ökosystemen zu überwachen.  
+
+<div style="text-align: center;">
+    <iframe src="./Elective/Ringvorlesungen/SEM/SEM_Zusammenfassung.pdf" width="100%" height="600px" style="border: none;"></iframe>
+</div>

content/Elective/Systems/index.md

@@ -0,0 +1,7 @@
+---
+title: "Systems"
+description: "Summaries by Jan Schulz-Nigmann"
+tags: [QC]
+date: 2024-02-13
+draft: false
+---

content/Elective/Systems/qc.md

@@ -0,0 +1,40 @@
+---
+title: "Quantum Computing"
+tags: [QC]
+date: 2024-02-13
+draft: false
+---
+Ein Cheatsheet für die Vorlesung **Quantum Computing** aus dem Sommersemester 2024. 
+
+> [!info] Info
+> 
+> Die Klausur war Open Book, daher keine vollständige Zusammenfassung.
+
+<a href="./Elective/Systems/QC/Klausurvorbereitung.pdf" target="_blank">Download</a>
+
+**Inhalt:**
+1. **Grundlagen der Quantenmechanik & Qubits**  
+
+2. **Quantum Gates & Operationen**  
+   - **Pauli-Gates (X, Y, Z)** zur Zustandsänderung
+   - **Hadamard-Gate (H)** erzeugt **Superpositionen**.  
+   - **Controlled Gates (CNOT, T, S)** für **verschachtelte Quantenoperationen**.  
+
+3. **Quantenalgorithmen & Orakel**  
+   - **Shor-Algorithmus**: Faktorisierung großer Zahlen, **bricht RSA-Verschlüsselung**.  
+   - **Grover-Algorithmus**: **Schnelle Suche in unstrukturierten Datenbanken** \( O(\sqrt{N}) \).  
+   - **Deutsch-Josza & Bernstein-Vazirani**: Entscheiden, ob eine Funktion **konstant oder ausgewogen** ist.  
+
+4. **Messung & Verschränkung (Entanglement)**  
+   - **Messung in Computational Basis (Z-Basis) und Hadamard-Basis (X-Basis)**.  
+   - **Bell-Zustände** (maximal verschränkte Qubits)
+   - **Superdense Coding & Quantum Key Distribution (QKD)** für **Quantenkommunikation**.  
+
+5. **Fehlerkorrektur & Quantencomputer-Architektur**  
+   - **Shor-Code (9-Qubit-Fehlerschutz)** & **Steane-Code (7-Qubit-Fehlerschutz)**.  
+   - **Quantenparallelismus**: **Gleichzeitige Berechnung aller Basiszustände** durch Superposition.  
+   - **Quantum Fourier Transformation (QFT)** als Basis für Quanten-Fourier-Analyse.  
+
+<div style="text-align: center;">
+    <iframe src="./Elective/Systems/QC/Klausurvorbereitung.pdf" width="100%" height="600px" style="border: none;"></iframe>
+</div>

content/Elective/Visual/AmI.md

@@ -0,0 +1,39 @@
+---
+title: "Ambient Intelligence"
+tags: [AmI]
+date: 2024-02-13
+draft: false
+---
+Eine Zusammenfassung der Inhalte der Vorlesung **Ambient Intelligence** aus dem Wintersemester 2023/2024. 
+
+<a href="./Elective/Visual/AmI/JSN_AmI_Summary.pdf" target="_blank">Download</a>
+
+**Inhalt:**
+1. **Grundlagen und Eigenschaften von Ambient Intelligence**  
+   - AmI beschreibt **intelligente, vernetzte Umgebungen**, in denen Computer und Sensoren unsichtbar im Alltag integriert sind.  
+   - **Wichtige Eigenschaften**: Sensitivität (erkennt Umgebung), Intelligenz (verarbeitet Daten), Responsivität (reagiert auf Nutzer), Adaptivität (lernt und passt sich an).  
+   - **Ziel**: Eine intuitive, nicht-invasive Mensch-Computer-Interaktion, z. B. durch Gestensteuerung oder kontextbewusste Assistenz.  
+
+2. **Sensoren und Aktoren in AmI-Systemen**  
+   - **Verschiedene Sensoren** für Bewegung, Licht, Temperatur, biologische Parameter (z. B. Pulsoxymetrie, EKG in Smartwatches).  
+   - **Aktoren** wandeln digitale Signale in physikalische Aktionen um (z. B. smarte Steckdosen, Temperaturregelung).  
+   - **Kapazitive Sensorik**: Berührungslose Messung von Anwesenheit (z. B. in Smartbeds oder Gestenerkennungssystemen).  
+
+3. **Anwendungen von Ambient Intelligence**  
+   - **Smart Homes & Smart Cities**: Automatische Lichtsteuerung, Sicherheitsüberwachung, Energieoptimierung.  
+   - **Gesundheitswesen**: Wearables zur Gesundheitsüberwachung (z. B. Smartwatches mit EKG, smarte Kontaktlinsen für Diabetiker).  
+   - **Assistenzsysteme**: Telemedizin, Robotik in der Pflege, intelligente Assistenz für Senioren (Ambient Assisted Living).  
+
+4. **Kommunikation und Interoperabilität**  
+   - **IoT-Protokolle** wie ZigBee, Z-Wave, EnOcean für smarte Gerätekommunikation.  
+   - **Middleware-Lösungen** ermöglichen standardisierte Vernetzung unterschiedlicher Systeme.  
+   - **Herausforderung**: Datensicherheit und Privatsphäre, insbesondere bei sensiblen Gesundheitsdaten.  
+
+5. **Herausforderungen und ethische Fragen**  
+   - **Sicherheit & Datenschutz**: Wie können persönliche Daten in intelligenten Umgebungen geschützt werden?  
+   - **Akzeptanz & Benutzerfreundlichkeit**: Systeme müssen einfach zu bedienen sein und Mehrwert bieten.  
+   - **Fehlertoleranz & Robustheit**: Kritische Systeme (z. B. in der Medizin) müssen zuverlässig funktionieren.  
+
+<div style="text-align: center;">
+    <iframe src="./Elective/Visual/AmI/JSN_AmI_Summary.pdf" width="100%" height="600px" style="border: none;"></iframe>
+</div>

content/Elective/Visual/GDV1.md

@@ -0,0 +1,38 @@
+---
+title: "Grafische Datenverarbeitung 1"
+tags: [GDV1]
+date: 2024-02-13
+draft: false
+---
+Eine Zusammenfassung der Inhalte der Vorlesung **Grafische Datenverarbeitung 1** aus dem Wintersemester 2023/2024. 
+
+<a href="./Elective/Visual/GDV1/JSN_GDV1_Summary.pdf" target="_blank">Download</a>
+
+**Inhalt:**
+1. **Grafikpipeline und Rendering-Techniken**  
+   - Die **Grafikpipeline** besteht aus mehreren Schritten: **Geometrie-Transformationen, Rasterisierung und Fragmentverarbeitung**.  
+   - Moderne Grafikkarten nutzen **programmierbare Pipelines** (Vertex- und Fragment-Shader) für **effiziente 3D-Darstellung**.  
+   - **Raytracing vs. Rasterization**: Raytracing erzeugt realistische Reflexionen und Schatten, benötigt aber hohe Rechenleistung.  
+
+2. **3D-Transformationen und Projektionen**  
+   - Transformationen ermöglichen das **Positionieren und Skalieren von Objekten** im 3D-Raum.  
+   - **Homogene Koordinaten und Matrixmultiplikation** werden für Effizienz verwendet.  
+   - **Parallele vs. Perspektivische Projektion**: Parallele Projektionen bewahren Parallelität, während perspektivische Projektionen **Fluchtpunkte** haben.  
+
+3. **Beleuchtungsmodelle und Shading-Techniken**  
+   - **Phong-Beleuchtungsmodell** für realistische Lichtberechnungen mit **Umgebungs-, Diffus- und Spiegelreflexionen**.  
+   - **Shading-Techniken**
+
+4. **Texturierung und Mapping-Verfahren**  
+   - **Texture Mapping** legt 2D-Bilder auf 3D-Oberflächen.  
+   - Erweiterte Verfahren wie **Bump Mapping, Parallax Mapping und Displacement Mapping** simulieren Oberflächenstrukturen.  
+   - **Mip-Mapping und anisotropische Filterung** verbessern die Qualität bei entfernten Objekten.  
+
+5. **Culling, Sichtbarkeitsberechnungen und Optimierungen**  
+   - **Backface Culling** entfernt nicht sichtbare Rückseiten von Objekten.  
+   - **Z-Buffering** und **Stenciling** sorgen für eine korrekte Tiefendarstellung.  
+   - **Octrees, BSP-Trees und kd-Trees** helfen, Szenen effizient zu organisieren und die Renderzeit zu optimieren.  
+
+<div style="text-align: center;">
+    <iframe src="./Elective/Visual/GDV1/JSN_GDV1_Summary.pdf" width="100%" height="600px" style="border: none;"></iframe>
+</div>

content/Elective/Visual/IVVA.md

@@ -0,0 +1,39 @@
+---
+title: "Informationsvisualisierung und Visual Analytics"
+tags: [IVVA]
+date: 2024-02-13
+draft: false
+---
+Eine Zusammenfassung der Inhalte der Vorlesung **Informationsvisualisierung und Visual Analytics** aus dem Wintersemester 2023/2024. 
+
+<a href="./Elective/Visual/IVVA/JSN_IVVA_Summary.pdf" target="_blank">Download</a>
+
+**Inhalt:**
+1. **Grundlagen der Informationsvisualisierung**  
+   - Visualisierung dient dazu, **Daten verständlich darzustellen und kognitive Prozesse zu unterstützen**.  
+   - **Anscombe’s Quartett** zeigt, dass numerische Daten ohne Visualisierung irreführend sein können.  
+   - Die richtige Wahl von **Visualisierungsformen** hängt von den Datenarten und Benutzerzielen ab.  
+
+2. **Datentypen und Visualisierungstechniken**  
+   - **Nominale Daten** (z. B. Kategorien, Namen) werden oft mit Farben oder Symbolen visualisiert.  
+   - **Ordinale Daten** (z. B. Rankings) können mit Balkendiagrammen dargestellt werden.  
+   - **Quantitative Daten** (z. B. Messwerte) werden durch Diagramme, Heatmaps oder Punktwolken visualisiert.  
+
+3. **Wahrnehmung und kognitive Prinzipien**  
+   - **Farbmodelle** wie **HSV** oder **CIE** beeinflussen die Wahrnehmung und Interpretation von Visualisierungen.  
+   - **Visuelle Hierarchien und Layouts** helfen, wichtige Informationen hervorzuheben.  
+   - **Regel Nr. 1**: Gute Visualisierungstechniken sind werkzeugartig und sollten zur Datennutzung passen.  
+
+4. **Interaktion in der Informationsvisualisierung**  
+   - Interaktionsmodi nach **Spence**: **Kontinuierliche, schrittweise, passive und gemischte Interaktion**.  
+   - **Shneiderman’s Mantra**: Überblick erhalten → Zoomen/Filtern → Details auf Anfrage.  
+   - **Brushing & Linking**: Mehrere Visualisierungen werden verknüpft, um verschiedene Perspektiven darzustellen.  
+
+5. **Visualisierung von großen und komplexen Datenmengen**  
+   - **Dimensionsreduktion**: PCA, LDA und MDS reduzieren komplexe Datensätze auf wesentliche Merkmale.  
+   - **Netzwerk- und Graphvisualisierung**: Knoten-Kanten-Diagramme, Force-Directed Layouts für komplexe Zusammenhänge.  
+   - **Heatmaps, Horizonplots und Small Multiples** helfen, Overplotting in Zeitserien zu vermeiden.  
+
+<div style="text-align: center;">
+    <iframe src="./Elective/Visual/IVVA/JSN_IVVA_Summary.pdf" width="100%" height="600px" style="border: none;"></iframe>
+</div>

content/Elective/Visual/SGV.md

@@ -0,0 +1,39 @@
+---
+title: "Serious Games"
+tags: [SGV]
+date: 2024-02-13
+draft: false
+---
+Eine Zusammenfassung der Inhalte der Vorlesung **Serious Games** aus dem Sommersemester 2023. 
+
+<a href="./Elective/Visual/SGV/JSN_SGV_Summary.pdf" target="_blank">Download</a>
+
+**Inhalt:**
+1. **Definition und Unterschiede: Serious Games vs. Gamification**  
+   - **Serious Games** kombinieren **Unterhaltung mit einem pädagogischen oder sozialen Ziel** (z. B. Lernspiele, Exergames).  
+   - **Gamification** bedeutet das **Hinzufügen spielerischer Elemente** in einen nicht-spielerischen Kontext (z. B. Punkte, Bestenlisten).  
+   - Unterschied: **Gamification ist kein vollständiges Spiel**, sondern ein **motivationsförderndes Konzept**.  
+
+2. **Game Design und Balancing in Serious Games**  
+   - **Spielmechaniken**: Regeln, Fähigkeiten, Aktionen und Wahrscheinlichkeiten bestimmen das Spielerlebnis.  
+   - **Balancing-Ansätze** nutzen Wahrscheinlichkeitsberechnungen (z. B. Erwartungswert, Varianz) zur **Optimierung von Spielmechaniken**.  
+   - **Paradox of Choice**: Zu viele Optionen können überfordern – Spiele sollten **bedeutungsvolle Entscheidungen** ermöglichen.  
+
+3. **Storytelling und Narrative Strukturen**  
+   - **Heros Journey** und **Freytags Pyramide** als klassische Storytelling-Konzepte.  
+   - **Narrative Paradox**: Balance zwischen Spielerfreiheit und einer vorgegebenen Geschichte.  
+   - **Emergent Narrative**: Spieler beeinflussen die Handlung aktiv durch ihre Entscheidungen.  
+
+4. **Technologien und Architektur von Serious Games**  
+   - Einsatz von **Game Engines (Unity, Unreal) für interaktive Umgebungen**.  
+   - **Kollisionserkennung & Game Loops** für flüssiges Gameplay.  
+   - **Multiplayer-Systeme & Netzwerkarchitektur** (Client-Server, Peer-to-Peer) für **Online-Serious-Games**.  
+
+5. **Virtuelle Realität (VR) und Exergames**  
+   - **VR steigert Immersion**, aber kann **Cybersickness verursachen** (visuell-induzierte Übelkeit).  
+   - **Exergames (Fitness-Spiele)** nutzen Bewegungssensoren für körperliche Aktivität.  
+   - **Tracking-Systeme (IMUs, GPS, Motion Capture)** ermöglichen realistische Bewegungsinteraktionen.  
+
+<div style="text-align: center;">
+    <iframe src="./Elective/Visual/SGV/JSN_SGV_Summary.pdf" width="100%" height="600px" style="border: none;"></iframe>
+</div>

content/Elective/Visual/index.md

@@ -0,0 +1,7 @@
+---
+title: "Visual"
+description: "Summaries by Jan Schulz-Nigmann"
+tags: [GDV1, AmI, IVVA, SGV]
+date: 2024-02-13
+draft: false
+---

content/FS3/aer.md

@@ -0,0 +1,35 @@
+---
+title: "Architekturen und Entwurf von Rechnersystemen"
+tags: [AER]
+date: 2024-02-13
+draft: false
+---
+Eine Zusammenfassung der Inhalte der Vorlesung **Architekturen und Entwurf von Rechnersystemen** aus dem Wintersemester 2021/2022. 
+
+<a href="./FS3/AER/JSN_AER_Summary.pdf" target="_blank">Download</a>
+
+**Inhalt:**
+1. **Hardware-Beschreibungssprache BlueSpec (BSV)**  
+   - Erweiterung von **Verilog**, verbindet **Verhaltens- und Strukturbeschreibung**.   
+   - Ermöglicht **Synthese von Hardware** durch Regeln für **atomare Transaktionen**.  
+
+2. **Nebenläufigkeit & Regelbasierte Ausführungssemantik**  
+   - **Parallelität durch Regeln**, die Aktionen ausführen, wenn bestimmte Bedingungen erfüllt sind.  
+   - Konflikte durch **Nebenläufigkeitsprobleme bei Zugriffen auf Speicher und Register**.  
+
+3. **Rekonfigurierbare SoCs am Beispiel Xilinx Zynq 7000**  
+   - Kombination aus **ARM Cortex-A9 CPU und FPGA-Logik** auf einem Chip.  
+   - **Dynamische Rekonfiguration** ermöglicht Änderungen an Hardware während des Betriebs.  
+
+4. **High-Level-Synthese (HLS) & Rechenbeschleuniger**  
+   - **FPGA- und ASIC-Design** mit Hardware-Beschreibungssprachen für Spezialhardware.  
+   - **Vergleich von Rechenbeschleunigern**: ASICs, FPGAs, DSPs, Many-Core-Systeme.  
+   - **TaPaSCo** als Beispiel für task-paralleles Rechnen mit mehreren Processing Elements (PEs).  
+
+5. **Cache-Architekturen & Speicherhierarchie**  
+   - **Caches zur Reduzierung von Speicherzugriffszeiten**, inkl. **Direct-Mapped, Set-Associative & Fully-Associative Caches**.  
+   - **Optimierungsstrategien für Caches**: Write-Through, Write-Back, Replacement Policies (LRU, LFU).  
+
+<div style="text-align: center;">
+    <iframe src="./FS3/AER/JSN_AER_Summary.pdf" width="100%" height="600px" style="border: none;"></iframe>
+</div>

content/FS3/index.md

@@ -0,0 +1,6 @@
+---
+title: "FS3"
+tags: [AER]
+date: 2024-02-13
+draft: false
+---

content/FS4/fsme.md

@@ -0,0 +1,37 @@
+---
+title: "Formale Methoden im Softwareentwurf"
+tags: [FSME]
+date: 2024-02-13
+draft: false
+---
+Eine Zusammenfassung der Inhalte der Vorlesung **Formale Methoden im Softwareentwurf** aus dem Sommersemester 2022. 
+
+<a href="./FS4/FSME/JSN_FMSE_Summary.pdf" target="_blank">Download</a>
+
+**Inhalt:**
+1. **Modellierung reaktiver Systeme & Transitionssysteme**  
+   - Endliche Automaten bestehen aus **Zuständen, Zustandsübergängen, Start- und Endzuständen**.  
+   - **Transitionssysteme erweitern Automaten**, indem sie Zustände ohne Endzustand und mit Aktionen modellieren.  
+   - **Datenabhängige Systeme** enthalten **typisierte Variablen, Variablenbelegungen und Transitionen mit Bedingungen**.  
+
+2. **Nebenläufigkeit & Kommunikation**  
+   - Parallele Systeme werden mit **dem Operator „||“** kombiniert.  
+   - **Verschränkung (Interleaving)** modelliert konkurrierende Prozesse ohne Kommunikation.  
+   - **Kanalsysteme ermöglichen Kommunikation** über Nachrichtenpuffer (FIFO-Speicher).  
+
+3. **Temporale Logik (LTL) & Model Checking**  
+   - LTL (Linear Temporal Logic) erlaubt **Aussagen über zeitliches Verhalten eines Systems**.  
+   - Model Checking überprüft **ob ein System die spezifizierten LTL-Formeln erfüllt**.  
+
+4. **Promela & SPIN Model Checker**  
+   - **Promela (Process Meta-Language)** dient zur Modellierung nebenläufiger Systeme.  
+   - Verifikation mit **SPIN** (Simple Promela Interpreter) prüft auf **Deadlocks, Race Conditions & Safety-Eigenschaften**.  
+   - **Korrektheitseigenschaften** können mit Assertions und Meta Labels überprüft werden.  
+
+5. **Java Modeling Language (JML) & KeY Theorembeweiser**  
+   - **JML ist eine Spezifikationssprache für Java**, um **formale Verträge für Methoden** zu definieren.  
+   - **KeY** ist ein Theorembeweiser für **die Verifikation von Java-Programmen mit dynamischer Logik**.  
+
+<div style="text-align: center;">
+    <iframe src="./FS4/FSME/JSN_FMSE_Summary.pdf" width="100%" height="600px" style="border: none;"></iframe>
+</div>

content/FS4/index.md

@@ -0,0 +1,6 @@
+---
+title: "FS4"
+tags: [InfMan, FSME]
+date: 2024-02-13
+draft: false
+---

content/FS4/infman.md

@@ -0,0 +1,38 @@
+---
+title: "Informationsmanagement"
+tags: [InfMan]
+date: 2024-02-13
+draft: false
+---
+Eine Zusammenfassung der Inhalte der Vorlesung **Informationsmanagement** aus dem Sommersemester 2022. 
+
+<a href="./FS4/InfMan/JSN_InfMan_Summary.pdf" target="_blank">Download</a>
+
+**Inhalt:**
+1. **Grundlagen von Daten, Informationen und Wissen**  
+   - **Daten**: Zeichenketten ohne Bedeutung, die nach bestimmten Regeln gebildet werden.  
+   - **Informationen**: Daten mit Interpretationsbezug.  
+   - **Wissen**: Verknüpfung neuer Informationen mit bestehenden Kenntnissen zur Problemlösung.  
+   - **Informationskreislauf**: Strukturierung und Verarbeitung von Daten zu Wissen.  
+
+2. **Datenmodellierung & ER-Diagramme**  
+   - **ER-Modellierung**: Darstellung von Entitäten, Beziehungen und Attributen.  
+   - **Relationale Abbildung**: Umwandlung von ER-Diagrammen in relationale Tabellen.  
+   - **Normalisierung**: Reduktion von Redundanz und Vermeidung von Anomalien (1NF, 2NF, 3NF).  
+
+3. **Relationale Abfragesprachen & SQL**  
+   - **Relationale Algebra**: Mengentheoretische Operationen zur Datenmanipulation.  
+   - **SQL (Structured Query Language)**
+
+4. **Transaktionsmanagement & ACID-Prinzipien**  
+   - **ACID-Garantien**: Atomicity, Consistency, Isolation, Durability.
+   - **Concurrency Control**: Mehrbenutzerzugriffe durch Sperrmechanismen (Locking, MVCC).  
+
+5. **Information Retrieval & Suchalgorithmen**  
+   - **Boolesche Suche**: Kombination von Schlüsselwörtern mit logischen Operatoren (`AND`, `OR`, `NOT`).  
+   - **Vector Space Model (VSM)**: Berechnung der Ähnlichkeit von Dokumenten mit Cosinus-Ähnlichkeit.  
+   - **Automatische Klassifikation & Machine Learning**: Kategorisierung von Dokumenten basierend auf Mustern.  
+
+<div style="text-align: center;">
+    <iframe src="./FS4/InfMan/JSN_InfMan_Summary.pdf" width="100%" height="600px" style="border: none;"></iframe>
+</div>

content/FS5/bs.md

@@ -0,0 +1,39 @@
+---
+title: "Betriebssysteme"
+tags: [BS]
+date: 2024-02-13
+draft: false
+---
+Eine Zusammenfassung der Inhalte der Vorlesung **Betriebssysteme** aus dem Wintersemester 2022/2023. 
+
+<a href="./FS5/BS/JSN_BS_Summary.pdf" target="_blank">Download</a>
+
+**Inhalt:**
+1. **Grundlagen von Betriebssystemen & Prozessmanagement**  
+   - Betriebssysteme verwalten **Hardware-Ressourcen**, bieten **Prozessisolation** und ermöglichen **Systemaufrufe (System Calls)**.  
+   - Prozesse bestehen aus **virtuellem Speicher (Text, Daten, Heap, Stack)** und wechseln durch **Scheduling** zwischen verschiedenen Zuständen.  
+
+2. **Speicherverwaltung & Paging**  
+   - **Virtueller Speicher** erlaubt Programme, mehr Speicher zu adressieren, als physisch verfügbar ist.  
+   - **Paging & Page Replacement Algorithmen** (FIFO, LRU, WSClock) sorgen für effiziente Nutzung des Hauptspeichers.  
+   - **Segmentation & Hierarchical Paging** verbessern Speicherverwaltung, erzeugen aber zusätzlichen Verwaltungsaufwand.  
+
+3. **Interprozesskommunikation (IPC) & Scheduling**  
+   - **Message Passing** (send/receive) vs. **Shared Memory** für schnelle IPC.  
+   - **Scheduling-Strategien**: Round-Robin, Priority Scheduling, Shortest Job First (SJF), Lottery Scheduling.  
+   - **Multithreading**: **User-Level vs. Kernel-Level Threads**, POSIX-Threads zur effizienten Prozessverwaltung.  
+
+4. **Geräteverwaltung & Dateisysteme**  
+   - **Gerätekommunikation über I/O-Systeme** (Direct Memory Access, Interrupt-Handling, Buffering).  
+   - **Dateisysteme (FAT, I-Nodes, Journaling FS, Virtual File Systems)** bestimmen Speicherung & Zugriff auf Daten.  
+   - **Caching-Strategien** optimieren Speicherzugriffe (LRU, LFU, Write-Back, Write-Through).  
+
+5. **Sicherheit, Virtualisierung & Deadlocks**  
+   - **Authentifizierung & Zugriffskontrolle** (UNIX-Passwörter, Salted Hashes, Access Control Lists).  
+   - **Bell-LaPadula & Biba-Modelle** definieren Sicherheitsrichtlinien für Datenschutz & Integrität.  
+   - **Virtualisierungstechniken** (Full Virtualization, Paravirtualization, Trap-and-Emulate).  
+   - **Deadlocks & Livelocks** durch verschiedene Strategien vermeidbar (Deadlock Prevention, Recovery).  
+
+<div style="text-align: center;">
+    <iframe src="./FS5/BS/JSN_BS_Summary.pdf" width="100%" height="600px" style="border: none;"></iframe>
+</div>

content/FS5/index.md

@@ -0,0 +1,6 @@
+---
+title: "FS5"
+tags: [BS, VC]
+date: 2024-02-13
+draft: false
+---

content/FS5/vc.md

@@ -0,0 +1,36 @@
+---
+title: "Visual Computing"
+tags: [VC]
+date: 2024-02-13
+draft: false
+---
+Eine Zusammenfassung der Inhalte der Vorlesung **Visual Computing** aus dem Wintersemester 2022/2023. 
+
+<a href="./FS5/VC/JSN_VC_Summary.pdf" target="_blank" download>Download</a>
+
+**Inhalt:**
+1. **Grundlagen des Visual Computing**  
+   - Kombination von **Computer Vision und Computergraphik**.  
+   - Themen: **3D-Internet, Skalierbare Objektmodellierung, Visual Analytics, Scene Understanding**.  
+
+2. **Wahrnehmung & Bildverarbeitung**  
+   - Funktionsweise des **menschlichen Auges (Stäbchen & Zäpfchen, Netzhautzellen)**.  
+   - **Depth Cues (Tiefenwahrnehmung)**: Binokulare, Piktorale und Dynamische Tiefenhinweise.  
+   - Bildverarbeitungstechniken: **Histogramme, Aliasing, Frequenzraumfilter, Filterung & Kompression (JPEG, Fourier-Transformation)**.  
+
+3. **3D-Grafik & Rendering-Techniken**  
+   - **Grafikpipeline**: Transformationen (Modelling, Viewing, Projection), Rasterisierung & Clipping.  
+   - **Schattierungsmodelle**: **Phong-, Gouraud- & Flat-Shading**.  
+   - **Z-Buffer Algorithmus, Painters Algorithmus** für Verdeckungsberechnung.  
+
+4. **Volumen- und Informationsvisualisierung**  
+   - **Volumenvisualisierung**: Marching Cubes, Transferfunktionen für optische Eigenschaften.  
+   - **Informationsvisualisierung**: Techniken wie **Treemaps, Scatterplots, Parallele Koordinaten** zur Datenanalyse.  
+
+5. **User Interfaces & Interaktionsmethoden**  
+   - **3D-Interaktion** & **WIMP (Windows, Icons, Menus, Pointers)**.  
+   - **Query-Modalitäten**: Query-by-Text, Query-by-Sketch, Explorative Suche.  
+
+<div style="text-align: center;">
+    <iframe src="./FS5/VC/JSN_VC_Summary.pdf" width="100%" height="600px" style="border: none;"></iframe>
+</div>

content/index.md

@@ -0,0 +1,50 @@
+---
+title: "127.0.0.1"
+date: 2024-02-13
+draft: false
+---
+Alle meine Zusammenfassungen sind auf Deutsch. Keine Garantie für Richtigkeit oder Vollständigkeit. Zusammenfassungen stammen entweder aus meinem **Bachelor (PO2015)** oder **Master (Computer Science PO 2023)**.
+
+> [!tip] Tip
+> Besuche die umfangreichen Zusammenfassungen von **Fabian Damken**:
+> 🔗 <a href="https://fabian.damken.net" target="_blank">Fabian’s Summaries</a>
+
+---
+
+## Zusammenfassungen
+
+### **Pflichtmodule**
+**3\. Semester** \
+📄 [Architekturen und Entwurf von Rechnersystemen](./FS3/aer.md)
+
+**4\. Semester** \
+📄 [Formale Methoden im Softwareentwurf](./FS4/fsme.md) \
+📄 [Informationsmanagement](./FS4/infman.md)
+
+**5\. Semester** \
+📄 [Betriebssysteme](./FS5/bs.md) \
+📄 [Visual Computing](./FS5/vc.md)
+
+### **Electives**
+**Systems** \
+📄 [Quantum Computing Cheat Sheet](./Elective/Systems/qc.md)
+
+**Visual** \
+📄 [Graphische Datenverarbeitung 1](./Elective/Visual/GDV1.md) \
+📄 [Informationsvisualisierung und Visual Analytics](./Elective/Visual/ivva.md) \
+📄 [Ambient Intelligence](./Elective/Visual/ami.md) \
+📄 [Serious Games Vorlesung](./Elective/Visual/sgv.md)
+
+**Information Processing** \
+📄 [Scalable Data Management Systems](./Elective/InfoProcessing/sdms.md) \
+📄 [Natural Language Processing and the Web](./Elective/InfoProcessing/nlp4web.md)
+
+**Ringvorlesungen** \
+📄 [System Erde-Mensch](./Elective/Ringvorlesungen/sem.md)
+
+---
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+## Blog
+Besuche meinen Blog für aktuelle Artikel zu Informatik, Technologie und anderen spannenden Themen.
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+🔗 **[Zum Blog](./Blog/)**