I am proud that I won the "Excellence in Teaching Award" of the University of Osnabrück 2002.

(Courses with English title offer material in English.)

• Grundstudium: Vorlesung Informatik B (6.700, 4 SWS, regelmässig im SS)
  
  Objekt-orientierte Programmierung in Java: Objekt-orientierte Programmierung versus imperative Programmierung, objekt-orientierte Modellierung (UML) und Design Patterns, Klassen, Konstruktoren, Modifikatoren, Vererbung, Abstrakte Klassen und Interfaces, Innere Klassen, Abstrakte Datentypen, Fehlerbehandlung, Multithreading und Synchronisation, Event-Handling, Applets und Applikationen, Netz und Sicherheit.
  Die behandelten Konzepte werden durch Programmieraufgaben eingeübt und vertieft. (2 SWS Übung 6.702)
  Empf Semester: 2. Sem. (Voraussetzung Info A)

  Archiv: [Info B SS 01] [Info B SS 02]

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• Vorlesung und Übung Funktionale Programmierung/Functional Programming (6.716/6.718, 4 SWS/2SWS, regelmässig im WS)
  
  Einführung in Konzepte der funktionalen Programmierung am Beispiel der Programmiersprache ML. Funktionen, Rekursion, Currying, Funktionen höherer Ordnung, Bindung, Evaluation, Lambda-Kalkül, Typ-Inferenz und Typ-Checking, Optimierung und Programmtransformation, Fixpunktsemantik, Theorembeweis und Verifikation.
  Literatur: Paulson, ML for the working programmer; Field, Harrison, Functional Programming.
  Empf. Semester: 3. Sem. und höher (Voraussetzung Info A, hilfreich Info B und D)

  Archiv: [FP WS 01/02]

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• Vorlesung Methoden der Künstlichen Intelligenz/Methods of Artificial Intelligence (7.205, 2 SWS, regelmässig im WS, wird wechselnd hier und vom Institut für Kognitionswissenschaft angeboten)
  
  Einführung in grundlegende Konzepte, Methoden und Algorithmen der Künstlichen Intelligenz mit Bezügen zu kognitionswissenschaftlichen Themen: Problemlösen und Planen, Constrainterfüllung, Theorembeweis und nicht-monotones Schliessen, Ansätze der Wissensrepräsentation, Maschinelles Lernen, deklarative Programmiersprachen. Ausblick auf aktuelle/vertiefende Themen: Multiagentensysteme, kognitive Robotik, Bildverarbeitung, Sprachverarbeitung.
  Literatur: Russell, Norvig, Artificial Intelligence - A Modern Approach; Winston, Artificial Intelligence.
  Empf. Semester: 3. Sem. und höher (Voraussetzung Info A)

  Archiv: []

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• Seminar Cognitive Architectures: Problem Solving and Comprehension Processes (8.5038, 2 SWS, SS 03)
  
  together with Franz Schmalhofer; Master and Doctorate Program for Cognitive Science, examination field "Learning and Memory"; open for 4th or higher semester Cognitive Science Bachelors who passed the courses "Cognitive Psychology" and "Methods of AI" (examination field "AI" or "Psychology").

• Seminar KI Planung/AI Planning (6.754, 2 SWS, WS 01/02, in unregelmässigem Turnus)
  
  Einführung in KI Planung: Strips, Situationskalkül, ADL, Vorwärts- versus Rückwärtsplanung, Effizienz, Korrektheit, Optimalität von Planungsalgorithmen, Kontrollwissen, nicht-lineares Planen, partial order planning, Graphplan, Planung as Satisfiability Problem, Universelles Planen und Modelchecking, Planen versus Problemlösen, Planen und Lernen. Grundlage für die Referate ist englischsprachige Originalliteratur. Beispielsystem (Teilnehmer am AIPS-Wettbewerb) werden vorgestellt.
  Empf. Semester: 5. Sem. und höher/KI Vertiefung (Voraussetzung Info A, Grundlagenkenntnisse in KI und Logik; hilfreich: Prolog/Lisp Kenntnisse)

• Seminar und Praktikum Automatisches Programmieren/Automatic Programming (6.754/6.740, 2 SWS + 4 SWS, SS 02, in unregelmässigem Turnus)
  
  Einführung in Automatisches Programmieren als Teilgebiet des wissensbasierten Software-Engineering (KBSE). Schwerpunkt: deduktive und induktive Programmsynthese. Programmtransformation, das System KIDS; Programmkonstruktion mittels konstruktivem Theorembeweis; Induktion rekursiver funktionaler Programme aus Ein-Ausgabe-Beispielen und Berechnungsspuren; Induktive logische Programmierung und Programmsynthese; Programmieren durch Vormachen für die Endbenutzerprogrammierung; Beziehungen zum Lernen von Strategien und Kontrollregeln.
  Im Rahmen des Praktikums werden spezielle Themen aus dem Bereich der Programmsynthese in Zweier-Gruppen bearbeitet: von der Präzisierung der Aufgabenstellung, über die Rezeption der notwendigen Literatur, zur Formalisierung, Implementierung und Evaluation. Programmiersprache je nach Thema ML, Lisp oder Java.
  Empf. Semester: 4. Sem. und höher/KI Vertiefung (erwünscht: Vorlesung Funktionale Programmierung)

• IFC - Informatik Forschung Colloquium (6.752; bis SS 2003)
• Kolloquium des Instituts für Kognitionswissenschaft (8.5039), im SS 2003
• Topics for Bachelor, Master, and Diploma theses : see [Research]
• Sommer-Uni, Mathematik-Vorkurs 2001: [Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (pdf)], Hochschulinformationstag 2001, Sommer-Uni und Hochschulinformationstag 2002
• Uni-AG (universitäre Lehre für Schüler)
• [Teaching at TU Berlin (1994-2001)]