Sieben Module, hunderte Lerneinheiten und ein Dungeon-Spiel später –
hier teile ich, was ich gelernt habe, was mich überrascht hat und
welche Konzepte wirklich hängen geblieben sind.
∑Modul 1
Mathematik 1 – Lineare Algebra
Kerninhalte
Mengenlehre & Grundlagen der Logik
Vektoren, Linearkombinationen, Vektorräume
Lineare Gleichungssysteme (LGS): Einsetzungs-, Additions- und Gauß-Verfahren
Matrizen: Multiplikation, Inverse, Determinante
Rang, Eigenvektoren & Basiswechsel
Euklidischer Algorithmus & modulare Arithmetik
Einblick in asymmetrische Kryptographie (RSA)
Beispiel – Gauß-Verfahren
Ein LGS mit 3 Unbekannten lässt sich als erweiterte Koeffizientenmatrix darstellen
und durch Zeilenoperationen in Zeilenstufenform bringen:
Lösungsfall ergibt sich aus dem Rang: rang(A) = rang(A|b) = n → eindeutig.
Rückblick: Lineare Algebra wirkt zunächst abstrakt – bis man merkt,
dass Eigenvektoren und Matrizen die Grundlage von Machine-Learning-Modellen sind.
Transformermodelle machen nichts anderes als riesige Matrixmultiplikationen.
Das hab ich erst im Nachhinein wirklich verstanden.
Jede Interaktion auf einer Seite kann diesen Zyklus erneut starten –
bei AJAX asynchron im Hintergrund.
Rückblick: Ich dachte, Web Engineering bedeutet HTML schreiben.
Tatsächlich steckt dahinter ein komplexes Zusammenspiel aus Netzwerkprotokollen,
Browser-Rendering und Server-Logik. Den vollständigen Weg vom Tastendruck bis zum
gerenderten Pixel zu kennen, hat mein Verständnis grundlegend verändert – besonders
für meine eigene Webseite hier.
Transistor als digitaler Schalter (npn, Arduino → Last)
Analog/Digital-Wandlung (ADC)
Gleichrichtung & Glättung – Aufbau eines Netzteils
Elektromagnetisches Feld & Magnetismus
Beispiel – Handy laden
Steckdose (230V AC)→Gleichrichtung→Glättung
→Geregelte DC (5V)→Akku lädt
Hinter dem Ladevorgang steckt ein vollständiger elektrotechnischer Kreislauf –
von Wechselstrom zu geglättetem Gleichstrom.
Rückblick: Elektrotechnik war das Modul, das ich am wenigsten
erwartet hatte. Aber genau hier hat sich für mich der Zusammenhang zwischen
Physik und Informatik erschlossen: Ein Transistor ist nichts anderes als ein
steuerbarer Schalter – und aus Millionen solcher Schalter entsteht jeder Prozessor.
🧩Modul 4
Theoretische Informatik
Kerninhalte
Aussagen- & Prädikatenlogik, Mengenlehre
Algorithmen & Komplexitätsklassen (O-Notation: O(1) bis O(n!))
student(alex). student(sam).
immatrikuliert(alex).
nicht_immatrikuliert(X) :-
student(X),
\+ immatrikuliert(X).
?- nicht_immatrikuliert(sam).
% → true (sam ist nicht beweisbar immatrikuliert)
Die Closed World Assumption: Was nicht in der Wissensbasis steht, gilt als falsch.
Rückblick: Prolog war ein Paradigmenwechsel. In imperativen
Sprachen beschreibt man wie etwas berechnet wird – in Prolog beschreibt
man was wahr ist, und die Engine sucht selbst nach Lösungen.
Dieses deklarative Denken hat meinen Blick auf Programmierung dauerhaft verändert.
🎓Modul 5
Schlüsselqualifikationen
BWL – Betriebswirtschaftslehre
Bedürfnisse, Güter & Knappheit als Grundlage des Wirtschaftens
C1-Intensivkurs in Honolulu, Hawaii (März–April 2025) – vier Wochen
vollständig auf Englisch: Vorlesungen, Präsentationen, Gruppenarbeit.
Schwerpunkte: Academic Writing, Listening Comprehension, Sprechkompetenz.
Rückblick BWL: Das Extremumprinzip hab ich sofort auf mein
Studium angewendet: Welche Module bringen mir den größten Mehrwert pro
investierter Lernstunde? Diese Frage hat meine Priorisierung verändert.
Textbasiertes Spiel mit vollständiger OOP-Architektur:
5 Klassen (Game, RoomManager,
Room, Player, Monster),
Unit-Tests für Player & RoomManager
sowie systematisches Debugging von 8 gefundenen Bugs.
Größte Herausforderung: die Abhängigkeiten zwischen Klassen sauber aufeinander
abstimmen – wer ist für was zuständig, und wann ruft wer wen auf?
Rückblick: Das Dungeon-Projekt war mein erster echter OOP-Code.
Bugs wie fehlende Attribute (AttributeError), negative Health-Werte
oder eine nie endende Spielschleife haben mir mehr beigebracht als jede Übungsaufgabe –
weil ich wirklich verstehen musste, was in welcher Klasse lebt.
🚀Modul 7
Anwendungsprojekt Informatik
Projektziel
Web-basiertes Dashboard-System zur Analyse von Energie- und Materialverbräuchen im Industrie‑4.0‑Labor
Reale und simulierte Daten über MQTT- und Kafka-Schnittstellen erfassen
Daten serverseitig aufbereiten und in einer relationalen Datenbank speichern
Zentrale Kennzahlen berechnen und in einem interaktiven Web-Dashboard visualisieren
Semester 1: Projektplanung und Konzeption · Semester 2: Umsetzung und Dokumentation
Architektur & Tech-Stack
Das System setzt auf eine klassische dreischichtige Architektur: Datenerfassung
über MQTT und Kafka als Message-Broker,
serverseitige Verarbeitung mit Speicherung in einer relationalen Datenbank,
und ein Web-Frontend zur interaktiven Visualisierung der Kennzahlen.
Die Datenquellen sind teils reale Sensoren im Labor, teils simulierte Ströme –
das System muss beides konsistent verarbeiten können.
Im ersten Semester lag der Fokus auf der Planung: Anforderungsanalyse,
Systemarchitektur, Schnittstellendefinition. Die eigentliche Implementierung
folgt im zweiten Semester.
Rückblick: Das Projekt hat gezeigt, dass Softwareentwicklung
im Team weit mehr als Codeschreiben ist – Kommunikation, klare Aufgabenteilung
und Dokumentation sind genauso wichtig wie die technische Umsetzung.
Fazit – Was bleibt?
Das erste Theorie-Semester war intensiv: sieben Module gleichzeitig, von
Mengenlehre bis Elektrotechnik bis hin zu meinem ersten Python-Projekt.
Was mich am meisten überrascht hat: Wie eng alles zusammenhängt.
Der Transistor erklärt das logische Gatter, das logische Gatter erklärt
den Prozessor, der Prozessor führt meinen Python-Code aus.
Prolog hat mein Denken am stärksten beeinflusst – deklaratives Programmieren
war ein echter Perspektivwechsel. Und das Gauß-Verfahren, das zunächst
abstrakt wirkte, steckt heute in jedem Machine-Learning-Modell das ich nutze.
Das erste Semester und die erste Praxisphase haben gezeigt, wie sich diese
Grundlagen in reale Projekte übersetzen.