Foto von Carsten Gips
Prof. Dr.-Ing., Dipl.-Ing.

Carsten Gips

Fachbereich Campus Minden
Lehrgebiet Programmiermethodik
Kontakt
Raum D 303
Telefon +49.571.8385-268
Telefax +49.571.8385-250
carsten.gips@hsbi.de
Aufgabenbeschreibung

Lehrgebiet

Programmiermethodik

Module

  • Bachelorstudiengang Informatik
    • Programmiermethoden
    • Systemprogrammierung
    • Spezielle Methoden der Programmierung
    • Künstliche Intelligenz
    • Softwarequalität
  • Masterstudiengang Informatik
    • Intelligente Systeme
    • Compilerbau
    • Funktionale Programmierung
Weitere Funktionen

Mitarbeit in der Selbstverwaltung

E-Learning Beauftragter
Zentrale Evaluationskommission (IFM)
Mitglied im Prüfungsausschuss Bachelorstudiengang Informatik
Mitglied im Prüfungsausschuss Masterstudiengang Informatik

Publikationen

F. Wysotzki, S. Wiebrock, and C. Gips.
Solving constraints with trigonometric functions occuring in the workspace of a mobile robot by methods of machine learning.
In Sheng Huanye and Günter Hommel, editors, Advanced Robotics and Its Application 2000, Proceedings of the Workshop in Shanghai.

C. Gips, P. Hofstedt, and F. Wysotzki.
Spatial Inference – Learning vs. Constraint Solving.
In M. Jarke, J. Köhler, and G. Lakemeyer, editors, KI 2002: Advances in Artificial Intelligence: 25th Annual German Conference on AI, KI 2002, Aachen, Germany, September 16-20, 2002, LNAI. Springer, 2002.

C. Gips and F. Wysotzki.
Spatial Inference and Constraint Solving – How to Depict Textual Spatial Descriptions from Internet.
In G. Hommel and S. Huanye, editors, The Internet Challenge: Technology and Applications. Kluwer, 2002.

C. Gips and F. Wysotzki.
Spatial Inference – Combining Learning and Constraint Solving.
In A. Günter, R. Kruse, and B. Neumann, editors, KI 2003: Advances in Artificial Intelligence, volume 2821 of LNAI. Springer, 2003.

C. Gips.
Anwendung von Verfahren des Maschinellen Lernens und von Evolutionären Algorithmen bei der räumlichen Inferenz.
Dissertation TU Berlin.
DISKI 310 (Dissertationen zur Künstlichen Intelligenz), ISBN 978-3898383103.
Akademische Verlagsgesellschaft Aka, Berlin, 2007.

C. Gips, H.-W. Wiesbrock.
Proposal for an Automatic Evaluation of ECU Output Signals.
Dagstuhl-Workshop MBEES 2007: Modellbasierte Entwicklung eingebetteter Systeme. Braunschweig.

C. Gips.
Räumliche Inferenz mit Lern- und Optimierungsverfahren.
In U. Schmid et al, editors, Künstliche Intelligenz, Heft 2/2008. BöttcherIT Verlag, Bremen, 2008.

C. Gips, C. Arbeiter, J. Wojtacki.
Automatisierung des funktionalen Tests auf der Basis textuell-formalisierter Testspezifikationen.
AutoTest 2010 Stuttgart.

Curriculum Vitae

2000 - 2005 Wissenschaftlicher Mitarbeiter TU Berlin, Institut für Angewandte Informatik (heute: Institut für Software Engineering und Theoretische Informatik), Fachgebiet Methoden der KI

  • Forschungsgebiet "Räumliche Inferenz": Maschinelles Lernen, Räumliche Inferenz, nichtlineare Constraint- und Optimierungsprobleme
  • Lehre: Grundstudiumsveranstaltung "Informatik III" (Algorithmen und Datenstrukturen), Hauptstudiumsveranstaltungen "Grundlagen der KI", "Räumliche und zeitliche Inferenz", "Moderne Methoden des Maschinellen Lernens II"
     

2005 - 2007 Promotion "Anwendung von Verfahren des Maschinellen Lernens und von Evolutionären Algorithmen bei der räumlichen Inferenz"
 

2006 - 2010 IT Power Consultants

  • (Modellbasierter) Test automobiler Steuergeräte-Software, Erstellung von Fahrversuchen für LKW-Steuerungssysteme (Abstandsregelungs- und Spurhaltesysteme), Projektleitung
  • Testautomatisierung (vor allem im Bereich Embedded Systems):
    Entwurf und Implementierung einer domainspezifischen Sprache (DSL) zur Testspezifikation, -durchführung und -auswertung, Projektleitung
  • Forschung im Bereich modellbasierter Tests automobiler Steuergeräte-Software:
    Forschungsprojekt TEMEA (www.temea.org)
  • Standardisierungsprojekt AUTOSAR (www.autosar.org):
    Change Management, Softwareentwicklung
     

2010 - 2011 Carmeq GmbH

  • Standardisierungsprojekt AUTOSAR (www.autosar.org): Change Management, Softwareentwicklung
  • Kernprojekt: umfassende Erweiterung des Open-Source Bugtracking-Systems Bugzilla an die Prozesse in AUTOSAR (Anforderungsanalyse, Design, Implementierung (alle Ebenen: SQL, Perl, HTML, JavaScript), Test, Migration, Roll-out, User-Betreuung, fachliche Projektleitung)
  • Konzernlastenheft Ethernet im Volkswagenkonzern
  • Konzernlastenheft Modulstrategie im Volkswagenkonzern
     

seit 2011 Professor für Programmiermethodik an der HSBI (ehem. FH Bielefeld)

Forschungsgebiete

Interessen

  • Programmiersprachen und -paradigmen, Compilerbau
  • Softwarequalität
  • Maschinelles Lernen, Natural Language Processing
Qualifikationen/Zertifizierungen

ISTQB CTFL