Inf-BAP-PS: Bachelorabschlussprojekt - Programmiersprachen und Programmiersysteme (BAP-PS) (080256)
- Dozentinnen/Dozenten
- Priv.-Doz. Dr. Frank Huch, Connor Schönberner, M.Sc.
- Angaben
- Praktische Übung, ECTS-Studium, ECTS-Credits: 12, alternative Möglichkeit zu einer individuellen Bachelorarbeit
Zeit und Ort: Mo 14:00 - 16:00, CAP4 - R.1011 (außer Mo 13.5.2024)
vom 14.4.2024 bis zum 14.7.2024
Vorbesprechung: 16.4.2024, 14:00 - 16:00 Uhr, Raum CAP4 - R.715
- Zusätzliche Informationen
- Erwartete Teilnehmerzahl: 10
Inf-MP-PS: Masterprojekt - Programmiersprachen und Programmiersysteme (MP-PS) (080263)
- Dozentinnen/Dozenten
- Priv.-Doz. Dr. Frank Huch, Connor Schönberner, M.Sc.
- Angaben
- Praktische Übung, 4 SWS, ECTS-Studium, ECTS-Credits: 10, findet zusammen mit dem Bachelorabschlussprojekt Inf-BAP-PS statt
Zeit und Ort: n.V.
- Zusätzliche Informationen
- Erwartete Teilnehmerzahl: 5
Inf-MS-PS: Masterseminar - Programmiersprachen und Programmiersysteme (Inf_MSPS) (080301)
- Dozentinnen/Dozenten
- Prof. Dr. Michael Hanus, Priv.-Doz. Dr. Frank Huch
- Angaben
- Seminar, 2 SWS, ECTS-Studium, ECTS-Credits: 5, Die Veranstaltung richtet sich an Studierende der von Prof. Hanus oder Dr. Huch betreuten Masterprogramme. Interessierte Studierende sollten sich wegen eines Seminarthemas direkt an Prof. Hanus oder Dr. Huch wenden.
Zeit und Ort: Mi 8:30 - 12:00, CAP4 - R.715
vom 14.4.2024 bis zum 14.7.2024
- Voraussetzungen / Organisatorisches
- Grundkenntnisse der Programmiersprachen und Programmierparadigmen.
- Inhalt
- In diesem Seminar werden aktuelle Themen und neuere Entwicklungen im Bereich der Programmiersprachen und und der zugehörigen Programmiersysteme behandelt. Dazu gehören z.B. Konzepte für anwendungsspezifische Sprachen, Implementierungstechniken oder Programmierumgebungen.
- Empfohlene Literatur
- Die Literatur zu den einzelnen Themen wird individuell bekannt gegeben.
Inf-ProgTech: Programmiertechniken (NF) (ProgTech) (ProgTech) (080205)
- Dozent/in
- Priv.-Doz. Dr. Frank Huch
- Angaben
- Vorlesung, 2 SWS, ECTS-Studium, ECTS-Credits: 4
Zeit und Ort: Mo 12:15 - 13:45, Raum n.V.; Fr 8:15 - 9:45, Raum n.V. Bemerkung zu Zeit und Ort: Die Vorlesung findet zusammen mit der Vorlesung infEAlg-01a: Einführung in die Algorithmik statt. (Dort sind auch die Veranstaltungsräume hinterlegt) Allerdings werden nur 2/3 der Termine besucht werden müssen. Die genauen Termine werden in der ersten Vorlesung bekannt gegeben.
- Voraussetzungen / Organisatorisches
- Als Erweiterung grundlegender Programmierkenntnisse, werden in diesem Modul vertiefende Techniken vorgestellt und eingeübt. Im Vordergrund stehen hierbei dynamische Datenstrukturen, effiziente Algorithmen und die objektorientierte Datenmodellierung.
Weitere Voraussetzungen:
Grundlegende Programmierkenntnisse, möglichst in Python.
- Inhalt
- Lernziele:
Die Studierenden sind in der Lage komplexere Programmieraufgaben zu lösen, hierbei effiziente Datenstrukturen zu verwenden, effiziente Algorithmen zu implementieren und deren Laufzeit zu analysieren. Weiter kennen Sie objektorientierte Modellierungstechniken.
Lehrinhalte:
Aufbauend auf einer einführenden Programmierungsvorlesung vermittelt das Modul weiterführende Programmierkenntnisse an Hand der Programmiersprache Python. Die Schwerpunkte bilden:
- die Programmierung dynamischer Datenstrukturen
- effiziente Algorithmen und Datenstrukturen
- Analyse von Algorithmen
- objektorientierte Datenmodellierung
Lehr- und Lernmethoden:
Entwicklung von Datenstrukturen und Algorithmen in der Vorlesung, an Tafel und Computer. Vertiefung der gelernten Inhalte mit Hilfe von Übungsaufgaben.
Verwendbarkeit:
Dieses Modul kann sowohl im Rahmen eine Nebenfachausbildung zur Informatik, als auch im 2-Fächer-Bachelor-Studiengang verwendet werden.
- Empfohlene Literatur
- Wird in der Vorlesung beaknnt gegeben.
- Zusätzliche Informationen
- Erwartete Teilnehmerzahl: 60
- Zugeordnete Lehrveranstaltungen
- UE: Übung zu: Programmiertechniken (NF) (080097)
-
Dozent/in: Dr. Pamela Fleischmann
Zeit und Ort: Mi 12:15 - 13:00, 13:00 - 13:45, Raum n.V.
infEAlg-01a: Einführung in die Algorithmik (EinfAlgo) (080095)
- Dozent/in
- Priv.-Doz. Dr. Frank Huch
- Angaben
- Vorlesung, 3 SWS, ECTS-Studium, ECTS-Credits: 7
Zeit und Ort: Mo 12:15 - 13:45, CAP2 - Frederik-Paulsen-Hörsaal; jede 2. Woche Fr 8:15 - 9:45, CAP2 - Frederik-Paulsen-Hörsaal
vom 14.4.2024 bis zum 14.7.2024
1. Prüfungstermin (Klausur am Ende der Vorlesungszeit eines Semesters): 18.7.2024, 16:00 - 19:00 Uhr, Raum CAP2 - Hörsaal C; 18.7.2024, 16:00 - 19:00 Uhr, Raum OHP5 - [Chemie II]; 18.7.2024, 16:00 - 19:00 Uhr, Raum CAP2 - Frederik-Paulsen-Hörsaal; 18.7.2024, 16:00 - 19:00 Uhr, Raum OHP5 - [Chemie I] 2. Prüfungstermin (Klausur zu Beginn der Vorlesungszeit des Folgesemesters): 10.10.2024 Bemerkung zu Zeit und Ort: Bei dem Sondertermin am Freitag Nachmittag handelt es sich um "Betreutes Arbeiten
- Voraussetzungen / Organisatorisches
- Programmierung ist ein - wenn nicht der - zentrale Bestandteil der Informatik. Insofern muss ein an einer "grundlagen- und methodenorientierten Ausbildung" ausgerichteter Informatikstudiengang großen Wert darauf legen, die wichtigen Aspekte der Programmierung zu beleuchten. Einer dieser Aspekte umfasst den effizienten Umgang mit großen Daten. Grundlegende Kenntnisse darüber und in diesem Zusammenhang verwendete Methoden werden vermittelt.
Der entsprechende Moodle-Kurs befindet sich unter https://elearn.informatik.uni-kiel.de/course/view.php?id=229. Desweiteren wird die Kommunikation über Mattermost in https://wetalk.informatik.uni-kiel.de/einfalg23 stattfinden.
- Inhalt
- Lernziele:
- O-Notation
- Algorithmen nach grundlegenden Prinzipien entwerfen.
- Effiziente Datenstrukturen beim Entwurf von Algorithmen einbinden.
- Effizienz von Algorithmen einschätzen.
- Algorithmische Problemstellungen effizient lösen.
- Algorithmen in Python implementieren.
Lehrinhalte:
- Laufzeitanalyse von Algorithmen
- Pessimale und durchschnittliche Laufzeiten
- Algorithmische Methoden
- Grundlegende Datenstrukturen
- Sortieralgorithmen, Suchverfahren, Graphalgorithmen
- Empfohlene Literatur
- Norbert Blum: Algorithmen und Datenstrukturen: eine anwendungsorientierte Einführung, Oldenbourg 2004.
- Donald E. Knuth: The Art of Computer Programming. Vol. 1: Fundamental Algorithms, 3rd ed., Addison-Wesley 1997. Vol. 3: Sorting and Searching, 2nd ed., Addison-Wesley 1998.
- Thomas Ottmann, Peter Widmayer: Algorithmen und Datenstrukturen, Springer Vieweg 2017. Online-Version
- Zugeordnete Lehrveranstaltungen
- UE: Betreutes Arbeiten der Pflichtveranstaltungen im Bachelor Informatik und Wirtschaftsinformatik (080291)
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Dozentinnen/Dozenten: Dr. Pamela Fleischmann, Dr.-Ing. Claudius Zelenka, David Fischer, Annika Huch, Dr. Gregor Große-Bölting, N.N.
Zeit und Ort: Fr 14:00 - 17:00, LMS8 - R.EG.016 (40) (außer Fr 19.4.2024, Fr 28.6.2024); Fr 14:00 - 17:00, LMS8 - R.EG.017 (40) (außer Fr 19.4.2024); Fr 14:00 - 17:00, LMS8 - R.EG.009 (24), LMS8 - R.EG.010 (26); Fr 14:00 - 17:00, LMS8 - R.EG.015 (40) (außer Fr 28.6.2024); Fr 15:00 - 17:00, LMS8 - R.01.010 (24); Fr 14:00 - 17:00, LMS8 - R.01.019 (40); Einzeltermine am 19.4.2024, 28.6.2024 14:00 - 17:00, Raum n.V.
- UE: Übung zu: Einführung in die Algorithmik (080105)
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Dozentinnen/Dozenten: Dr. Pamela Fleischmann, Janina Reuter, M.Sc., Kai Prott, M.Sc., M. Sc. Jette Petzold
Zeit und Ort: Di, Mi 8:15 - 9:45, LMS8 - R.EG.009 (24); Di 14:15 - 15:45, CAP4 - R.13.1304 a; Di, Do 16:15 - 17:45, LMS8 - R.EG.016 (40); Mi 12:15 - 13:45, CAP4 - R.13.1304 a, LMS8 - R.EG.010 (26); Mi 14:15 - 15:45, LMS8 - R.EG.009 (24) (außer Mi 5.6.2024); Do 10:15 - 11:45, LMS2 - R.Ü2/K; Do, Fr 10:15 - 11:45, LMS2 - R.Ü3; Do 14:15 - 15:45, LMS2 - R.Ü2/K, LMS2 - R.Ü3; Einzeltermin am 5.6.2024 14:15 - 15:45, Raum n.V.
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