In allen Anwendungen in der Informatik steckt eine große Portion Mathematik. Insbesondere basieren viele Algorithmen, die uns täglich helfen (zum Beispiel Googles Suchalgorithmen oder Routenfindung bei Navigationssytemen) auf cleveren mathematischen Einsichten. In diesem Kurs wird die Sprache der modernen Mathematik vorgestellt. In der ersten Woche werden wir dazu die grundlegenden Bausteine einführen; dabei wird es um Quantoren und Junktoren, sowie Formalisierungen und Spezifikationen gehen. In der zweiten Woche werden wir diese Themen anhand ausgewählter Beispiele (zum Beispiel Logarithmengesetze und Landau-Notation) anwenden. Für diesen Kurs ist kein akademisches Vorwissen aus der Mathematik nötig.
Self-paced
Language: Deutsch

Course information

In allen Anwendungen in der Informatik steckt eine große Portion Mathematik. Insbesondere basieren viele Algorithmen, die uns täglich helfen (zum Beispiel Googles Suchalgorithmen oder Routenfindung bei Navigationssytemen) auf cleveren mathematischen Einsichten.

In diesem Kurs wird die Sprache der modernen Mathematik vorgestellt. In der ersten Woche werden wir dazu die grundlegenden Bausteine einführen; dabei wird es um Quantoren und Junktoren, sowie Formalisierungen und Spezifikationen gehen. In der zweiten Woche werden wir diese Themen anhand ausgewählter Beispiele (zum Beispiel Logarithmengesetze und Landau-Notation) anwenden.

Für diesen Kurs ist kein akademisches Vorwissen aus der Mathematik nötig.

Course contents

  • Woche 1:

    Aussagen- und Prädikatenlogik, sowie Graphen.
  • Woche 2:

    Münzwiegen, kürzeste Pfade und PageRank.
  • Abschlussprüfung

  • I like, I wish

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Learners

Current
Today
9,853
Course End
Oct 02, 2017
7,351
Course Start
Sep 18, 2017
6,428

Certificate Requirements

  • Gain a record of achievement by earning at least 25% of the maximum number of points from all graded assignments.
  • Gain a confirmation of participation by completing at least 50% of the course material.

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This course is offered by

Dr. Timo Kötzing

Timo Kötzing is postdoctoral researcher at the Algorithm Engineering group of the Hasso Plattner Institute (HPI). His research concerns the theory and application of randomized search heuristics, in particular evolutionary computation and swarm intelligence. He received his PhD in computer science from the University of Delaware, USA, in 2009 and was afterwards a research scientist at the Max Planck Institute for Informatics and at the University of Jena. Since June 2015 he works at the HPI.

Dr. Pascal Lenzner

Pascal Lenzner is postdoctoral researcher at the Algorithm Engineering group of the Hasso Plattner Institute (HPI). His research focuses on the intersection of graph algorithms, networks and algorithmic game theory. After studies at the University of Jena and ETH Zurich, Switzerland, he received his PhD in computer science from Humboldt-University Berlin in 2014. Before joining HPI in October 2015, he worked as research scientist at the University of Jena.

Dr. Thomas Bläsius

Thomas Bläsius is postdoctoral researcher at the Algorithm Engineering group of the Hasso Plattner Institute (HPI), with his research centering around graph algorithms. Starting in 2006, he studied computer science at the Karlsruhe Institute of Technology (KIT), finishing in 2011 with a diploma. Afterwards, he did his PhD in computer science (also at the KIT), finishing in 2015. Since then, he is at his current position at the HPI.

Karen Seidel

Karen Seidel is a PhD student in the Research Group for Algorithm Engineering at the Hasso-Plattner-Institute (HPI) in Potsdam, Germany. Her previous research in Artificial Intelligence focuses on modelling learning with Automata and Turing Machines. She graduated from the University of Bonn with a master in mathematics and worked in Mathematical Logic and Cognitive Mathematics at the Universities of Münster, Osnabrück and Cologne. She has wide-ranging experience in teaching and works at the HPI since 2017.

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