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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 mathematische 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 (Wegfindung und Googles PageRank Algorithmus) anwenden. In der dritten Woche steigen wir dann etwas tiefer in die Mathematik und lernen mehrere Analysewerkzeuge kennen (z.B. die berühmte "O-Notation")
Für diesen Kurs ist kein akademisches Vorwissen aus der Mathematik nötig. Teilnehmer des Kurses verstehen im Anschluss die mathematische Sprache und verstehen, wie diese bei algorithmischen Fragestellungen angewandt wird.
Language: Deutsch
Advanced, Fundamentals
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 mathematische 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 (Wegfindung und Googles PageRank Algorithmus) anwenden. In der dritten Woche steigen wir dann etwas tiefer in die Mathematik und lernen mehrere Analysewerkzeuge kennen (z.B. die berühmte "O-Notation")
Für diesen Kurs ist kein akademisches Vorwissen aus der Mathematik nötig. Teilnehmer des Kurses verstehen im Anschluss die mathematische Sprache und verstehen, wie diese bei algorithmischen Fragestellungen angewandt wird.
Inhalt
- Logikrätsel
- Junktoren und Quantoren
- Graphen als Datenstruktur
- Wegfindealgorithmus
- PageRank
- Analyse von Algorithmen
- O-Notation
- Logarithmen
Eckdaten zum Kurs
- Kurssprache: Deutsch
- Kursstart: 10. September 2018
- Kursende: 8. Oktober 2018
- Kursdauer: 3 Wochen (+1 Prüfungswoche)
- Arbeitsaufwand: 3-6 Stunden pro Woche
Vorausgesetzte Kenntnisse
- Grundlegendes Mathematisches Verständnis
- Logisches und konstruktives Denken
Kursniveau
- Grundlagen
Zielgruppe
- Jeder, der sich grundlegend mit Informatik beschäftigen möchte.
- Schüler, die ein Studium mit stark mathematischem Bezug aufnehmen möchten.
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Weitere Video Lectures finden Sie unter www.tele-task.de.
Achtung: Dieser Kurs befindet sich aktuell im Selbststudium-Modus, in dem Sie keinen Zugriff auf die bewerteten Hausaufgaben/Prüfungen haben. Daher können wir Ihnen lediglich eine Teilnahmebestätigung ausstellen.
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Rating
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Certificate Requirements
- Gain a Record of Achievement by earning at least 45% of the maximum number of points from all graded assignments.
- Gain a Confirmation of Participation by completing at least 50% of the course material.
- Gain an Open Badge by completing the course.
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This course is offered by
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.
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.
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.
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.