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Informatik 2

Modulbezeichnung:
Bezeichnung des Moduls innerhalb des Studiengangs. Sie soll eine präzise und verständliche Überschrift des Modulinhalts darstellen.
Informatik 2
Modulbezeichnung (engl.): Informatics 2
Studiengang:
Studiengang mit Beginn der Gültigkeit der betreffenden ASPO-Anlage/Studienordnung des Studiengangs, in dem dieses Modul zum Studienprogramm gehört (=Start der ersten Erstsemester-Kohorte, die nach dieser Ordnung studiert).
Kommunikationsinformatik, Bachelor, ASPO 01.10.2017
Code: KIB-INF2
SAP-Submodul-Nr.:
Die Prüfungsverwaltung mittels SAP-SLCM vergibt für jede Prüfungsart in einem Modul eine SAP-Submodul-Nr (= P-Nummer). Gleiche Module in unterschiedlichen Studiengängen haben bei gleicher Prüfungsart die gleiche SAP-Submodul-Nr..
P222-0017
SWS/Lehrform:
Die Anzahl der Semesterwochenstunden (SWS) wird als Zusammensetzung von Vorlesungsstunden (V), Übungsstunden (U), Praktikumsstunden (P) oder Projektarbeitsstunden (PA) angegeben. Beispielsweise besteht eine Veranstaltung der Form 2V+2U aus 2 Vorlesungsstunden und 2 Übungsstunden pro Woche.
2V+2U (4 Semesterwochenstunden)
ECTS-Punkte:
Die Anzahl der Punkte nach ECTS (Leistungspunkte, Kreditpunkte), die dem Studierenden bei erfolgreicher Ableistung des Moduls gutgeschrieben werden. Die ECTS-Punkte entscheiden über die Gewichtung des Fachs bei der Berechnung der Durchschnittsnote im Abschlusszeugnis. Jedem ECTS-Punkt entsprechen 30 studentische Arbeitsstunden (Anwesenheit, Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung, ggfs. Zeit zur Bearbeitung eines Projekts), verteilt über die gesamte Zeit des Semesters (26 Wochen).
5
Studiensemester: 2
Pflichtfach: ja
Arbeitssprache:
Deutsch
Erforderliche Studienleistungen (gemäß ASPO):
erfolgreiche Teilnahme an Übungen
Prüfungsart:
Klausur

[letzte Änderung 10.11.2016]
Verwendbarkeit / Zuordnung zum Curriculum:
Alle Studienprogramme, die das Modul enthalten mit Jahresangabe der entsprechenden Studienordnung / ASPO-Anlage.

KIB-INF2 (P222-0017) Kommunikationsinformatik, Bachelor, ASPO 01.10.2017 , 2. Semester, Pflichtfach
Arbeitsaufwand:
Der Arbeitsaufwand des Studierenden, der für das erfolgreiche Absolvieren eines Moduls notwendig ist, ergibt sich aus den ECTS-Punkten. Jeder ECTS-Punkt steht in der Regel für 30 Arbeitsstunden. Die Arbeitsstunden umfassen Präsenzzeit (in den Vorlesungswochen), Vor- und Nachbereitung der Vorlesung, ggfs. Abfassung einer Projektarbeit und die Vorbereitung auf die Prüfung.

Die ECTS beziehen sich auf die gesamte formale Semesterdauer (01.04.-30.09. im Sommersemester, 01.10.-31.03. im Wintersemester).
Die Präsenzzeit dieses Moduls umfasst bei 15 Semesterwochen 60 Veranstaltungsstunden (= 45 Zeitstunden). Der Gesamtumfang des Moduls beträgt bei 5 Creditpoints 150 Stunden (30 Std/ECTS). Daher stehen für die Vor- und Nachbereitung der Veranstaltung zusammen mit der Prüfungsvorbereitung 105 Stunden zur Verfügung.
Empfohlene Voraussetzungen (Module):
KIB-INF1 Informatik 1
KIB-MAT1 Mathematik 1


[letzte Änderung 12.01.2018]
Als Vorkenntnis empfohlen für Module:
KIB-RN Rechnernetze
KIB-SDSA Simulation diskreter Systeme mit Anylogic


[letzte Änderung 25.09.2020]
Modulverantwortung:
Prof. Dr. Damian Weber
Dozent:
Dipl.-Inform. Marion Bohr (Übung)
Thorsten Jakobs, M.Sc. (Übung)


[letzte Änderung 12.01.2018]
Lernziele:
Die Studierenden verstehen die Formulierung verschiedener algorithmischer Problemen als Graphenproblem.
  
Die Studierenden sind in der Lage, Graphenprobleme algorithmisch zu lösen. Die in der Veranstaltung "Informatik 1" erworbenen Kenntnisse über Datenstrukturen und algorithmischer Basistechniken werden bei der Lösung dieser Probleme angewandt. Dadurch werden Fähigkeiten erworben, komplexere Algorithmen zu analysieren.
  
Schließlich wird anhand einer intuitiven Einführung in wichtige Komplexitätsklassen die Grundlage für das Verständnis algorithmischer Lösbarkeit von Problemen gelegt. Die Lösungsansätze der Greedyalgorithmen und der dynamischen Programmierung wird als Technik verstanden, schwierige algorithmische Probleme näherungsweise und effizient zu lösen. Durch die Analyse des Ressourcenverbrauchs kann für individuelle Probleme entschieden werden, ob es für deren Lösung effiziente, exakte oder heuristische Verfahren gibt.


[letzte Änderung 10.11.2016]
Inhalt:
1. Graphen
1.1 Datenstrukturen
1.2 Basisalgorithmen
1.3 Kürzeste Wege
1.4 Zusammenhangskomponenten
 
2. Problemlösungstechniken
2.1 Dynamische Programmierung
2.2 Greedy-Algorithmen
2.3 Analysetechniken approximativer Verfahren
 


[letzte Änderung 10.11.2016]
Weitere Lehrmethoden und Medien:
 


[letzte Änderung 10.11.2016]
Literatur:
Cormen Th., Leiserson Ch., Rivest R., Introduction to Algorithms, Oldenbourg, 2013
Sedgewick R., Wayne K., Algorithmen und Datenstrukturen, Pearson Studium, 2014


[letzte Änderung 10.11.2016]
Modul angeboten in Semester:
SS 2022, SS 2021, SS 2020, SS 2019, SS 2018
[Sat Dec 10 05:49:53 CET 2022, CKEY=ki2, BKEY=ki2, CID=KIB-INF2, LANGUAGE=de, DATE=10.12.2022]