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Dieser Eintrag ist aus dem Sommersemester 2021 und möglicherweise veraltet. Ein aktuelles Äquivalent finden Sie hier.
CS 628 — Algorithm Engineering
(engl. Algorithm Engineering)
Niveaustufe, Verpflichtungsgrad | Vertiefungsmodul, Wahlpflichtmodul |
Lehr- und Lernformen, Arbeitsaufwand |
Vorlesung (2 SWS), Übung (4 SWS), 270 Stunden (90 Std. Präsenzzeit, 180 Std. Selbststudium) |
Leistungspunkte, Voraussetzungen zum Erwerb |
9 LP Studienleistung(en): Präsentation von 4 Meilensteinen in der Programmentwicklung. Prüfungsleistung: Softwareerstellung |
Sprache, Benotung |
Deutsch,Die Benotung erfolgt mit 0 bis 15 Punkten gemäß der Prüfungsordnung für den Studiengang M.Sc. Informatik. |
Dauer des Moduls, Häufigkeit |
Ein Semester, Regelmäßig alle 2 Semester |
Modulverantwortliche(r) | Prof. Dr. Christian Komusiewicz |
Inhalt
- grundlegende Techniken des Algorithm Engineering, insbesondere für NP-schwere Probleme
- Design, Analyse, Implementierung und Test von Algorithmen
- Problemmodellierung und Lösungsmethoden wie Suchbaumalgorithmen, Datenreduktionstechniken und Vorverarbeitung
- Exakte, approximative und heuristische Algorithmen
- Reduktion auf etablierte Solver, Problemformulierung mittels Aussagenlogik oder ganzzahlig linearen Programmen
Qualifikationsziele
Die Absolventinnen und Absolventen des Moduls
- können effiziente Algorithmen für berechnungsschwere Graphprobleme entwickeln,
- haben Erfahrung mit der Abschätzung von Laufzeit und Speicherplatzbedarf,
- beherrschen den Umgang mit modernen Algorithmenbibliotheken,
- sind in der Lage, Projektarbeit im Team zu organisieren, ihre Arbeit adäquat zu dokumentieren und ihre entwickelten Algorithmen und Implementierungen in Kurzvorträgen zu beschreiben.
Voraussetzungen
Keine. Empfohlen werden die Kompetenzen, die in den Modulen Objektorientierte Programmierung, Algorithmen und Datenstrukturen sowie Effiziente Algorithmen vermittelt werden.
Verwendbarkeit
Importmodul aus dem M.Sc. Informatik.
Es kann im FB12 verwendet werden im Studiengang bzw. in den Studiengängen
- B.Sc. Data Science
- B.Sc. Informatik
- M.Sc. Data Science
- M.Sc. Informatik
- M.Sc. Mathematik
Im Studiengang M.Sc. Data Science kann das Modul im Studienbereich Informatik Vertiefungsmodule absolviert werden.
Literatur
- Stefan Schirra, Matthias Müller-Hannemann (eds). Algorithm Engineering. Springer, 2006.
Bitte beachten Sie:
Diese Seite beschreibt ein Modul gemäß dem im Sommersemester 2021 aktuellsten gültigen Modulhandbuch. Die meisten für ein Modul gültigen Regeln werden nicht durch die Prüfungsordnung festgelegt, und können daher von Semester zu Semester aktualisiert werden. Folgende Versionen liegen im Online-Modulhandbuch vor:
- WiSe 2016/17 (kein Äquivalent)
- SoSe 2018
- WiSe 2018/19
- WiSe 2019/20
- WiSe 2020/21
- SoSe 2021
- WiSe 2021/22
- WiSe 2022/23
- WiSe 2023/24
Das Modulhandbuch enthält alle Module, unabhängig vom aktuellen Veranstaltungsangebot, vergleichen Sie dazu bitte das aktuelle Vorlesungsverzeichnis in Marvin.
Die Angaben im Online-Modulhandbuch wurden automatisch erstellt. Rechtsverbindlich sind die Angaben der Prüfungsordnung. Wenn Ihnen Unstimmigkeiten oder Fehler auffallen, sind wir für Hinweise dankbar.