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Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Master of Science Informatik
Universität Erlangen-Nürnberg
Master of Science Informatik
Prof. Dr.
2024
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Dieser Teil der Vorlesung behandelt grundlegende und fortgeschrittene Algorithmen zur Lösung von Problemen in Graphenstrukturen.
In diesem Abschnitt werden Techniken zur systematischen Lösung von Problemen durch Zerlegung in einfachere Teilprobleme vermittelt.
Diese Vorlesungseinheit fokussiert auf Algorithmen, die Flussprobleme in Netzwerken lösen.
Dieser Abschnitt befasst sich mit Algorithmen, die nahezu optimale Lösungen für schwierige Optimierungsprobleme bieten.
Hier werden grundlegende Konzepte der Berechnungskomplexität untersucht, um die Effizienz und Grenzen von Algorithmen zu verstehen.
Der Kurs 'Effiziente kombinatorische Algorithmen', angeboten von der Universität Erlangen-Nürnberg im Fachbereich Informatik, bietet Dir eine fundierte Einführung in fortgeschrittene Techniken und Methoden der kombinatorischen Algorithmik. Diese Vorlesung ist ideal für Studierende, die sich für die theoretischen Grundlagen und praktischen Anwendungen effizienter Algorithmen interessieren. Im Rahmen des Kurses wirst Du lernen, verschiedene Arten von Algorithmen zu entwickeln und ihre Effizienz zu analysieren. Die Inhalte der Vorlesung decken die wichtigsten Themen im Bereich der kombinatorischen Algorithmen ab und bereiten Dich optimal auf weiterführende Herausforderungen sowohl in der Forschung als auch in der Praxis vor.
Kursleiter: Prof. Dr.
Modulstruktur: Die Vorlesung besteht aus wöchentlichen Vorlesungen und Übungsaufgaben. Es gibt auch ein paar Projekte, die während des Semesters abgeschlossen werden müssen.
Studienleistungen: Die Leistungskontrolle erfolgt durch eine abschließende Prüfung, die normalerweise in Form einer schriftlichen Klausur abgelegt wird.
Angebotstermine: Die Vorlesung wird im Wintersemester angeboten.
Curriculum-Highlights: Graphenalgorithmen, Dynamische Programmierung, Netzwerkflussalgorithmen, Approximationstechniken, Komplexitätstheorie
Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.
Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.
Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.
Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.
Jürgen H.
Ulrich K.
Matthias D.
Jürgen H.
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