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Der Suchbegriff 'algorithms' ergab 8 Treffer.

  • 19300101Vorlesung
    Algorithmen und Datenstrukturen (Wolfgang Mulzer)
    Zeit: Di 16:00-18:00, Fr 12:00-14:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 16.04.2024)
    Ort: Hs 2 Hörsaal (Habelschwerdter Allee 45)

    Kommentar

    Qualifikationsziele

    Die Studierenden analysieren4 Algorithmen und Datenstrukturen und ihre Implementierungen bezüglich Laufzeit, Speicherbedarf und Korrektheit und beschreiben2 verschiedene Algorithmen und Datenstrukturen für typische Anwendungen und wenden3 diese auf konkrete Beispiele an. Sie können passende Algorithmen und Datenstrukturen für gegebene Aufgaben auswählen4 und passen5 diese entsprechend an. Sie erklären2, identifizieren4 und verwenden5 verschiedene Entwurfsparadigmen für Algorithmen.

    Inhalte

    Studierende lernen das Maschinenmodell, sowie verschiedene algorithmische Probleme kennen. Sie erarbeiten und üben die Berechnung von Laufzeit, Korrektheit und Speicherbedarf dieser Algorithmen und lernen die asymptotische worst-case Analyse kennen. Darüber hinaus diskutieren sie die Rolle des Zufalls im Kontext des Entwurfs von Algorithmen. Des Weiteren erlernen und üben sie Entwurfsparadigmen für Algorithmen wie Teile und Herrsche, gierige Algorithmen, Dynamische Programmierung und Erschöpfende Suche. Sie lernen Prioritätswarteschlangen und effiziente Datenstrukturen für geordnete und ungeordnete Wörterbücher (z.B. ausgeglichene Suchbäume, Streuspeicher, Skiplisten) kennen und üben den Umgang mit ihnen. Zudem lernen sie Algorithmen für Zeichenketten (digitale Suchbäume und Suchen in Zeichenketten) und Graphenalgorithmen kennen, diskutieren deren Anwendung und üben den Umgang mit ihnen.

     

  • 19300102Übung
    Übung zu Algorithmen und Datenstrukturen (Wolfgang Mulzer)
    Zeit: Mo 14:00-16:00, Mo 16:00-18:00, Mi 12:00-14:00, Mi 14:00-16:00, Mi 16:00-18:00, Do 16:00-18:00, Fr 14:00-16:00, Fr 16:00-18:00 (Erster Termin: 15.04.2024)
    Ort: T9/051 Seminarraum (Takustr. 9)
  • 19308312Projektseminar
    Softwareprojekt: Anwendungen von Algorithmen (Mahmoud Elashmawi)
    Zeit: Di 14:00-16:00 (Erster Termin: 16.04.2024)
    Ort: T9/SR 006 Seminarraum (Takustr. 9)

    Kommentar

    Inhalt

    Ein typisches Anwendungsgebiet von Algorithmen wird ausgewählt und softwaretechnisch behandelt. In diesem Semester soll es um Algorithmen zum Graphenzeichnen gehen. Das Ziel ist es, Programme zur Herstellung guter Zeichnungen zu schreiben und damit an dem Zeichenwettbewerb teilzunehmen, der im September im Zusammenhang mit der internationalen Konferenz über Graph Drawing and Network Visualization stattfindet.

    Voraussetzungen

    Grundkenntnisse in Entwurf und Analyse von Algorithmen

    Literaturhinweise

    je nach Anwendungsgebiet

  • 19315401Vorlesung
    Randomized Algorithms (László Kozma)
    Zeit: Di 10:00-12:00, Do 10:00-12:00 (Erster Termin: 16.04.2024)
    Ort: T9/053 Seminarraum (Takustr. 9)

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Zielgruppe

    Informatiker und interessierte Mathematiker im Masterstudium.

    Empfohlene Vorkennntnisse

    "Höhere Algorithmik" oder eine andere Vorlesung ähnlichen Inhalts.

    Kommentar

    Der Schwerpunkt dieser Vorlesung ist die Verwendung von Zufall bei der Lösung algorithmischer Problemstellungen. Dabei werden verschiedene algorithmische Techniken behandelt und analysiert.

    (The course is offered in English. Further details about the course contents can be found in the English description.

    Die Vorlesung wird in der englischen Sprache gehalten. Zusätzliche Details zu den Kursinhalten finden Sie in der englischen Beschreibung.)

    Literaturhinweise

    Wird noch bekannt gegeben.

  • 19315402Übung
    Übung zu Fortgeschrittene Themen der Algorithmik (László Kozma)
    Zeit: Mi 10:00-12:00 (Erster Termin: 17.04.2024)
    Ort: T9/053 Seminarraum (Takustr. 9)
  • 19405301Vorlesung
    Advanced Algorithms in Bioinformatics (Knut Reinert)
    Zeit: Di 10:00-12:00 (Erster Termin: 16.04.2024)
    Ort: T9/046 Seminarraum (Takustr. 9)

    Kommentar

    Ziele:

    Die Studentinnen und Studenten erlangen ein tieferes Verständnis für grundlegende algorithmische Konzepte im Bereich der Analyse genomischer Sequenzen vor dem Hintergrund aktueller Forschungsrichtungen der Bioinformatik und Biotechnologie. Sie verstehen verschiedene Paradigmen zur approximativen Suche, sie wissen, unter welchen Voraussetzungen bestimmte Algorithmen anderen vorzuziehen sind, und können wissenschaftliche Publikationen auf dem Gebiet entsprechend einschätzen.

    Es werden vertieft Themen aus beispielsweise folgenden Gebieten behandelt:

    • Paradigmen für approximative, semiglobale Alignments (read mapping)
    • Methoden zur Genomassemblierung und Metagenomassemblierung
    • Methoden zum Bestimmen genetischer Variationen (SNVs, SNPs, CNVs)
    • Algorithmische Probleme bei der Quantifizierung mit Hilfe von NGS Daten

    Alle weiteren Informationen im Whiteboard: https://mycampus.imp.fu-berlin.de/portal

  • 19405302Übung
    Übung zu Advanced Algorithms in Bioinformatics (Knut Reinert)
    Zeit: Di 08:00-10:00 (Erster Termin: 16.04.2024)
    Ort: T9/046 Seminarraum (Takustr. 9)
  • 19405311Seminar
    Seminar zu Advanced Algorithms in Bioinformatics (Knut Reinert)
    Zeit: Do 12:00-14:00 (Erster Termin: 18.04.2024)
    Ort: T9/046 Seminarraum (Takustr. 9)