Moses - Algorithm Engineering für graphbasiertes Datenclustern

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Modul / Version
#40320 / #1

Gültigkeit
WS 2013/14 - SS 2014

Verfügbare Sprache(n)
Deutsch

Titel des Moduls
Algorithm Engineering für graphbasiertes Datenclustern

Leistungspunkte
9

Modulverantwortliche*r
Niedermeier, Rolf

Benotung
Benotet

Prüfungsform
Mündliche Prüfung

Lehrsprache(n)
Deutsch

Zugehörigkeit

Fakultät
Fakultät IV

Institut
Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik

Fachgebiet
34351100 FG Algorithmik und Komplexitätstheorie

Prüfungsausschuss
Keine Angabe

Kontakt

Sekretariat
EN 23

Ansprechpartner*in
Nichterlein, André

E-Mail-Adresse
lehre@akt.tu-berlin.de

Webseite

http://www.isis.tu-berlin.de/course/

Diese Modulbeschreibung gilt nicht im aktuellen Semester.

Die Modulbeschreibung gilt nur für den Zeitraum WS 2013/14 - SS 2014. Die Version für das aktuelle Semester (SoSe 2025) finden Sie hier: Modulbeschreibung des SoSe 2025

Lernergebnisse

Die Studierenden verfügen über Kentnisse zur Entwicklung effizienter Algorithmen für berechnungsschwere (NP-schwere) Graphprobleme, mit einem Fokus auf dem Clustern von Daten. Sie haben Erfahrung mit der Abschätzung von Laufzeit und Speicherplatzbedarf und beherrschen den Umgang mit modernen Algorithmenbibliotheken und Standardwerkzeugen der Algorithmenentwicklung. Sie sind in der Lage, Projektarbeit im Team zu organisieren und ihre Arbeit adäquat zu dokumentieren und in einem Kurzvortrag zu beschreiben. Das Modul vermittelt überwiegend: 20% Fachkkompetenz, 40% Methodenkompetenz, 10% Systemkompetenz, 30% Sozialkompetenz.

Lehrinhalte

Einführung in die grundlegenden Techniken des Algorithm Engineering, insbesondere für NP-schwere Probleme. Design, Analyse, Implementierung und Test von Algorithmen für ausgewählte NP-schwere Probleme des Datenclusterns. Einblick in Problemmodellierung und Lösungsmethoden wie Suchbaumalgorithmen, Datenreduktionstechniken und Vorverarbeitung, exakte, approximative und heuristische Algorithmen und Strategien basierend auf linearem Programmieren (mit Werkzeugunterstützung).

Modulbestandteile

Pflichtbereich

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

Lehrveranstaltungen	Art	Nummer	Turnus	Sprache	SWS	ISIS	VVZ
Algorithm Engineering für graphbasiertes Datenclustern	PJ	0434 L 215/1	WiSe	Keine Angabe	6
Algorithm Engineering für graphbasiertes Datenclustern	VL	0434 L 215	WiSe	Keine Angabe	2

ISIS-Kurssuche nach Veranstaltungen des Moduls

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Algorithm Engineering für graphbasiertes Datenclustern (PJ):

Aufwandbeschreibung	Multiplikator	Stunden	Gesamt
Präsenzzeit	15.0	4.0h	60.0h
Vor-/Nachbereitung	15.0	8.0h	120.0h
			180.0h(~6 LP)

Algorithm Engineering für graphbasiertes Datenclustern (VL):

Aufwandbeschreibung	Multiplikator	Stunden	Gesamt
Präsenzzeit	15.0	2.0h	30.0h
Vor-/Nachbereitung	15.0	4.0h	60.0h
			90.0h(~3 LP)

Der Aufwand des Moduls summiert sich zu 270.0 Stunden. Damit umfasst das Modul 9 Leistungspunkte.

Beschreibung der Lehr- und Lernformen

Regelmäßiger Wechsel von Wissens- und Methodenvermittlung in der Vorlesung und Projektarbeit in Kleingruppen. Diese umfasst regelmäßige Projektbesprechung, Präsentation von Milestones und Wettbewerbe um schnellsten Lösungscode.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

Es wird Kenntnis der Module “Grundlagen und algebraische Strukturen”, “Berechenbarkeit und Komplexität”, “Algorithmische und funktionale Lösung diskreter Probleme”, “Datenstrukturen und Algorithmen im imperativen Stil” und “Softwaretechnik” vorausgesetzt.

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

Dieses Modul hat keine Prüfungsvoraussetzungen.

Abschluss des Moduls

Benotung

Benotet

Prüfungsform

Mündliche Prüfung

Sprache(n)

Deutsch

Dauer/Umfang

Keine Angabe

Prüfungsbeschreibung (Abschluss des Moduls)

Mündliche Prüfung (MP).

Dauer des Moduls

Für Belegung und Abschluss des Moduls ist folgende Semesteranzahl veranschlagt:
1 Semester.

Dieses Modul kann in folgenden Semestern begonnen werden:
Wintersemester.

Maximale teilnehmende Personen

Die maximale Teilnehmerzahl beträgt 15.

Anmeldeformalitäten

http://www.akt.tu-berlin.de

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit: nicht verfügbar

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit: nicht verfügbar

Literatur

Empfohlene Literatur
Bartz-Beielstein, Th.; Chiarandini, M.; Paquete, L.; Preuss, M. (Eds.): Experimental Methods for the Analysis of Optimization Algorithms, Springer 2010.
Skiena, S.S.: The Algorithm Design Manual (Second Edition), Springer 2008.

Zugeordnete Studiengänge

Dieses Modul findet in keinem Studiengang Verwendung.

Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Sonstiges

Keine Angabe