Moses - Programmierpraktikum Algorithm Engineering (Praktikum) Vorlesung

Veranstaltung

LV-Nummer	0432 L 834
Gesamt-Lehrleistung	42,67 UE
Semester	WiSe 2023/24
Veranstaltungsformat	LV / Praktikum
Gruppe	Vorlesung
Organisationseinheiten	Technische Universität Berlin ↳ Fakultät IV ↳ Institut für Telekommunikationssysteme ↳ 34331700 FG Intelligent Networks and Management of Distributed Systems (INET)

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Ansprechpartner*innen	Hohmeier-Toure, Birgit
Verantwortliche
Sprache	Deutsch

Studiengangszuordnungen und Module

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Termine (1)

Zeitraum
Di. 17.10 - 19.12.23, wöchentlich, Di. 09.01 - 13.02.24, wöchentlich, 12:00 - 14:00

Ort

H 2032

(

Charlottenburg

)

Organisationseinheiten

34331700 FG Intelligent Networks and Management of Distributed Systems (INET)

Lehrleistung
42,67 UE

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Legende

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17:00

Mo.

Di.

Programmierpraktikum Algorithm Engineering (Praktikum)
Vorlesung
H 2032 (Charlottenburg)
Nichterlein, André; Schmid, Stefan

Mi.

Do.

Fr.

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Lehrinhalte

* Strategien effiziente Algorithmen zu entwickeln für (NP-harte) Optimierungsprobleme,

* Effiziente Implementierungen und Datenstrukturen,

* Methodiken Flaschenhälse zu identifizieren (z.B. Profilers and Benchmarks), und durch geeignete Datenstrukturen und algorithmische Techniken Performanz entsprechend zu verbessern,

* Einblick in Problemmodellierung und Lösungsmethoden wie Suchbaumalgorithmen, Datenreduktionstechniken und Vorverarbeitung, exakte, approximative und heuristische Algorithmen und Strategien basierend auf linearem Programmieren (unter Benutzung von etablierten Solvern),

* effiziente Algorithmen für NP-harte Probleme sowie andere Probleme,

* Einsatz von Softwareentwicklungs-Werkzeugen, Software-Design und -Analyse, Implementierung, Dokumentation, Evaluation und Test anhand einer praxisrelevanten Aufgabenstellung.

Programmierpraktikum Algorithm Engineering (Praktikum) Vorlesung Programmierpraktikum Algorithm Engineering (Praktikum) Vorlesung

Veranstaltung

Termine (1)

Lehrinhalte

* Strategien effiziente Algorithmen zu entwickeln für (NP-harte) Optimierungsprobleme,

* Effiziente Implementierungen und Datenstrukturen,

* Methodiken Flaschenhälse zu identifizieren (z.B. Profilers and Benchmarks), und durch geeignete Datenstrukturen und algorithmische Techniken Performanz entsprechend zu verbessern,

* Einblick in Problemmodellierung und Lösungsmethoden wie Suchbaumalgorithmen, Datenreduktionstechniken und Vorverarbeitung, exakte, approximative und heuristische Algorithmen und Strategien basierend auf linearem Programmieren (unter Benutzung von etablierten Solvern),

* effiziente Algorithmen für NP-harte Probleme sowie andere Probleme,

* Einsatz von Softwareentwicklungs-Werkzeugen, Software-Design und -Analyse, Implementierung, Dokumentation, Evaluation und Test anhand einer praxisrelevanten Aufgabenstellung.

Lehrinhalte

* Strategien effiziente Algorithmen zu entwickeln für (NP-harte) Optimierungsprobleme,

* Effiziente Implementierungen und Datenstrukturen,

* Methodiken Flaschenhälse zu identifizieren (z.B. Profilers and Benchmarks), und durch geeignete Datenstrukturen und algorithmische Techniken Performanz entsprechend zu verbessern,

* Einblick in Problemmodellierung und Lösungsmethoden wie Suchbaumalgorithmen, Datenreduktionstechniken und Vorverarbeitung, exakte, approximative und heuristische Algorithmen und Strategien basierend auf linearem Programmieren (unter Benutzung von etablierten Solvern),

* effiziente Algorithmen für NP-harte Probleme sowie andere Probleme,

* Einsatz von Softwareentwicklungs-Werkzeugen, Software-Design und -Analyse, Implementierung, Dokumentation, Evaluation und Test anhand einer praxisrelevanten Aufgabenstellung.