Hasso-Plattner-Institut
Prof. Dr. Tobias Friedrich
 

Wahrscheinlichkeitstheorie

BSc Seminar - Summer 2020

Organization

Due to the COVID-19 pandemic, this course will be offered online. Thus, it is important that all participants enroll by April 22 via our Moodle page.

Beschreibung

Wahrscheinlichkeitstheorie findet an vielen Stellen der Informatik Anwendung. In diesem Kurs soll es darum gehen, die Grundlagen für dieses wichtige Gebiet kennenzulernen, sowie interessante Phänomene wie den Coupon-Collector Prozess oder den Gambler's Ruin Walk zu untersuchen.

Teilnehmer

Das Seminar ist ausgelegt für Studenten im Bachelorstudiengang. Auf Grund des Aufbaus (s.u.) ist die Anzahl an Teilnehmern auf maximal 24 beschränkt.

Voraussetzung

Es gibt keine formellen Voraussetzungen. Der behandelte Stoff aus Mathematik 1 und 2 wird erwartet.

Teilnehmer sollten eine Freude an abstraktem Denken und Knobeln mitbringen. Zusätzlich sind Teile der Literatur auf Englisch geschrieben und müssen verstanden werden.

Aufbau

Zum ersten Termin gibt es eine Einleitung und Einführung. Dieser dient insbesondere als Beispiel für einen mathematischen Vortrag, aber auch als Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie. Nach dem Vortrag werden die einzelnen Themen vorgestellt und verteilt.

Jeder Teilnehmer wählt ein eigenes Thema und erarbeitet einen 80-minütigen Lehrvortrag (welcher etwa zur Hälfte aus der Vorstellung des Themas und zur Hälfte aus einer Übung für die Zuhörer besteht). Zusätzlich wird zwei Vorlesungswochen nach dem eigenen Vortrag eine Ausarbeitung entweder im Stile einer Online-Lerneinheit oder im Stile eines Scriptes zu dem behandelten Thema erwartet.

Zwei Wochen vor dem jeweiligen Vortragstermin wird ein persönliches Treffen mit dem Betreuer veranschlagt, das zur Vorstellung der Vortragsgliederung und der Klärung von Fragen dienen soll. In einem weiteren Treffen eine Woche vor dem jeweiligen Vortragstermin soll der Vortrag dem Betreuer kurz vorgestellt werden.

Benotung

Grundlage der Benotung ist der Vortrag und die geleitete Übung. Die anschließende Ausarbeitung kann die Note noch um bis zu eine Stufe in jede Richtung verändern. (Beispielsweise wird bei einer Vornote von 1,7 die Endnote im Bereich 1,3 bis 2,0 liegen.)

Literatur

Die Literatur bestehend aus Ausschnitten verschiedener Lehrbücher wird im Algorithm Engineering Moodle bekannt gegeben. Die Anmeldeinformationen sind identisch zu denen vom HPI. Aktuelle Forschungsartikel sind als Literatur nicht vorgesehen.

Termine und Ort

  • 20. April 2020, 13.30Uhr, Raum A.2-1 (Campus I): Kickoff-Meeting & Themenvergabe