Hasso-Plattner-Institut
Prof. Dr. Tobias Friedrich
  
 

Mathematik 2

BSc Lecture - Summer 2020

Beschreibung

In den Vorlesungen zur Mathematik werden die Grundlagen für viele zukünftige Veranstaltungen gelegt, sowie eine allgemeine Bildung im Bereich abstraktes Denken und Problemlösen vermittelt. Zentral sind analytische Fähigkeiten:

  • Was ist das gegebene Problem? Wie ordnet es sich in den weiteren Kontext ein?
  • Welche Formalisierung ist adequat für das Problem?
  • Welche Lösungsansätze gibt es? Welcher Werkzeugkoffer ist relevant?

Konkreter wollen wie die reellen Zahlen auf wissenschaftlichen Niveau verstehen (wichtig insbesondere für den Umgang mit Wahrscheinlichkeiten und somit für Big Data, Information Retrieval und andere KI-Themen) sowie Vektorräume und Matrizen (wiederum wichtig für KI-Themen wie das Machine Learning, aber insbesondere auch sehr relevant im Bereich Computergraphik). Als Themen wird es gehen um:

  • Gruppen, Ringe, Körper;
  • Reelle Zahlen, Folgen, Summen, Landau- bzw. O-Notation;
  • Stetigkeit, Ableitungen, Integrale;
  • Exponentialfunktion, Logarithmusfunktion, Abschätzungen und Ungleichungen;
  • Vektorräume, Matrizen.

Diese Themen zu kennen und ein grundlegendes Wissen über sie zu haben ist allerdings nur ein Lernziel dieser Veranstaltung. Weiterhin sollen die folgenden Fähigkeiten geschult werden:

  • Verstehen und Erstellen formaler Beweise (Kommunikationsfähigkeit);
  • Problemformalisierung;
  • Abstraktes, klares Denken.

Voraussetzungen

Für diesen Kurs wird formal nichts vorausgesetzt; Spaß am Knobeln und Denksport ist aber hilfreich :) Weiterhin wird davon ausgegangen, dass die Themen aus den Veranstaltungen Mathematik I nicht nur bekannt sind, sondern auch beherrscht werden. Insebesondere müssen die formale mathematische Sprache und elementare Beweistechniken (Induktion, Widerspruchsbeweis,...) problemlos angewandt werden können.

Organisation

Die Verwaltung der Veranstaltung geschieht über das Moodle des Fachgebiets. Dort können Sie sich mit Ihrem regulären HPI-Login einloggen und für die Veranstaltung eintragen. Die Registrierung im Moodle ist verpflichtend für alle Teilnehmer, da darüber auch die Verwaltung der Übungsblätter und deren Bewertung läuft.

Wöchentliche Veranstaltungen

  • Vorlesungen: __ um __:__ Uhr in __
  • Übungsgruppen:

Klausur

Die Endnote dieser Vorlesung wird durch eine Abschlussklausur ermittelt.
Erlaubtes Hilfsmittel in der Klausur ist ein beidseitig eigens handbeschriebenes DIN-A4-Blatt.

Darüber hinaus werden wöchentlich Übungen ausgeteilt. Um zur Klausur zugelassen zu werden, benötigt man 50 % der insgesamt erreichbaren Übungspunkte.

Lehr- und Lernform

Jede Woche gibt es eine Hausaufgabe, deren erste Aufgabe darin besteht Vorbereitungsmaterial für die kommende Woche zu lesen. Dieses Material wird dann in zwei Treffen pro Woche im Hörsaal gemeinsam mit dem Dozenten vertieft, wobei Peer-Instruction (mit Hilfe von Clickern) und Cognitive Apprenticeship zur Anwendung kommen.

Die Inhalte werden dann in den Hausaufgaben weiter vertieft und dies dann in kleinen Übungsgruppen nachbesprochen. Zu Einteilung in die Übungsgruppen geschieht in der ersten Woche über das Moodle des Kurses.

Vorlesungsteam

Die Vorlesung wird veranstaltet vom Fachgebiet Algorithm Engineering. An der Durchführung sind die folgenden Personen beteiligt:

Dozent

Vorlesung: __, __:__ Uhr
Raum: __

Office Hour: Fr., 10-12 Uhr, A-1.12

E-Mail: Timo.Koetzing(at)hpi.de

Übungsleiter

Sprechzeiten: Bin gewöhnlich von 09:00-12:15 Uhr und 13:30-16:00 Uhr im Büro, am besten einfach vorbeikommen oder per Email kontaktieren!
Büro: A-1.13

E-Mail: Vanja.Doskoc(at)hpi.de

Ben Bals

Tutor

Übung:
Raum:
Termin:

E-Mail: Ben.Bals(at)student.hpi.de

Hans Gawendowicz

Tutor

Übung:
Raum:
Termin:

E-Mail: Hans.Gawendowicz(at)student.hpi.de

Niko Hastrich

Tutor

Übung:
Raum:
Termin:

E-Mail: Niko.Hastrich(at)student.hpi.de

Jannik Peters

Tutor

Übung:
Raum:
Termin:

E-Mail: Jannik.Peters(at)student.hpi.de

Jonas Schmidt

Tutor

Übung:
Raum:
Termin:

E-Mail: Jonas.Schmidt(at)student.hpi.de

Ronja Wagner

Tutor

Übung:
Raum:
Termin:

E-Mail: Ronja.Wagner(at)student.hpi.de