Personen: Dr. Timo Kötzing, Hans Gawendowicz
Links: Lehrveranstaltungen IT-Systems Engineering, Algorithm Engineering Moodle

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 wir 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:

• Mathematische Objekte und Aussagen;
• Abschätzungen, Ungleichungen, Exponential- und Logaritmusfunktion;
• Grenzwert, Stetigkeit, Ableitungen, Integrale;
• Vektorräume, Matrizen.

Diese Themen zu kennen und ein grundlegendes Wissen über sie zu haben ist allerdings nur ein Lernziel dieser Veranstaltung. Weiterhin liegt ein ganz starker Fokus auf dem Formalisieren von umgangssprachlich gegebenen Objekten und Aussagen. Es geht darum, die mathematische Sprache zu erlernen und sicher zu beherrschend; dies ist eine Grundvorraussetzung für alle weiteren Veranstaltungen.

Für diesen Kurs wird formal nichts vorausgesetzt; Spaß am Knobeln und Denksport ist aber hilfreich :) Weiterhin wird davon ausgegangen, dass die in der Schule und im Vorkurs behandelten Themen bekannt sind und beherrscht werden. Wer sich unsicher ist, kann sich den Vorkurs auf OpenHPI noch einmal anschauen.

Es wird eine Vorlesung am Anfang jeder Woche geben, diese bereitet ihr durch das Lesen eines Skripts vor. Das neu angelesene Wissen wird durch ein einfaches Quiz abgefragt und in der Vorlesung besprochen. Danach gibt es einen Übungenstermin für jede Übungsgruppe, in der ihr eure Fähigkeiten mit Hilfe von Übungsaufgaben und in Anwesenheit eines Tutors üben könnt. Als Letztes gibt es noch Hausaufgaben zum weiteren Üben und um uns zu zeigen, dass ihr die Inhalte verstanden habt. Diese müsst ihr am Ende der Woche abgeben und sie werden dann von den Tutoren korrigiert.

Die Verwaltung der Veranstaltung geschieht über Moodle. Bitte loggt euch dort mit eurem regulären HPI-Login ein und tragt euch für die Veranstaltung ein. Die Registrierung im Moodle ist verpflichtend für alle TeilnehmerInnen, da darüber auch die Verwaltung der Übungsblätter und deren Bewertung läuft.

Wöchentliche Veranstaltungen

• Vorlesungen: Montags 11:00-12:30 im Hörsaal 1
• Übungsgruppen:
  • Montags, 15:15-16:45, K-1.02: Parasol (Paul)
  • Montags, 15:15-16:45, K-1.03: Aprikosenwasserkopf (Antonia)
  • Montags, 17:00-18:30, K-1.02: dunkler Erdstern (Claire)
  • Mittwochs, 11:00-12:30, K-1.02: Hypnopilz (Anton)
  • Mittwochs, 11:00-12:30, K-1.04: Mondsichel Korallenpilz (Lara)
  • Mittwochs, 13:30-15:00, K-1.02: Klapperschwamm (Konrad)
  • Mittwochs, 13:30-15:00, K-1.03: thermonuklearer Reaktionspilz (Tyron)
  • Mittwochs, 15:15-16:45, K-1.02: Cantharellus (Callista)

Über die Note entscheidet zu 100% die abschließende schriftliche Klausur.

Um zur Abschlusspüfung zugelassen zu werden, muss man folgende Bedingungen erfüllen.

• Mindestens 10 der wöchentlichen Moodle-Quizzes vollständig richtig beantworten. Jedes Quiz kann dabei bis zur Deadline beliebig oft wiederholt werden.
• 50% der Punkte auf den Hausaufgaben (Summe über alle Hausaufgaben)
• Den obligatorischen Teil der wöchentlichen Übungen jeweils entweder meistern (Entscheidung der Tutoren) oder vollständig (bis zum Schnabeltier) bearbeiten und mit einem Tutor besprechen.

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