Wahrscheinlichkeitstheorie (Sommersemester 2018)

Dozent: Dr. Timo Kötzing (Algorithm Engineering) , Martin Schirneck (Algorithm Engineering)
Website zum Kurs: https://hpi.de/friedrich/teaching/ss18/wsk.html

Allgemeine Information

• Semesterwochenstunden: 2
• ECTS: 3
• Benotet: Ja
• Einschreibefrist: 20.04.2018
• Lehrform: Seminar
• Belegungsart: Wahlpflichtmodul
• Maximale Teilnehmerzahl: 24

Studiengänge, Modulgruppen & Module

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.

Voraussetzungen

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.

Literatur

Die Literatur wird im Kurs bekannt gegeben.

Lern- und Lehrformen

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 abhängig von der Teilnehmeranzahl eine Ausarbeitung entweder im Stile einer Online-Lerneinheit (s. Lerneinheiten) 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 vorgestellt werden.

Leistungserfassung

Grundlage der Benotung ist der Vortrag und die geleitete Übung. Eine herausragend gute/schlechte Ausarbeitung kann die Note nachträglich beeinflussen.

Termine

• Mittwochs 11:00, Raum A-1.1

Zurück