Seminar: Algorithmen für große Datenmengen (AfgD-S für M-Theo-SA-S oder M-Theo-SB-S; M-AE-S) (SS 2016)

Blockseminar über 2 SWS aus dem Masterstudiengang (5 Credits).

Termine

KW 20 (17. - 20.05.)Erste Besprechung mit dem Betreuer
26.06.Abgabe der Ausarbeitung
KW 26 (27.06 - 01.07.)Zweite Besprechung mit dem Betreuer
10.07.Abgabe der Vortragsfolien
Die Präsentationen werden am 19., 20. und 26.07.2016 im Rahmen des Blockseminars stattfinden.

Vortragstermine

1. Tag (Dienstag, 19. Juli 2016) -- alle Zeiten sind s.t.

2. Tag (Mittwoch, 20. Juli 2016) -- alle Zeiten sind s.t.

3. Tag (Dienstag, 26. Juli 2016) -- alle Zeiten sind s.t.

Das Seminar wird in SR 307 (R-M-S 11-15) stattfinden.

Die Zeiträume und Abgabetermine sind fest einzuhalten, verspätete Abgaben werden nicht entgegengenommen.

Ausarbeitung und Präsentation

Das Seminar ermöglicht die selbstständige Erarbeitung wissenschaftlicher Literatur. Hierzu werden jedem Studenten ein Thema und Publikationen genannt, die ausschließlich zur Orientierung dienen sollen. Unterstützt durch einen in der Vorbesprechung zugewiesen Betreuer, kann der Student den Schwerpunkt seines Beitrags selbst wählen.

Die Ausarbeitung soll einen Umfang von ca. 10 Seiten aufweisen und in Deutsch oder Englisch verfasst sein. Es soll ein Quellenverzeichnis mit mindestens vier verschiedene Einträgen angelegt werden. Jede Behauptung muss mit einer Quelle belegt werden, wobei Wikipedia nicht als Quelle im Quellenverzeichnis geführt werden darf.

Jeder Student erhält die Möglichkeit seine Ergebnisse in einer 30 bis 40-minütigen Präsentation (Hinweise für die Erstellung der Präsentationen) mit anschließender Diskussion vorzustellen. Ausarbeitung und Vortrag tragen zu gleichen Teilen zur Endnote bei.

Sprechzeiten

Immer, wenn wir im Büro anzutreffen sind sowie nach Vereinbarung.

Inhalt

Aktuelle Themen im Algorithm Engineering sind anhand von Originalarbeiten und ergänzender Literatur vorzustellen. Folgende Themen stehen zur Auswahl:

Lernziele

Das Kennenlernen neuester Forschungsergebnisse im Gebiet Algorithm Engineering, das Verstehen wissenschaftlicher Originaltexte, die Fähigkeit zur Einordnung der Inhalte und Aussagen, sowie deren Wiedergabe in eigener Darstellung in einem begrenzten Zeitrahmen.