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Theoretische Informatik (E-Learning gestartet, Stand 30.03.2020) - Detailansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung/Praktikum Langtext
Veranstaltungsnummer 3213 Kurztext
Semester SS 2020 SWS 8
Erwartete Teilnehmer/-innen Max. Teilnehmer/-innen
Rhythmus Jedes Semester Studienjahr
Hyperlink  
Weitere Links Webseite mit Videos zur Vorlesung von Prof. Ertel
Sprache Deutsch
Belegungsfrist Hauptbelegungszeitraum 02.03.2020 - 01.05.2020

Belegpflicht
Termine Gruppe: [unbenannt] iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Status Funktionsbeschreibung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine anzeigen
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Mi. 08:00 bis 11:15 woch Gebäude K - K 104        
Einzeltermine anzeigen
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Mo. 14:15 bis 17:30 woch Gebäude M/Laz5 - M 105        
Gruppe [unbenannt]:
 


Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Schneider, Markus, Professor
Laut SPO für
Abschluss Studiengang Semester ECTS
Master mit vorausg. Absch Informatik 2 - 2 10
Prüfungen / Module
Prüfungsnummer Prüfungsversion Modul
8002 8 Theoretische Informatik
9303 9 Theoretische Informatik
Zuordnung zu Einrichtungen
Masterstudiengang Informatik
Inhalt
Kommentar 1 Logik
2 Formale Sprachen
3 Automaten
4 Berechenbarkeitstheorie
5 Komplexitätstheorie
Literatur D. Hoffmann: Theoretische Informatik, Hanser, 2015
W. Ertel: Grundkurs Künstliche Intelligenz, Springer Vieweg, 2013
R. Socher: Theoretische Grundlagen der Informatik, Fachbuchverlag Leipzig, 2003.
J. Dassow: Logik für Informatiker, Teubner, 2005.
J. E. Hopcroft, R. Motwani, J. D. Ullman: Einführung in Automatentheorie, Formale Sprachen und Berechenbarkeit, Pearson, 2011.
Funktionsbeschreibung Ziel des Faches Theoretische Informatik ist es, die theoretischen Grundlagen von Logik, formalen Sprachen, Automaten, Berechenbarkeit und Komplexitätstheorie zu vermitteln.

Die Prädikatenlogik als wichtige Grundlage für formale Verfahren in Programmverifikation, Hardwaredesign und künstlicher Intelligenz wird von Grund auf als formale Sprache mit deklarativer Semantik eingeführt. Der für automatische Beweiser und Verifikationssysteme wichtige Resolutionskalkül wird ausführlich behandelt. Es wird ein vertieftes Verständnis von formalen Sprachen und Maschinenmodellen als Voraussetzung für die Entwicklung von Suchmaschinen, Lexern, Parsern und Compilern vermittelt. Weiter werden die Grenzen der Berechenbarkeit erlernt. Die Studierenden sollen verstehen, dass es Funktionen gibt, die ein Computer prinzipiell nicht berechnen kann. Die berechenbaren Sprachen werden schließlich in der Komplexitätstheorie in Klassen eingeteilt.

Im Einzelnen werden folgende Kompetenzen vermittelt:
o Zentrale Ergebnisse zu Aussagenlogik und Beweisverfahren verstehen. Die Prädikatenlogik erlernen. Den Resolutionskalkül beherrschen. Grenzen der Logik kennen lernen. Logikprogrammierung mit Prolog durchführen können.
o Die Chomsky-Hierarchie verstehen. Formale Sprachen mit Hilfe von Grammatiken erzeugen können. Zentrale Ergebnisse zu regulären und kontextfreien Sprachen beherrschen und nutzen können, insbesondere Pumping-Lemmata, reguläre Ausdrücke und CYK-Algorithmus. Anwendungsmöglichkeiten formaler Sprachen wiedergeben können. Abschlusseigenschaften und Entscheidbarkeitsergebnisse für die verschiedenen Sprachtypen kennen.
o Zentrale Ergebnisse zu endlichen Automaten und Kellerautomaten verstehen und anwenden können. Weitere Automatenmodelle kennen lernen und verwenden können, z.B. Transduktor.
o Verschiedene Konzepte und Varianten von Turingmaschinen und deren Ausdrucksmächtigkeit erlernen und anwenden können. Zusammenhänge verschiedener Berechenbarkeitsbegriffe und Programmiersprachenkonzepte erlernen. Zusammenhang von Turingmaschinen und Computern sowie die Church'sche These verstehen. Zentrale Entscheidbarkeitsbegriffe und deren Zusammenhänge herleiten können. Grenzen der Berechenbarkeit bzw. algorithmischen Lösbarkeit und das Halteproblem verstehen. Unentscheidbarkeit von Problemen mit Reduktion beweisen können.
o Algorithmische Komplexität nach dem O-Kalkül beherrschen. Zentrale Ergebnisse zu Komplexitätsklassen für Probleme (Komplexitätstheorie) erlernen. Grenzen der effizienten Berechenbarkeit und das SAT-Problem verstehen. NP-Vollständigkeit von Problemen mit polynomieller Reduktion beweisen können.
Voraussetzungen Programmieren, Grundlagen der Informatik, Mathematik-Grundlagen
Leistungsnachweis lt. aktueller SPO, gültig ab WS1718: PF benotet (Testat + M)

Am Ende des Semesters findet eine mündliche Prüfung statt. Durch Vorführen und Erklären von Übungsaufgaben (Testate) können im Laufe des Semesters Bonuspunkte für die mündliche Prüfung erworben werden.

Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SS 2020 , Aktuelles Semester: WiSe 2020/21