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Medizintechnik (Bachelor of Science) >>
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Algorithmen und Datenstrukturen (für Medizintechnik) (GOP) (AuD-MT(A))- Dozent/in
- Prof. Dr. rer. nat. Tobias Reichenbach
- Angaben
- Vorlesung
4 SWS, ECTS-Studium, ECTS-Credits: 5
für Anfänger geeignet, Frühstudium, Sprache Deutsch, Link zum Kurs auf StudOn: https://www.studon.fau.de/studon/goto.php?target=crs_4078144 Passwort: AuD-MT-2021
Zeit und Ort: Di 10:15 - 11:45, H7; Mi 08:15 - 09:45, H7
- Studienfächer / Studienrichtungen
- PF MT-BA 1 (ECTS-Credits: 5)
WF MT-MA 1-2 (ECTS-Credits: 5)
PF WINF-BA 1 (ECTS-Credits: 5)
PF DS-BA 1 (ECTS-Credits: 5)
- Inhalt
- Die Vorlesung AuD-MT richtet sich an Studierende der Studiengänge Medizintechnik, Wirtschafts-Informatik und weiteren. Es zählt dort zu den Grundlagenvorlesungen im Bereich Informatik.
Neben einer Einführung in die (objektorientierte) Programmierung in Java werden verschiedene Datenstrukturen wie verkettete Listen, Bäume und Graphen behandelt.
Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf dem Entwurf von Algorithmen.
Dazu zählen Rekursion, Such- und Sortierverfahren, Graphalgorithmen, sowie die Aufwandsabschätzung von Algorithmen.
(automatisch geplant, erwartete Hörerzahl original: 259, fixe Veranstaltung: nein)
- Empfohlene Literatur
- In der Vorlesung werden zu den einzelnen Kapiteln passende Lehrbücher vorgeschlagen.
- ECTS-Informationen:
- Title:
- Algorithms and Data Structures for Medical Engineers
- Credits: 5
- Zusätzliche Informationen
- Schlagwörter: Algorithmen, Datenstrukturen, Java
Erwartete Teilnehmerzahl: 236
- Zugeordnete Lehrveranstaltungen
- UE ([präsenz]):Algorithmen und Datenstrukturen (für Medizintechnik) Rechnerübung (GOP)
-
Dozentinnen/Dozenten: Jonas Auernheimer, M. Sc., Alina Schüller, M. Sc.
- UE ([präsenz]):Algorithmen und Datenstrukturen (für Medizintechnik) Tafelübung (GOP)
-
Dozentinnen/Dozenten: Jonas Auernheimer, M. Sc., Alina Schüller, M. Sc.
- Verwendung in folgenden UnivIS-Modulen
- Startsemester WS 2022/2023:
- Algorithmen und Datenstrukturen (für Medizintechnik) (GOP) (AuD-MT-V)
- Institution: W3-Professur für Sensorische Neurotechnologie
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