Gesamtliste
Überblick über die Lehrinhalte und Qualifikationsziele der Module und Veranstaltungen
Diese Seite zeigt alle Module, die sich aktuell im System befinden. Für jedes Modul werden Lehrinhalte und Lernziele ausgegeben. Bitte suchen Sie mit der Suchfunktion ihres Browsers (Strg + F) nach den Namen des Moduls bzw. der Veranstaltung im Modul zu der Sie Informationen benötigen und klicken Sie dann auf den Link zum Modul. Die darauffolgende Seite enthält alle Informationen zu den Inhalten einer Veranstaltungen die Sie für eine Anerkennung benötigen sollten. Sollte die Institution weitere Informationen benötigen, nutzen Sie bitte zusätzlichen die Seiten der einzelnen Lehrstühle und dort den Bereich „Studium“.
Modul (6 Credits)
Stochastik für Informatiker
- Name im Diploma Supplement
- Stochastics for Computer Science
- Verantwortlich
- Voraussetzungen
- Siehe Prüfungsordnung.
- Workload
- 180 Stunden studentischer Workload gesamt, davon:
- Präsenzzeit: 60 Stunden
- Vorbereitung, Nachbereitung: 90 Stunden
- Prüfungsvorbereitung: 30 Stunden
- Dauer
- Das Modul erstreckt sich über 1 Semester.
- Qualifikationsziele
Die Studierenden
- kennen grundlegende Notationen und Formalismen der Stochastik
- verfügen über die Kompetenz, Aufgaben aus der Stochastik zu verstehen und in mathematischer Notation zu formulieren
- sind in der Lage, Verfahren der Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik auszuführen
- können die vermittelten mathematischen Methoden auf praktische Probleme übertragen und zugehörige Lösungsverfahren anwenden
- Prüfungsmodalitäten
Zum Modul erfolgt eine modulbezogene Prüfung in der Gestalt einer Klausur (in der Regel 90-120 Minuten).
- Verwendung in Studiengängen
- Bestandteile
Vorlesung (3 Credits)
Stochastik für Informatiker
- Name im Diploma Supplement
- Stochastics for Computer Science
- Anbieter
- Lehrperson
- SWS
- 2
- Sprache
- deutsch
- Turnus
- Wintersemester
- maximale Hörerschaft
- unbeschränkt
- empfohlenes Vorwissen
Analysis für Informatiker und Wirtschaftsinformatiker
- Lehrinhalte
- Kombinatorik
- Diskrete Wahrscheinlichkeitsräume
- Klassische Wahrscheinlichkeitsverteilungen
- Unabhängigkeit und bedingte Wahrscheinlichkeit
- Zufallsvariablen, Erwartungswert, Varianz - Wahrscheinlichkeitsmaße mit Dichte
- Grenzwertsätze
- Grundbegriffe der Schätztheorie
- Regression
- Literaturangaben
- G. Hübner: Stochastik - Eine anwendungsorientierte Einführung für Informatiker, Ingenieure und Mathematiker, Vieweg-Verlag, Braunschweig/Wiesbaden
- L. Papula: Mathematik für Naturwissenschaftler; Band 3, Verlag Vieweg
- U. Krengel: Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik; Vieweg Verlag
- N. Henze: Stochastik für Einsteiger; Vieweg Verlag
- H. Dehling, B. Haupt: Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik; Springer Verlag
- Hörerschaft
Übung (3 Credits)
Stochastik für Informatiker
- Name im Diploma Supplement
- Stochastics for Computer Science
- Anbieter
- Lehrperson
- SWS
- 2
- Sprache
- deutsch
- Turnus
- Wintersemester
- maximale Hörerschaft
- unbeschränkt
- empfohlenes Vorwissen
siehe Vorlesung
- Lehrinhalte
siehe Vorlesung
- Literaturangaben
siehe Vorlesung
- didaktisches Konzept
Der Stoff der Vorlesung wird durch aktive Beschäftigung mit wöchentlich gestellten Übungsaufgaben vertieft. Die Übungen finden in Kleingruppen statt.
- Hörerschaft
Aus Gründen der Performance und Übersichtlichkeit wird an dieser Stelle auf die Titel und vollständigen Namen der Dozenten verzichtet und es werden nur die Nachnamen ausgegeben. Die unterschiedlichen Titel der zugehörigen Dozenten sind den Bereitstellern und Nutzern dieser Listen bekannt und bewusst.