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Algorithmen und Datenstrukturen (für Medizintechnik) (AuD-MT)

Lecturer
Priv.-Doz. Dr.-Ing. habil. Peter Wilke, Akad. Dir.

Details
Vorlesung
4 cred.h, ECTS studies, ECTS credits: 5
für Anfänger geeignet, Frühstudium, Sprache Deutsch
Time and place: Mon 16:00 - 17:30, H7; Wed 12:00 - 13:30, H7; comments on time and place: Beginn Vorlesung: 16. Okt. 2019, Beginn Übungen ab 21. Okt. 2019

Fields of study
PF MT-BA 1 (ECTS-Credits: 5)
WF MT-MA 1-2 (ECTS-Credits: 5)
PF WINF-BA 1 (ECTS-Credits: 5)

Contents
Die Vorlesung AuD-MT richtet sich an Studierende des Studiengangs Medizintechnik und 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, Sortierverfahren und Graphalgorithmen, sowie Aufwandsabschätzung von Algorithmen.

Recommended literature
In der Vorlesung werden zu den einzelnen Kapiteln passende Lehrbücher vorgeschlagen.

ECTS information:
Credits: 5

Additional information
Keywords: Algorithmen, Datenstrukturen, Java
Expected participants: 288, Maximale Teilnehmerzahl: 250
www: http://www5.cs.fau.de/lectures/ws-1920/algorithmen-und-datenstrukturen-fuer-medizintechnik-aud-mt/

Assigned lectures
UE: Algorithmen und Datenstrukturen (für Medizintechnik) Rechnerübung
Lecturers: Robert Richer, M. Sc., René Raab, M. Sc.
www: http://www5.cs.fau.de/lectures/ws-1920/algorithmen-und-datenstrukturen-fuer-medizintechnik-aud-mt/
UE: Algorithmen und Datenstrukturen (für Medizintechnik) Tafelübung
Lecturers: Robert Richer, M. Sc., René Raab, M. Sc.
www: http://www5.cs.fau.de/lectures/ws-1920/algorithmen-und-datenstrukturen-fuer-medizintechnik-aud-mt/

Verwendung in folgenden UnivIS-Modulen
Startsemester WS 2019/2020:
Algorithmen und Datenstrukturen (für Medizintechnik) (AuD-MT-V)
Algorithmen und Datenstrukturen (für Medizintechnik) (AuD-MT)

Department: Chair of Computer Science 5 (Pattern Recognition)
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