H?here Mathematik für Informatik
- Fakult?t
Fakult?t Ingenieurwissenschaften und Informatik (IuI)
- Version
Version 1 vom 09.02.2026.
- Modulkennung
11M2010
- Niveaustufe
Master
- Unterrichtssprache
Deutsch
- ECTS-Leistungspunkte und Benotung
5.0
- H?ufigkeit des Angebots des Moduls
nur Wintersemester
- Dauer des Moduls
1 Semester
- Kurzbeschreibung
Der Einsatz mathematischer Methoden bildet die theoretische Grundlage zum Verst?ndnis komplexer Verfahren und Algorithmen in der Informatik. Dieses Modul vermittelt den Studierenden die Grundlagen der mathematischen Konzepte, die die Basis vieler Anwendungen bilden.
- Lehr-Lerninhalte
- Diskrete Mathematik und Algebra
- Wahrscheinlichkeitstheorie
- Gesamtarbeitsaufwand
Der Arbeitsaufwand für das Modul umfasst insgesamt 150 Stunden (siehe auch "ECTS-Leistungspunkte und Benotung").
- Lehr- und Lernformen
Dozentengebundenes Lernen Std. Workload Lehrtyp Mediale Umsetzung Konkretisierung 45 Vorlesung Pr?senz oder Online - Dozentenungebundenes Lernen Std. Workload Lehrtyp Mediale Umsetzung Konkretisierung 90 Veranstaltungsvor- und -nachbereitung - 15 Prüfungsvorbereitung -
- Weitere Erl?uterungen
Es k?nnen moderne Lehr-Lernkonzepte, wie die Inverted-Classroom Methode oder agile Lernszenarien als didaktische Methode zum Einsatz kommen
- Benotete Prüfungsleistung
- mündliche Prüfung oder
- Klausur
- Bemerkung zur Prüfungsart
Die Auswahl der Prüfungsform wird von der Lehrperson festgelegt.
- Prüfungsdauer und Prüfungsumfang
Benotete Prüfungsleistung:
- Mündliche Prüfung: siehe Allgemeiner Teil der Prüfungsordnung
- Klausur: siehe jeweils gültige Studienordnung
- Empfohlene Vorkenntnisse
Mathematik-Module der Bachelor-Studieng?nge im Studienbereich Elektrotechnik und Informatik.
- Wissensverbreiterung
Die Studierenden beherrschen die grundlegenden Begriffe und Sachverhalte der Wahrscheinlichkeitsrechnung und erweitern ihre Kenntnisse aus den Bereichen Diskrete Mathematik und Algebra.
- Nutzung und Transfer
Die Studierenden k?nnen algebraische Elemente im Kontext von Kryptologie und Kanalkodierung anwenden.
Die Studierenden k?nnen Ihre Kenntnisse in Wahrscheinlichkeitsrechung und Diskreter Mathematik auf algorithmische Problemstellungen übertragen und beherrschen die im Fachkontext geforderten mathematischen Modellierungen.
- Literatur
Die Literaturangaben beziehen sich auf die neueste Auflage, sofern nicht explizit ein Erscheinungsjahr angegeben ist.
- G. Teschl, S. Teschl, Mathematik für Informatiker, Band 1 und 2, Springer Vieweg
- D. W. Hoffmann, Einführung in die Informations- und Codierungstheorie, Springer Vieweg
- M. Artin, Algebra, Pearson
- M. Sachs, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Hanser
- U. Krengel, Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik, vieweg studium
- Verwendbarkeit nach Studieng?ngen
- Informatik
- Informatik M.Sc. (01.09.2025)
- Modulpromotor*in
- Henkel, Oliver
- Lehrende
- Gervens, Theodor
- Thiesing, Frank
- Ambrozkiewicz, Mikolaj
- Meyer, Jana
- Henkel, Oliver