Reading Class

Dieses Seminar richtet sich an fortgeschrittene Studierende der Informatik und unterscheidet sich von einem klassischen Seminar dadurch, dass sich die Teilnehmerinnen und Teilnehmer ein neues Forschungsgebiet selbst (unter Anleitung) erschließen. Dies geschieht dadurch, dass man eine Vielzahl von Artikeln zu einem neuen Thema “überliest”, um sich die wesentlichen Fakten herauszuholen.

Hier werden also viele Publikationen (statt nur weniger, wie sonst im Seminar üblich) gelesen, wenn auch nicht im Detail.

Inhalt und Themen

Wir betrachten Forschungsgebiete im Rahmen des Netzwerkdesign. Das sind z.B. Approximationsalgorithmen oder exakte ILP-basierte Branch-and-Cut Algorithmen für Steinerbaumprobleme, beschränkte Spannbaumprobleme (Gradbeschränkt, k-Cardinality beschränkt), mit Kanten und/oder Knotengewichten in der Zielfunktion.

Anmeldung und Vorbesprechung

Die Anmeldung erfolgt per Email bei Petra Mutzel bis zum Dienstag, 09. Oktober 2012.

Ablauf des Seminars

Die Themenverteilung erfolgt während der Vorbesprechung. Im weiteren Verlauf wird es regelmäßige Treffen der Gruppe geben, in denen wissenschaftliche Arbeiten gelesen werden, aber auch das Gelernte gemeinsam besprochen wird. Die Studierenden halten des öfteren kürzere Vorträge in denen sie das Gelernte präsentieren. Am Ende folgt auch hier (wie beim klassischen Seminar) eine Ausarbeitung, in der die Forschungsergebnisse des jeweiligen Forschungsthemas ausgearbeitet wird. Die schriftliche Ausarbeitung umfasst ca. 10 Seiten und wird mit LaTeX erstellt.

Mangelhafte Ausarbeitungen sowie mangelhafte Vorträge führen zum Nicht-Bestehen des Seminars.

Termine

Vorbesprechung und Themenvergabe: Dienstag, der 09.10.2012 um 14:15 Uhr in OH14, Raum 202 (Seminarraum des LS11, gemeinsam mit dem klassischen Seminar). Auch die regelmäßigen Treffen finden jeweils am Dienstag um 14:15 Uhr in OH 14, Raum 202 statt.

Ansprechpartner

Bei Fragen zu dieser Veranstaltung wenden Sie sich bitte an Petra Mutzel.

 
Last modified: 2018-08-20 17:50 (external edit)
DokuWikiRSS-Feed