Prof. Dr. Dr. h.c. mult. Jürgen Sieck und Dr. Nikita Kovalenko

Sommersemester 2022

Termin	Thema, Vorlesung	Übung	Dozent
15. KW	a) Einführung b) Vorstellung der Belegaufgaben		Kovalenko & Sieck
16. KW	Parallele Programmierung mit MPI und OpenMP I		Kovalenko
17. KW	Parallele Programmierung mit MPI und OpenMP II	Programmierung mit MPI und OpenMP	Kovalenko
18. KW	Accelerated Computing mit Cuda und OpenCL I		Kovalenko
19. KW	Accelerated Computing mit Cuda und OpenCL II	Programmierung mit Cuda und OpenCL	Kovalenko
20. KW	Distributed Computing und Data Mining mit Hadoop und Spark I		Kovalenko
21. KW	Distributed Computing und Data Mining mit Hadoop und Spark II	Programmierung mit Hadoop und Spark	Kovalenko
22. KW	Distributed Computing und Data Mining mit Hadoop und Spark III		Kovalenko
23. KW	Algorithmen und Beweisverfahren		Sieck
24. KW	NP-vollständige Probleme / deterministische und nichtdeterministische Algorithmen	Komplexität & Beweisverfahren & heuristische Algorithmen	Sieck
25. KW	Halteproblem, Entscheidbarkeit & Unentscheidbarkeit		Sieck
26. KW	Mathematische Algorithmen (Gaußsches Eliminationsverfahren & Zufallszahlen)	Halteproblem, Entscheidbarkeit & Unentscheidbarkeit	Sieck
27. KW	Mathematische Algorithmen (Optimierung & Kurvenanpassung)	Belegabnahme	Sieck
28. KW	Klausur	Belegabnahme	Kovalenko & Sieck
29. KW	Klausurauswertung		Kovalenko & Sieck

Materialien zur Lehrveranstaltung sind auf der zentralen Lernplattform Moodle der HTW zu finden.

Literaturempfehlung: