Andreas' Blog

Algorithmen 1, Vorlesung, SS 2019

Beschreibung:

Ergebnisüberprüfung (Checkers) und Zertifizierung
Asymptotische Algorithmenanalyse: worst case, average case, probabilistisch, amortisiert
Grundbegriffe des Algorithm Engineering
Effektive Umsetzung verketteter Listen
Unbeschränkte Arrays, Stapel, und Warteschlangen
Hashtabellen: mit Verkettung, linear probing, universelles Hashing
Sortieren: effiziente Algorithmen (mergesort, quicksort), untere Schranken, radix sort
Selektion: quickselect
Prioritätslisten: binäre Heaps, addrssierbare Prioritätslisten
Sortierte Folgen/Suchbäume: Wie unterstützt man alle wichtigen Operationen in logarithmischer Zeit
Graphen (Repräsentation, Traversierung: Breitensuche, Tiefensuche, Anwendungen (topologisches Sortieren,…), Kürzeste Wege: Dijkstra’s Algorithmus, Bellman
Ford Algorithmus, Minimale Spannbäume: Kruskals Algorithmus, Jarnik-Prim Algorithmus)
Generische Optimierungsalgorithmen (Greedy, Dynamische Programmierung, systematische Suche, Lokale Suche)

Lehrinhalt:

Grundbegriffe des Algorithm Engineering
Asymptotische Algorithmenanalyse (worst case, average case, probabilistisch, amortisiert)
Datenstrukturen z. B. Arrays, Stapel, Warteschlangen und Verkettete Listen
Hashtabellen
Sortieren: vergleichsbasierte Algorithmen (z.B. quicksort, insertionsort), untere Schranken, Linearzeitalgorithmen (z.B. radixsort)
Prioritätslisten
Sortierte Folgen,Suchbäume und Selektion
Graphen (Repräsentation, Breiten-/Tiefensuche, Kürzeste Wege, Minimale Spannbäume)
Generische Optimierungsalgorithmen (Greedy, Dynamische Programmierung, systematische Suche, Lokale Suche)
Geometrische Algorithmen

Videos:

01: Algorithmik, Langzahl-Multiplikation, Addition, Pseudocode
02: Schulalgorithmus, O-Kalkül, Karatsuba-Ofman-Multiplikation
03: Korrektheit von Algorithmen, Asymptotische Laufzeiten
04: O-Kalkül, Invarianten, Laufzeiten (Teile und Herrsche Ansatz)
05: Laufzeitanalyse, Rekurrenzen, Master Theorem, Folgen als Felder und Listen
06: Folgen, Verkettete Listen, Unbeschränkte Felder, Account-Methode
07: Stapel, Warteschlangen, Hashing, Kollisionen
08: Skip List, Amortisierte Liste, Aggregat Methode, Hotlist, Duplikaterkennung
09: Kollisionen, Universelles Hashing, Kryptographische Hashfunktionen, Einfache Sortieralgorithmen
10: Einfache Sortieralgorithmen, Sortieren durch Mischen, Quicksort
11: Halbrekursive Implementierung, Quicksort vs. Mergesort, Ganzzahliges Sortieren
12: Adaptives Sortieren, Insertion Sort, Natural Merge Sort, Split Sort
13: Prioritätslisten, Binäre Heaps, Adressierbare Prioritätslisten
14: Sortierte Folgen, Binäre Baumsuche, Naives Einfügen, Initialisierung
15: Bucket Sort Spezial, Bucket Queue, Binary Radix Heap
16: Locate, Graphen, Kantenfolgenrepräsentation, Adjazenzfelder
17: Kantenfolgenrepräsentation, Adjazenzfelder, Adjazenzlisten, Adjazenz-Matrix, Graph-Traversierung
18: Dijkstras Algorithmus, Graph-Traversierung, Kürzeste Wege, Tiefensuche
19: Dijkstras Algorithmus, Korrektheit,Bellman-Ford Algorithmus, Kante relaxieren
20: Bellman-Ford Algorithmus, Transit-Node Routing
21: Jarnik-Prim/Kruskals-Algorithmus
22: Generische Optimierungsansätze
23: Dijkstras- und Bellmann Ford Algorithmus, Minimale Spannbäume, Steinerbäume

Algorithmen 2, WS 2018/19

Videos:

01: Algorithm Theory
02: Datenstrukturen, Pairung Heaps, Fibonacci Heaps, Union-by-Rank
03: Gray-/JouleSort, Pairing Heaps, Dijkstra’s Algorithmmus
04: Dijkstra’s Algorithmus, Radix-Heaps, Bucket-Queue, Lufzwit Dijkatra, Fibanacci Heaps
05: Monotone ganzzahlige Prioritätslisten, Radix-Heaps, Knotenpotenziale
06: DFS, Bucket Queues, Analyse für MST
07: Schrumpfgraph, SCC Berechnung, Linear programming, Residual Graph, Ford Fulkerson Algorithm
08: Ford Fulkerson Algorithm, Blocking Flows, Dijkstras Algorithmus, Floyd Warshall
09: Ford Fulkerson, Dinitz Algorithm,blocking flows, Dinitz analysis, Pre-flow-push algorithms
10: Preflow-Push Algorithms, Pratial Correctness, FIFO Preflow push, Residualgraph
11:Ford Fulkerson Algorithm, Blocking Flows, Random Graphs, FIFO Preflow push
12: Randomisierte Algorithmen, Cuckoo Hashing, Space Efficient Cuckoo Hashing
13: Cuckoo Hashing, Das Sekundärspeichermodell, Mittelgroße PQs, Analyse – I/Os
14: Spannbäume, Matching, Monte Carlo Simulation, Matrix-Matrix Multiplikation, Coupon Collector
15: Der Approximationsfaktor, Pseudopolynomielle Algorithmen, 9 Fixed-Parameter-Algorithmen
16: Naive tiefenbeschränkte Suche, Kernbildung für Vertex Cover, Parallele Algorithmen,
17: Analyse paralleler Algorithmen, Hyperwürfelalgorithmus, Paralleles Sortieren
18: Paralleles Sortieren, Parallele Algorithmen, Parametrisierte Algorithmen
19: Geometrische Algorithmen, Streckenschnitt, Überlappungen
20: Streckenschnitt, Konvexe Hülle, Geometrische Methoden, Übung
21: Kleinste einschließende Kugel, Wavelet Tree
22: Wavelet Tree, Onlinealgorithmen, Paging
23: Strings sortieren, Suffixe sortieren, Knuth-Morris-Pratt
24: Suffix-Baum, Alphabet-Modell, Übung
25: Suffixtabellen, Differenzenüberdeckungen, LCP-Array, Textkompression
26: LCP-Array, Lempel-Ziv Kompression, Burrows-Wheeler-Transformation
27: SAT Solving, Union-find merging, Graph Contraction, Label Propagation
28: Übung: In-place Multikey Quicksort, Partitionierung, Suffix-Array, LCP-Array
29: Algorithm Engineering, Fortgeschrittene Datenstrukturen, Fortgeschrittene Graphenalgorithmen
30: Approximationsalgorithmen, Pseudopolynomielle Algorithmen, Hyperwürfelalgorithmus

Algorithmen 2, Vorlesung, WS 2019/20

Videos:

01: Rolle der Algorithmik, Algorithm Engineering, Algorithm Libraries
02: Experimental Methodology, Adressierbare Prioritätenlisten, Pairing Heaps
03: Fortgeschrittene Datenstrukturen, Binomialbäume, Fortgeschrittene Graphenalgorithmen
04: Binomialbäume, Radix-Heaps, deleteMin-Operationen
05: All-Pairs Shortest Paths, Knotenpotentiale, Routenplanung
06: Repräsentation offener Komponenten, Übung: Spezielle Priority Queues, Radix Heaps
07: Maximum Flows and Matchings, s-t Cuts, Ford Fulkerson Algorithm, Dinitz Algorithm
08: Computer Blocking Flows, Übung: Kürzeste-Wege-Suche, Bidirektionale Suche, A*-Suche
09: Ford Fulkerson Algorithm, Level Function, Partial Correctness, FIFO Preflow push
10: Flows and Matchings, MFIFO Modified FIFO Selection Rule, Timings: CG 1, CG2, AMO
11: Randomisierte Algorithmen: Sort Checking, Hashing; Externe Algorithmen
12: Externe Algorithmen: Externe Prioritätslisten, Übung: Potentialmethode, preflow-push Algorithmus
13: Approximationsalgorithmen: Approximationsfaktor; Pseudopolynomielle Algorithmen
14: Fixed-Parameter-Algorithmen, Naive tiefenbeschränkte Suche, Kernbildung für Vertex Cover, Übung
15: Fixed-Parameter-Algorithmen, Parallele Algorithmen, Hyperwürfelalgorithmus
16: Paralleles Sortieren: Anfänger- und Theoretiker-Parallelisierung, Mehrwegmischen, Übung
17: Geometrische Algorithmen, Übung: Approximationsalgorithmen, Parametrisierte Algorithmen
18: Streckenschnitt, 2D Konvexe Hülle, Kleinste einschließende Kugel, 2D Bereichssuche
19: Bitvektoren, Übung: Geometrische Algorithmen, Bitvektoren, 2D Range Queries, Linienschnitt
20: Onlinealgorithmen, Paging algorithms, Conservative algorithms, Randomized algorithms
21: Stringology (Zeichenkettenalgorithmen): Strings sortieren, Knuth-Morris-Pratt, Border-Array
22: Stringology: Notation, Suffixe sortieren, Suffixbaum, Übung: Online Algorithmen
23: SA mit Präfix Verdopplung, Rekursion, COBS
24: LCP-Array, Verlustfreie Textkompression, Übung: in-place Multikey Quicksort, LCP-Array
25: Datenkompression, Lempel-Ziv Kompression, Burrows Wheeler Transformation, Backward Search
26: Efficient Document Retrieval on General Sequences
27: Pairing Heaps, Bucket Queue, Residual Graph, Randomisierte Algorithmen
28: Approximationsalgorithmen, Fixed-Parameter-Algorithmen, Parallele Algorithmen, Stringology

Theoretische Grundlagen der Informatik, Vorlesung, WS 2019/20

Videos:

01: Formale Sprachen, Reguläre Sprachen, Reguläre Ausdrücke, Endliche Automaten
02: Kontextfreie Grammatiken, Nichtderterministische endliche Automaten, Potenzmengenkonstruktion
03: Entfernen von ɛ-Übergängen, Satz von Kleene, Pumping-Lemma für reguläre Sprachen
04: Pumping-Lemma für reguläre Sprachen, Verallgemeinertes Pumping-Lemma, Äquivalenzklassenautomat
05: Äquivalenz, Rechtsinvarianz und Index, Satz von Nerode, Registermaschine, Turingmaschine
06: Turing-Maschine, berechenbar/totalrekursiv, Gödelnummer, Diagonalsprache
07: Satz von Rice, Post’sches Korrespondenzproblem, Kodierungsschemata, Entscheidungsproblem
08: Nichtdeterministische Turingmaschine, Polynomiale Transformation, Satz von Cook
09: Die Probleme 3SAT, 2SAT, MAX2SAT, CLIQUE, COLOR und EXACT COVER
10: Die Probleme SUBSET SUM, PARTITION und KNAPSACK, Polynomielle Hierarchie, Suchprobleme
11: Problem INTEGER PROGRAMMING, Pseudopolynomiale Algorithmen, Absolute Approximationsalgorithmen
12: Metrisches TSP, Approximationsschemata, Maximierungsprobleme, Optimierungsprobleme
13: Grammatiken, Chomsky-Hierarchie
14: Pumping-Lemma und Ogden´s Lemma für kontextfreie Sprachen, Eigenschaften kontextfreier Sprachen
15: Eigenschaften kontextfreier Sprachen, Greibach-Normalform, Kellerautomaten
16: Kellerautomaten, Greibach-Normalform, Sprache der korrekten Rechenwege
17: Informationstheorie, Entropie, Kodierungsbäume, Lauflängenkodierung
18: Paritätscodes, Kreuzsicherung, Block-Codes, Hamming-Distanz und Fehlerkorrektur

Machine Learning Crash Course
ML Practicum: Image Classification
Build convolutional neural networks (CNNs) to enhance computer vision

Artificial intelligence and machine learning
Image Segmentation

Artificial Intelligence Concepts
Search
Decision Theory
Reinforcement Learning
Artificial Neural Networks
Back-propagation
Feature Extraction
Deep Learning
Convolutional Neural Networks
Deep Reinforcement Learning
Distributed Learning
Python/Matlab deep learning library

Image Processing and Analysis
von Stan Birchfield

Medium – Towards Data Science

Understanding AUC – ROC Curve
Understanding and Implementing LeNet-5 CNN Architecture (Deep Learning)

Wikipedia

Convolutional Neural Network
ROC-Kurve
Fläche unter der Kurve, Area Under the Curve (AUC)
Receiver operating characteristic curve, ROC curve

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Algorithmen 1, Vorlesung, SS 2019

Algorithmen 2, WS 2018/19

Algorithmen 2, Vorlesung, WS 2019/20

Theoretische Grundlagen der Informatik, Vorlesung, WS 2019/20

Java Swing Charts

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Google Machine Learning Crash Course

Medium – Towards Data Science

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