Felix Friedrich Wicker: Katalogdaten im Frühjahrssemester 2020

Name	Herr Dr. Felix Friedrich Wicker
Adresse	Dep. Informatik ETH Zürich, CAB H 33.3 Universitätstrasse 6 8092 Zürich SWITZERLAND
Telefon	+41 44 632 83 12
E-Mail	felix.friedrich@inf.ethz.ch
Departement	Informatik
Beziehung	Dozent

Nummer	Titel	ECTS	Umfang	Dozierende
252-0002-AAL	Data Structures and Algorithms Belegung ist NUR erlaubt für MSc Studierende, die diese Lerneinheit als Auflagenfach verfügt haben. Alle anderen Studierenden (u.a. auch Mobilitätsstudierende, Doktorierende) können diese Lerneinheit NICHT belegen.	8 KP	15R	F. Friedrich Wicker
Kurzbeschreibung	This course is about fundamental algorithm design paradigms (such as induction, divide-and-conquer, backtracking, dynamic programming), classic algorithmic problems (such as sorting and searching), and data structures (such as lists, hashing, search trees). Moreover, an introduction to parallel programming is provided. The programming model of C++ will be discussed in some depth.
Lernziel	An understanding of the design and analysis of fundamental algorithms and data structures. Knowledge regarding chances, problems and limits of parallel and concurrent programming. Deeper insight into a modern programming model by means of the programming language C++.
Inhalt	Fundamental algorithms and data structures are presented and analyzed. Firstly, this comprises design paradigms for the development of algorithms such as induction, divide-and-conquer, backtracking and dynamic programming and classical algorithmic problems such as searching and sorting. Secondly, data structures for different purposes are presented, such as linked lists, hash tables, balanced search trees, heaps and union-find structures. The relationship and tight coupling between algorithms and data structures is illustrated with geometric problems and graph algorithms. In the part about parallel programming, parallel architectures are discussed conceptually (multicore, vectorization, pipelining). Parallel programming concepts are presented (Amdahl's and Gustavson's laws, task/data parallelism, scheduling). Problems of concurrency are analyzed (Data races, bad interleavings, memory reordering). Process synchronisation and communication in a shared memory system is explained (mutual exclusion, semaphores, monitors, condition variables). Progress conditions are analysed (freedom from deadlock, starvation, lock- and wait-freedom). The concepts are underpinned with examples of concurrent and parallel programs and with parallel algorithms. The programming model of C++ is discussed in some depth. The RAII (Resource Allocation is Initialization) principle will be explained. Exception handling, functors and lambda expression and generic prorgamming with templates are further examples of this part. The implementation of parallel and concurrent algorithm with C++ is also part of the exercises (e.g. threads, tasks, mutexes, condition variables, promises and futures).
Literatur	Cormen, Leiserson, Rivest, and Stein: Introduction to Algorithms, 3rd ed., MIT Press, 2009. ISBN 978-0-262-03384-8 (recommended text) B. Stroustrup, The C++ Programming Language (4th Edition) Addison-Wesley, 2013. Maurice Herlihy, Nir Shavit, The Art of Multiprocessor Programming, Elsevier, 2012.
Voraussetzungen / Besonderes	Prerequisites: Lecture Series 252-0856-00L Computer Science or equivalent knowledge in programming with C++. Please note that this is a self study (virtual) course, which implies that (in the autumn semester) there are no physical lectures or exercise sessions offered. If you want to attend the real course, please go to 252-0002-00L in the spring semester.
252-0002-00L	Datenstrukturen & Algorithmen	8 KP	4V + 2U	F. Friedrich Wicker
Kurzbeschreibung	Es werden grundlegende Entwurfsmuster für Algorithmen (z.B. Induktion, divide-and-conquer, backtracking, dynamische Programmierung), klassische algorithmische Probleme (Suchen, Sortieren) und Datenstrukturen (Listen, Hashverfahren, Suchbäume) behandelt. Ausserdem enthält der Kurs eine Einführung in das parallele Programmieren. Das Programmiermodell von C++ wird vertieft behandelt.
Lernziel	Verständnis des Entwurfs und der Analyse grundlegender Algorithmen und Datenstrukturen. Wissen um die Chancen, Probleme und Grenzen der parallelen und nebenläufigen Programmierung. Vertiefter Einblick in ein modernes Programmiermodell anhand der Prorgammiersprache C++.
Inhalt	Es werden grundlegende Algorithmen und Datenstrukturen vorgestellt und analysiert. Dazu gehören auf der einen Seite Entwurfsmuster für Algorithmen, wie Induktion, divide-and-conquer, backtracking und dynamische Optimierung, ebenso wie klassische algorithmische Probleme, wie Suchen und Sortieren. Auf der anderen Seite werden Datenstrukturen für verschiedene Zwecke behandelt, darunter verkettete Listen, Hashtabellen, balancierte Suchbäume, verschiedene heaps und union-find-Strukturen. Das Zusammenspiel von Algorithmen und Datenstrukturen wird anhand von Geometrie- und Graphenproblemen illustriert. Im Teil über parallele Programmierung werden Konzepte der parallelen Architekturen besprochen (Multicore, Vektorisierung, Pipelining). Konzepte und Grundlagen der Parallelisierung werden behandelt (Gesetze von Amdahl und Gustavson, Task- und Datenparallelität, Scheduling). Probleme der Nebenläufigkeit werden diskutiert (Wettlaufsituationen, Speicherordnung). Prozesssynchronisation und -kommunikation in einem System mit geteiltem Speicher werden erklärt (Gegenseitiger Ausschluss, Semaphoren, Mutexe, Monitore). Fortschrittseigenschaften werden analysiert (Deadlock-Freiheit, Starvation-Freiheit, Lock-/Wait-Freiheit). Die erlernten Konzepte werden mit Beispielen zur nebenläufigen und parallelen Programmierung und mit Parallelen Algorithmen untermauert. Das Programmiermodell von C++ wird vertieft behandelt. Das RAII Prinzip (Resource Allocation is Initialization) wird erklärt, Exception Handling, Funktoren und Lambda Ausdrücke und die generische Programmierung mit Templates sind weitere Beispiele dieses Kapitels. Die Implementation von parallelen und nebenläufigen Algorithmen mit C++ ist auch Teil der Übungen (Threads, Tasks, Mutexes, Condition Variables, Promises und Futures).
Literatur	Th. Ottmann, P. Widmayer: Algorithmen und Datenstrukturen, Spektrum-Verlag, 5. Auflage, Heidelberg, Berlin, Oxford, 2011 Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald Rivest, Clifford Stein: Algorithmen - Eine Einführung, Oldenbourg, 2010 Maurice Herlihy, Nir Shavit, The Art of Multiprocessor Programming, Elsevier, 2012. B. Stroustrup, The C++ Programming Language (4th Edition) Addison-Wesley, 2013.
Voraussetzungen / Besonderes	Voraussetzung: Vorlesung 252-0835-00L Informatik I 252-0835-00L oder äquivalente Kenntnisse in der Programmierung mit C++.
252-0216-00L	Rigorous Software Engineering	8 KP	4V + 2U + 1A	F. Friedrich Wicker, H. Lehner, M. Schwerhoff
Kurzbeschreibung	This course introduces both theoretical and applied aspects of software engineering and analysis. It covers: - Software Architecture - Informal and formal Modeling - Design Patterns - Code Refactoring - Program Testing - Dynamic Program Analysis - Static Program Analysis
Lernziel	The course has two main objectives: - Understand, end-to-end (theoretical and practical), the core techniques for building quality software - Understand how to apply these techniques in practice
Inhalt	Some of the core technical topics covered will be: - modeling and mapping of models to code - common code design patterns - functional and structural testing - dynamic and static analysis
Literatur	Will be announced in the lecture.
252-0232-AAL	Software Engineering Belegung ist NUR erlaubt für MSc Studierende, die diese Lerneinheit als Auflagenfach verfügt haben. Alle anderen Studierenden (u.a. auch Mobilitätsstudierende, Doktorierende) können diese Lerneinheit NICHT belegen.	6 KP	13R	F. Friedrich Wicker, H. Lehner
Kurzbeschreibung	This course introduces both theoretical and applied aspects of software engineering. It covers: - Software Architecture - Informal and formal Modeling - Design Patterns - Software Engineering Principles - Code Refactoring - Program Testing
Lernziel	The course has two main objectives: - Obtain an end-to-end (both, theoretical and practical) understanding of the core techniques used for building quality software. - Be able to apply these techniques in practice.
Inhalt	While the lecture will provide the theoretical foundations for the various aspects of software engineering, the students will apply those techniques in project work that will span over the whole semester - involving all aspects of software engineering, from understanding requirements over design and implementation to deployment and change requests.
Literatur	Will be announced in the lecture
252-0232-00L	Software Engineering	6 KP	2V + 1U	F. Friedrich Wicker, H. Lehner
Kurzbeschreibung	This course introduces both theoretical and applied aspects of software engineering. It covers: - Software Architecture - Informal and formal Modeling - Design Patterns - Software Engineering Principles - Code Refactoring - Program Testing
Lernziel	The course has two main objectives: - Obtain an end-to-end (both, theoretical and practical) understanding of the core techniques used for building quality software. - Be able to apply these techniques in practice.
Inhalt	While the lecture will provide the theoretical foundations for the various aspects of software engineering, the students will apply those techniques in project work that will span over the whole semester - involving all aspects of software engineering, from understanding requirements over design and implementation to deployment and change requests.
Skript	no lecture notes
Literatur	Will be announced in the lecture
252-0846-AAL	Computer Science II Belegung ist NUR erlaubt für MSc Studierende, die diese Lerneinheit als Auflagenfach verfügt haben. Alle anderen Studierenden (u.a. auch Mobilitätsstudierende, Doktorierende) können diese Lerneinheit NICHT belegen.	4 KP	9R	F. Friedrich Wicker, H. Lehner
Kurzbeschreibung	Together with the introductory course Informatics I this course provides the foundations of programming and databases. This course particularly covers algorithms and data structures and basics about design and implementation of databases. Programming language used in this course is Java.
Lernziel	Basing on the knowledge covered by lecture Informatics I, the primary educational objectives of this course are - constructive knowledge of data structures and algorithms amd - the knowledge of relational databases and When successfully attended the course, students have a good command of the mechanisms to construct an object oriented program. They know the typically used control and data structures and understand how an algorithmic problem is mapped to a sufficiently efficient computer program. They have an idea of what happens "behind the secenes" when a program is translated and executed. The know how to write database queries and how to design simple databases. Secondary goals are an algorithmic computational thinking, undestanding the possibilities and limits of programming and to impart the way of thinking of a computer scientist.
Inhalt	We discuss the paradigm of object oriented programming, typical data structures and algorithms and design principles for the design and usage of relational databases. More generally, formal thinking and the need for abstraction and importance of appropriate modelling capabilities will be motivated. The course emphasizes applied computer science. Concrete topics are complexity of algorithms, divide and conquer-principles, recursion, sort- and search-algorithms, backtracking, data structures (lists, stacks, queues, trees) and data management in relational data bases.
Skript	The slides will be available for download on the course home page.
Literatur	Hanspeter Mössenböck, Sprechen Sie Java?, dpunkt Verlag, 5. Auflage 2014. Robert Sedgewick, Kevin Wayne, Einführung in die Programmierung mit Java. Pearson, 2011 Thomas Ottmann, Peter Widmayer, Algorithmen und Datenstrukturen, Springer 2012 T. Cormen, C. Leiserson, R. Rivest, C. Stein, Algorithmen - Eine Einführung, Oldenbourg, 2010 Kemper, Eickler: Datenbanksysteme: Eine Einführung. Oldenbourg Verlag, 9. Auflage, 2013
Voraussetzungen / Besonderes	Prerequisites are knowledge and programming experience according to course 252-0845-00 Computer Science I (D-BAUG).
252-0846-00L	Informatik II	4 KP	2V + 2U	F. Friedrich Wicker, H. Lehner
Kurzbeschreibung	Zusammen mit der Veranstaltung Informatik I bietet diese Veranstaltung eine Einführung in die Grundlagen der Programmierung. Die Vorlesung II vermittelt insbesondere die gebräuchlichsten Algorithmen und Datenstrukturen. Verwendete Programmiersprachen der Vorlesung sind Java und Python.
Lernziel	Aufbauend auf dem erworbenen Wissen der Vorlesung Informatik I sind die primären Primäre Lernziele der Vorlesung die konstruktive Kenntnis von Datenstrukturen und Algorithmen und Studenten beherrschen nach erfolgreichem Abschluss der Vorlesung die Mechanismen zur Erstellung eines Programmes im objektorientierten Kontext. Sie kennen die gängigen Datenstrukturen und Algorithmen. Sie können korrekte und ausreichend effiziente Programme entwickeln, um eine klar formulierte Problemstellung zu lösen. Sekundäre Lernziele der Vorlesung sind das algorithmische Denken, Verständnis der Möglichkeiten und der Grenzen der Programmierung und die Vermittlung der Denkart eines Computerwissenschaftlers.
Inhalt	Wir behandeln gängige Datenstrukturen und Algorithmen. Es wird generell das formale Denken und Notwendigkeit zur Abstraktion, sowie die Bedeutung geeigneter Modellbildungen für die Informatik motiviert. Konkrete Themen sind u.a.: Komplexität von Algorithmen, Divide and Conquer-Prinzip, Rekursion, Sortieralgorithmen, einfache Datenstrukturen, Wörterbücher, Algorithmen auf Graphen. Die Konzepte der Vorlesung werden jeweils durch Algorithmen und Anwendungen motiviert und illustriert. Verwendete Programmiersprachen in der Vorlesung und den praktischen Übungen sind Java und Python. Für die Übungen wird ein Online-Compiler und ein Online-Abgabesystem eingesetzt.
Skript	Die ausführlichen Folien werden auf der Vorlesungshomepage zum Herunterladen bereitgestellt.
Literatur	Hanspeter Mössenböck, Sprechen Sie Java?, dpunkt Verlag, 5. Auflage 2014. Robert Sedgewick, Kevin Wayne, Einführung in die Programmierung mit Java. Pearson, 2011 Thomas Ottmann, Peter Widmayer, Algorithmen und Datenstrukturen, Springer 2012 T. Cormen, C. Leiserson, R. Rivest, C. Stein, Algorithmen - Eine Einführung, Oldenbourg, 2010
Voraussetzungen / Besonderes	Es wird Kenntnis und Programmiererfahrung entsprechend der Vorlesung 252-0845-00 Informatik I (D-BAUG) vorausgesetzt.
252-0856-AAL	Computer Science Belegung ist NUR erlaubt für MSc Studierende, die diese Lerneinheit als Auflagenfach verfügt haben. Alle andere Studierenden (u.a. auch Mobilitätsstudierende, Doktorierende) können diese Lerneinheit NICHT belegen.	4 KP	9R	F. Friedrich Wicker, M. Schwerhoff
Kurzbeschreibung	Die Vorlesung bietet eine Einführung in das Programmieren mit einem Fokus auf systematischem algorithmischem Problemlösen. Lehrsprache ist C++. Es wird keine Programmiererfahrung vorausgesetzt.
Lernziel	Primäres Lernziel der Vorlesung ist die Befähigung zum Programmieren mit C++. Studenten beherrschen nach erfolgreichem Abschluss der Vorlesung die Mechanismen zum Erstellen eines Programms, sie kennen die fundamentalen Kontrollstrukturen, Datenstrukturen und verstehen, wie man ein algorithmisches Problem in ein Programm abbildet. Sie haben eine Vorstellung davon, was "hinter den Kulissen" passiert, wenn ein Programm übersetzt und ausgeführt wird. Sekundäre Lernziele der Vorlesung sind das Computer-basierte, algorithmische Denken, Verständnis der Möglichkeiten und der Grenzen der Programmierung und die Vermittlung der Denkart eines Computerwissenschaftlers.
Inhalt	Wir behandeln fundamentale Datentypen, Ausdrücke und Anweisungen, (Grenzen der) Computerarithmetik, Kontrollanweisungen, Funktionen, Felder, zusammengesetze Strukturen und Zeiger. Im Teil zur Objektorientierung werden Klassen, Vererbung und Polymorhpie behandelt, es werden exemplarisch einfache dynamische Datentypen eingeführt. Die Konzepte der Vorlesung werden jeweils durch Algorithmen und Anwendungen motiviert und illustriert.
Skript	Ein Skript in englischer Sprache wird semesterbegleitend herausgegeben. Das Skript und die Folien werden auf der Vorlesungshomepage zum Herunterladen bereitgestellt.
Literatur	Bjarne Stroustrup: Einführung in die Programmierung mit C++, Pearson Studium, 2010 Stephen Prata: C++ Primer Plus, Sixth Edition, Addison Wesley, 2012 Andrew Koenig and Barbara E. Moo: Accelerated C++, Addison-Wesley, 2000.
Voraussetzungen / Besonderes	Dieser virtuelle Kurs zum Selbststudium wird im Herbstsemester auch als physikalischer Kurs angeboten. Studenten ist empfohlen die Vorlesung und Übungen des physikalischen Kurses 252-0856-00L zu besuchen.