Lorenzo De Pietro: Katalogdaten im Herbstsemester 2020 |
| Name | Herr Dr. Lorenzo De Pietro |
| Adresse | Lehre Materialwissenschaft ETH Zürich, HCP F 33.2 Leopold-Ruzicka-Weg 4 8093 Zürich SWITZERLAND |
| Telefon | +41 44 633 47 90 |
| lorenzo.depietro@mat.ethz.ch | |
| Departement | Materialwissenschaft |
| Beziehung | Dozent |
| Nummer | Titel | ECTS | Umfang | Dozierende | |
|---|---|---|---|---|---|
| 327-0111-00L | Projekte und Praktika I   | 7 KP | 7P | M. B. Willeke, L. De Pietro, M. R. Dusseiller, S. Morgenthaler Kobas, T.‑B. Schweizer | |
| Kurzbeschreibung | Praktische Einführung in die Grundlagen des wissenschaftlichen Arbeitens, der Materialwissenschaft, Physik und Chemie in Form von Praktikumsversuchen und Projektarbeiten, die teilweise in engen Bezug zu den Vorlesungen im Basisjahr stehen. Dabei werden wichtige chemische und physikalische Methoden erprobt, sich in Projektarbeit geübt und die Grundlagen sicheren Arbeitens im Labor erlernt. | ||||
| Lernziel | Die Studierenden - führen ein Laborjournal selbständig, vollständig und sachgerecht. - können Messdaten gezielt auswerten und darstellen. - können Laborberichte sachgerecht verfassen. - kennen die für den Erfolg einer mündlichen Präsentation entscheidenden kommunikativen und rhetorischen Faktoren. - erstellen wirkungsvolle Präsentationsunterlagen. - kennen die allgemeinen Sicherheitsregeln und Entsorgungskonzepte für das Arbeiten in Laboren und setzen diese praktisch ein. - gehen bei Unfällen und Evakuierungen richtig vor. - lernen praktisch wie man ein Feuer bekämpft (Brandschutzkurs der ETH). - wenden die im Basisjahr erworbenen Grundlagenkenntnisse in Analytik, Chemie, Physik und Materialwissenschaft praktisch an. - üben unter Aufsicht selbständig kleine Experimente bzw. kleine Projekte durchzuführen. | ||||
| Inhalt | Bereich wissenschaftliches Arbeiten: Laborjournal führen, Datenauswertung, Berichte schreiben, Präsentationstechnik, Prüfungsvorbereitung und Einführung in das sichere Arbeiten und Verhalten im Labor. Praktikumsversuche: Experimente aus den Gebieten der synthetischen und analytischen Chemie und Versuche aus den Bereichen Physik und Materialwissenschaft, z.B.: Mechanische/thermische Eigenschaften (z.B. E-Modul, Bruchmechanik), Thermodynamik, Kolloid Chemie, "Teilchenverfolgung" mit DLS und Mikroskopie, Oberflächentechnik, "Holz, Stein und Metall"-Bearbeitung, sowie zur Elektrochemie. Einige Praktikumsversuche sind als Kurzprojekte (zwei Nachmittage) organisiert, z.B. "Bau eines Mikroskops aus einer Webcam", usw. Projekte: Zwei "Reverse Engineering" Projekte mit Alltagsgegenständen: Analyse der Konstruktion und der Materialien, Funktionsweise im Gesamtkontext, Lebenszyklus der Materialien, alternative Materialien usw. | ||||
| Skript | Über die Projekt- und Praktikumswebseite (https://praktikum.mat.ethz.ch) sind Anleitungen und weitere Informationen zu den einzelnen Versuchen und Projekten (Zielsetzung, Theorie, experimentelles Vorgehen, Hinweise zur Auswertung) erhältlich. | ||||
| Voraussetzungen / Besonderes | Für Fachstudierende und Hörer/-innen ist eine Spezialbewilligung der Dozierenden notwendig. | ||||
| 327-0114-00L | Programmieren I | 2 KP | 2G | L. De Pietro, C. Ederer | |
| Kurzbeschreibung | Dieser Kurs gibt eine Einführung in die allgemeinen Computer- und Programmierkonzepte, welche zur Durchführung numerischer Berechnungen, Darstellungen und Simulationen in der Materialwissenschaft notwendig sind. | ||||
| Lernziel | • Studierende entwickeln selbständig Programme um numerische Berechnungen, Darstellungen und Simulationen durchzuführen. • Sie analysieren und verstehen die Funktionsweise bestehender Programme und können diese ihren Anforderungen entsprechend ergänzen bzw. anpassen. • Sie erkennen grundlegende Informatikkonzepte und wenden algorithmisches Denken an, d.h. sie besitzen die Fähigkeit, Probleme systematisch mit Hilfe von entwickelten Algorithmen zu lösen. | ||||
| Inhalt | Die Lehrveranstaltung enthält eine erste Einführung in Python und Matlab. Sie beinhaltet: • Grundlegende Programmierkonzepte der strukturellen Programmierung wie - Variablen - Listen - Schleifen - Verzweigungen - Kontrollstrukturen • Input und Output • Modularer Aufbau von Programmen mit Funktionen • Flussdiagramme • Numerische Genauigkeit • Datenauswertung und -darstellung - Regression - Interpolation - Kurven fitten • Komplexitätstheorie • Sortieren und Suchen • Dynamische Programmierung • Rekursion • Graph-Algorithmen | ||||
| Skript | Moodle, Code Expert, ... | ||||
| Literatur | https://wiki.python.org/moin/BeginnersGuide | ||||