Modul Mathematische Grundlagen und Wahrscheinlichkeitsrechnung

Code:	126000
Modul:	Mathematische Grundlagen und Wahrscheinlichkeitsrechnung
Module title:	Mathematical Foundations and Probability
Version:	1.0 (07/2009)
letzte Änderung:	02.12.2021
Modulverantwortliche/r:	Prof. Dr. rer.nat. habil. Schnell, Uwe U.Schnell@hszg.de

angeboten in den 4 Studiengängen:	Informatik (B.Sc.) gültig ab Matrikel 2015
	Informatik (B.Sc.) gültig ab Matrikel 2018
	Informatik (B.Sc.) gültig ab Matrikel 2020
	Informatik (B.Sc.) gültig ab Matrikel 2024

Modul läuft im:	WiSe (Wintersemester)
Niveaustufe:	Bachelor/Diplom
Dauer des Moduls:	1 Semester
Status:	Pflichtmodul
Lehrort:	Görlitz
Lehrsprache:	Deutsch

Workload* in

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*	Gesamtarbeitsaufwand pro Modul (1 ECTS-Punkt entspricht einem studentischen Arbeitsaufwand von 30 Zeitstunden)
**	eine Semesterwochenstunde (SWS) entspricht 45 Minuten pro Woche

Selbststudienzeit in h	Angabe gesamt
	105

Lehr- und Lernformen:	Vorlesung, Selbststudium, Übung



Prüfung(en)
Prüfung	Prüfungsleistung als Klausur (PK)	120 min	100.0%

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Lerninhalt:	Logik, Mengen, Relationen, Abbildungen, Zahlen, reelle Folgen und Reihen, Kombinatorik, Wahrscheinlichkeitsrechnung.

Lernergebnisse/Kompetenzen:
Fachkompetenzen:	Die Studierenden verstehen wesentliche mathematische Strukturen, die eine Grundlage der Informatik sind. Sie analysieren praktische Probleme und formulieren Modelle in mathematischer Sprache.
Fachübergreifende Kompetenzen:	Die Studierenden sind in der Lage, aus praktischen Sachverhalten die für ein Problem wesentlichen Informationen zu erkennen (Abstraktionsvermögen). Sie erwerben sprachliche Kompetenzen beim sorgfältigen Lesen und Formulieren von Texten.

Notwendige Voraussetzungen für die Teilnahme:	Schulstoff Mathematik

Literatur:	P. Hartmann: Mathematik für Informatiker, Springer Vieweg, 2014. S. Teschl, G. Teschl: Mathematik für Informatiker, Band 1, Springer Spektrum, 2013. C. Meinel, M. Mundhenk: Mathematische Grundlagen der Informatik, Springer Vieweg, 2014. G. Christoph, H. Hackel: Starthilfe Stochastik, Vieweg Teubner, 2002.