Studienbücher Informatik – serie

Dieses Lehrbuch präsentiert prüfungsrelevantes Basismaterial für Bachelor-Studierende informatiknaher Studiengänge an Hochschulen und Universitäten. Es kombiniert die Themen Diskrete Mathematik, Theoretische Informatik, Algorithmik und Künstliche Intelligenz in einem Band.

Damit gibtdie Autorin konkrete Antworten auf Fragen der Risikobewertung und Gefahrenanalyse, derSicherheits- und Datenschutzkontrollen sowie zum Incident Management und dem Security Audit und -Monitoring.

Mit Hilfe von Visual Studio, das im Buch ausführlich vorgestellt wird, werden die Anfänge von C++ erklärt. Der Leser erlernt in einer modernen Entwicklungsumgebung die Grundzüge der objektorientierten Programmierung anhand von C++. Dabei geht der Autor auf C++ 11 ein und erläutert spezifische Features von Visual Studio 2012 bzw. Visual Studio 2015. Mit beispielhaften Problemstellungen wird auf Schnittstellen zu anderen Programmiersprachen eingegangen (Files, Kommunikation). Im Buch werden neben den Grundlagen auch kleine MFC-Programme vorgestellt. In einem separaten Kapitel werden die Grundzüge von Threads erläutert. Damit ist das Buch für alle geeignet, die sich in C++ einarbeiten wollen und die Methoden der Softwareentwicklung erlernen möchten.

Effiziente Algorithmen und Datenstrukturen haben sich in den letzten Jahrzehnten selbst bei der Lösung aussichtslos erscheinender praktischer und theoretischer Probleme bewährt. Dieses Buch führt in die Algorithmik mit Java ein und präsentiert dafür eine Sammlung grundlegender Algorithmen und Datenstrukturen – mathematisch präzise und mit lauffertigem Java-Code.Die Autoren entwickeln die Ideen iterativ, so dass Leserinnen und Lesern die einzelnen Schritte von der naiven Lösung bis zum fertigen Lehrbuchalgorithmus nachvollziehen können. Einzelne Algorithmen werden hinsichtlich ihrer Stärken und Schwächen und der erzielten Ergebnisse diskutiert. Dadurch lernen Nutzer, die im Buch vorgestellten Elemente des Baukastens effektiv einzusetzen. Zahlreiche Beispiele und Abbildungen sowie 100 vertiefenden Übungsaufgaben unterstützen sie dabei.Nicht für alle Probleme kann eine Lösung aus bereits bekannten Bausteinen entwickelt werden. Wie lassen sich mithilfe der Algorithmik dennoch Lösungen finden? Die Autoren lassen ihre Leser die Entwicklung der Algorithmik miterleben und leiten aus den Beispielen allgemeine Entwurfsmethoden ab, so dass Studierende und andere Leser lernen, wie sich auch für neue Probleme Lösungen finden lassen. Eine kurze, präzise Einführung in die Theorie der Komplexitätsklassen P und NP zeigt darüber hinaus die  Grenzen der effizienten Lösbarkeit und stellt gängige Auswege für die praktische Lösung NP-harter Probleme vor.Neben elementaren Datenstrukturen, Entwurfsmethoden, Suchbäumen sowie Sortier-, Graph- und String-Algorithmen werden auch Themen wie Approximation, randomisierte Algorithmen oder das Lineare Programmieren kurz angerissen, um einen Ausblick darauf zu geben, was die Algorithmik darüber hinaus noch leisten kann.Das fachlich ebenso wie didaktisch fundierte Buch erscheint in der Reihe der „Studienbücher Informatik“ und begleitet Studierende in Vorlesungen zu Datenstrukturen und Algorithmen. Es unterstützt sie außerdem bei der gezielten Prüfungsvorbereitung.

Dieses Buch bietet eine praxisnahe Einführung in grundlegende Themen der Informatik wie Codierung, Rechnerarchitekturen und Betriebssysteme.

​Das Lehrbuch befasst sich mit Fehlern in der Software: Wie kann man diese Bugs und Programmfehler erkennen, benennen, erfassen und transparent machen? Ziel ist es, aus Fehlern zu lernen, um sie in der Zukunft zu vermeiden.Neben Grundlagen und der Definition von „Golden Rules“ werden Fehler anhand konkreter Praxisbeispiele aufgezeigt. Das Buch kann als Ergänzung zu Vorlesungen im Themenbereich C/C++ bzw. Einführung in die Informatik genutzt werden. Damit ist das Lehrbuch sowohl für Studierende der Informatik und verwandter Studiengänge geeignet als auch für Berufseinsteiger*innen. Diese zweite korrigierte Auflage bietet dazu auch die Programme zum Download.

Mit Hilfe von Visual Studio, das im Buch ausführlich vorgestellt wird, werden die Grundlagen von C++ erklärt. Leserinnen und Leser erlernen in einer modernen Entwicklungsumgebung die Grundzüge der objektorientierten Programmierung anhand von C++. Dabei werden spezifische Features von Visual Studio 2022 erläutert. Anhand beispielhafter Problemstellungen wird auf Schnittstellen zu anderen Programmiersprachen (Files, Kommunikation) eingegangen. Zusätzlich zu den Grundlagen werden im Buch auch kleine MFC-Programme vorgestellt. Ein separates Kapitel widmet sich den Grundzügen von Threads.Das Buch ist für alle geeignet, die sich in C++ einarbeiten möchten und die Methoden der Softwareentwicklung erlernen wollen. Die 3. Auflage präsentiert zudem neue praxisrelevante Elemente von C++ 2020 sowie KI-Tools für die Softwareentwicklung.

Dieses Buch liefert eine kompakte aber fundierte Darstellung der wichtigsten Gebiete der Mathematik für Informatik, die insbesondere für Data Science, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen notwendig sind. Inhaltlich gehören dazu Grundlagen zu Logik und Beweisen, ein- und mehrdimensionale Analysis mit Differential- und Integralrechnung, Lineare Algebra mit Vektor- und Matrixrechnung, linearen Gleichungssystemen, Koordinatentransformationen, Eigenvektoren sowie Wahrscheinlichkeitsrechnung mit Grundlagen der Kombinatorik, Statistik und Informationstheorie. Trotz der kompakten Darstellung werden alle Konzepte und Sätze sorgfältig eingeführt und bewiesen. Nichts soll vom Himmel fallen, sondern aus Axiomen und elementaren Prinzipien hergeleitet werden. Ziel ist es beim Studierenden das befriedigende Gefühl zu erzeugen, alles von Grund auf verstanden zu haben, und nichts nur „glauben“ zu müssen.

Die besten wissenschaftlichen Ergebnisse und Erkenntnisse kommen nicht zur Geltung, wenn sie die Adressaten nicht erreichen oder missverstanden werden. Dieses kompaktes Buch führt für wissenschaftliche Schriftwerke der Informatik in die Besonderheiten der Fachsprache ein und liefert Tipps und Tricks, wie die eigene Arbeit aufbereitet werden kann.Schwerpunkte liegen dabei auf der Frage, wie man eine Arbeit strukturiert und gliedert, den Umgang mit Quellen und konkrete Hinweise zum Schreibstil. Das Buch thematisiert alle Präsentationsformen wissenschaftlicher Erkenntnisse - als Schriftstück vom Paper oder der Projektausarbeitung bis zur Bachelor- und Masterarbeit, aber auch als Vortrag oder Posterpräsentation. Da die gegenseitige Begutachtung ein essentieller Teil der wissenschaftlichen Qualitätssicherung ist, wird auch der Prozess der Peer-Bewertung gesondert behandelt.

Dieses Buch führt behutsam in die Theorie des Maschinellen Lernens und der modernen Künstlichen Intelligenz ein. Für ein tiefes Verstehen werden alle wichtigen Verfahren gründlich und vollständig hergeleitet. Dafür werden nur Kenntnisse auf Grundstudiums-Niveau vorausgesetzt. Zusätzlich notwendige Mathematik-Kenntnisse werden passgenau in Anhängen oder als Online-Material zur Verfügung gestellt. Daneben werden viele praktische Beispiele zur Implementierung der Verfahren in der Programmiersprache Python gegeben, und die Verwendung moderner Softwarebibliotheken wie Tensorflow, Keras, und PyTorch wird erläutert. Das erworbene Wissen kann in vielen Beispiel- und Kontrollaufgaben mit Musterlösungen überprüft werden. In einem eigenen Kapitel wird auf aktuelle Forschungsthemen und offene Fragen eingegangen.

Die fundierte Einführung in die Technische Informatik: Der erste Teil des Buches führt in die maschinennahe Programmierung ein. Der zweite Teil beschreibt den Aufbau von Rechnern. Ein Bottom-up Entwurf eines Prozessors wird beschrieben und der Aufbau eines Desktop-Rechners wird erklärt. Pipelining und Caching-Techniken werden ebenso beschrieben. Besonderer Wert wurde auf eine didaktisch ausgereifte Darstellung des Stoffes gelegt. Durch den Tutoriums-Charakter eignet sich das Buch zur Begleitung von Vorlesungen und zum Selbststudium. Zu jedem Thema gibt es zahlreiche Übungen, mit denen der Stoff trainiert werden kann.

Im Mittelpunkt steht das Spannungsverhältnis zwischen einerseits dem herkömmlichen Logikansatz mit Begriffen wie Signatur, Struktur, Wahrheitswert und andererseits dem eher dynamisch ausgerichteten Begriff des Kalküls, also zwischen Semantik und Syntax.