Aktuel periode Aktuel periode Aktuel periode Aktuel periode 2017 Efterår 2016 Efterår 2015 Efterår 2014 Efterår 2014 Forår 2013 Efterår 2013 Forår 2012 Efterår
Se studieforløb hvor kurset indgår Se overgangsordninger
Dansk English

DM534: Introduktion til Datalogi (5 ECTS)

STADS: 15015801

Niveau
Bachelorkursus

Undervisningsperiode
Kurset er placeret i efterårssemesteret.

Ansvarlige undervisere
Email: rolf@imada.sdu.dk

Skemaoplysninger
Hold Type Dag Tidsrum Lokale Uger Kommentar
Fælles I Mandag 10-11 U1 51
Fælles I Tirsdag 08-10 U140 37,39
Fælles I Tirsdag 08-10 U47 44
Fælles I Onsdag 10-12 U140 36
Fælles I Torsdag 12-14 U140 37-41,43-50
Fælles I Fredag 08-10 U140 36
H7 TE Mandag 14-16 U171 41 SFV H7 DM534
H7 TE Tirsdag 10-12 U23A 37-40,43-44,46-47,50
H7 TL Tirsdag 12-14 IMADA ComputerLab 41,49
H7 TE Tirsdag 10-12 U31 45
H7 TE Tirsdag 12-14 U13 45 SFV H7 DM534
H7 TE Tirsdag 08-10 *Odense Lokalitet aftales 7 46-47 SF H7 DM534
H7 TE Onsdag 14-16 U171 37 SFV H7 DM534
H7 TL Onsdag 10-12 IMADA ComputerLab 37-38
H7 TE Torsdag 08-10 U146 36
H7 TE Torsdag 14-16 *Odense Lokalitet aftales 7 39 SF H7 DM534
H8 TL Mandag 14-16 IMADA ComputerLab 37-38,41,49
H8 TE Mandag 10-12 *Odense Lokalitet aftales 7 46-47 SF H8 DM534
H8 TE Tirsdag 12-14 *Odense Lokalitet aftales 2 39 SF H8 DM534
H8 TE Onsdag 12-14 U11 36-40,43-47,50
H8 TE Torsdag 14-16 U157 37 SFV H8 DM534
H8 TE Torsdag 14-16 U171 45 SFV H8 DM534
H8 TE Fredag 10-12 U14 41 SFV H8 DM534
H9 TE Mandag 10-12 U26A 37 SFV H9 DM534
H9 TE Onsdag 14-16 U23A 36
H9 TE Onsdag 08-10 U23A 38
H9 TE Onsdag 08-10 *Odense Lokalitet aftales 7 39 SF H9 DM534
H9 TL Torsdag 10-12 IMADA ComputerLab 37-38,41,49
H9 TE Torsdag 10-12 U132 45 SFV H9 DM534
H9 TE Fredag 10-12 U155 37,39-41,44-47,50
H9 TE Fredag 14-16 *Odense Lokalitet aftales 10 41 SFV H9 DM534 har selv fundet lokale
H9 TE Fredag 08-10 *Odense Lokalitet aftales 4 46-47 SF H9 DM534
Vis hele skemaet
 Vis personligt skema for dette kursus.

Kommentar:
Ubegrænset deltagerantal. Fælles med DM558 Introduktion til datalogi

Indgangskrav:
Ingen.

Faglige forudsætninger:
Studerende, der følger kurset, forventes senest sideløbende at erhverve sig kendskab til basal diskret matematik samt kompetencer i basal programmering.

Formål
Kursets formål er at give en kort introduktion til et bredt udvalg af centrale emner indenfor datalogi, sådan at de studerende allerede tidligt i deres uddannelse får en forståelse for, hvad faget datalogi indeholder, og hvad karakteren af deres uddannelse er. Et andet formål er at introducere nogle hjælpeværktøjer som er nyttige under datalogiuddannelsen. Et tredie formål er træning i at kunne udtrykke sig skriftligt om datalogiske problemstillinger på en klar og præcis måde.

Kurset bygger delvis oven på den viden som erhverves sideløbende i kurserne DM550 Introduktion til Programmering og DM549 Diskrete Metoder til Datalogi, og udgør et perspektiverende grundlag for resten at bachelorstudiet i datalogi.

I forhold til uddannelsens kompetenceprofil har kurset eksplicit fokus på at:

  • Kunne forstå og reflektere over teorier, metoder og praksis inden for det datalogiske fagområde.
  • Beskrive, analysere og løse datalogiske problemstillinger ved anvendelsen af metoder og modelleringsformalismer fra fagets kerneområder og dets matematiske støttediscipliner.
  • Beskrive, formulere og formidle problemstillinger og resultater til fagfæller.


Målbeskrivelse
For at opnå kursets formål er det læringsmålet for kurset, at den studerende demonstrerer evnen til at:
  • Konvertere tal fra decimal til binær eller floating point repræsentation, og omvendt.
  • Kode og dekode tekst med simple fejlkorrigerende koder.
  • Lave et simpelt logisk kredsløb.
  • Programmere i et simplificeret maskinsprog.
  • Genkende og undgå deadlock og race condition situationer.
  • Lave simpel datamodellering og simple forespørgsler i en relationel database.
  • Designe og implementere simple algoritmer og analysere deres egenskaber, herunder korrekthed og tidsforbrug.
  • Beskrive ideen i RSA-kryptering og lave relaterede beregninger.
  • Beskrive Turing-maskiner og lave simple programmer til disse.
  • Beskrive og anvende nogle principper for kunstig intelligens.
  • Beskrive og anvende grundlæggende elementer af nogle metoder fra software engineering.
  • Skrive programmer i et simpelt universelt programmeringssprog.
  • Bruge LaTeX til opsætning af matematisk tekst.
  • Bruge et versionsstyringsredskab under udarbejdelse af programmer.
Indhold
Kurset indeholder følgende faglige hovedområder:
  • Computerarkitektur
  • Operativsystemer
  • Algoritmer
  • Databaser
  • Netværk
  • Formelle modeller for beregning
  • Software engineering
  • Kunstig intelligens
  • IT i samfundet
  • Opsætning af matematisk tekst
  • Versionsstyring
Litteratur
    Meddeles ved kursets start.


Kursets hjemmeside
Dette kursus benytter e-learn (blackboard).

Forudsætningsprøver
Ingen

Eksamen- og censurform:
  1. Obligatoriske opgaver i form af multiple choice-tests, der laves i løbet af undervisningen. Evalueres med bestået/ikke-bestået og intern censur ved underviser. (5 ECTS). (15015802).

Reeksamen i samme termin eller umiddelbart derefter. Reeksamen er en mundtlig eksamen, der bedømmes med B/IB og ekstern censur.



Vejledende timetal
På naturvidenskab er undervisningen tilrettelagt efter trefasemodellen dvs. intro, trænings- og studiefasen.
Introfase: 36 timer
Træningsfase: 34 timer, heraf:
 - Eksaminatorie: 24 timer
 - Laboratorieøvelser: 10 timer

Aktiviteter i studiefasen Studiefase: 16 timer
Undervisningsform
Aktiviteter i studiefasen:
  • Løse opgaver
  • Læse den tildelte literatur
  • Øve at anvende den tilegnede viden


Sprog
Dette kursus undervises på dansk eller engelsk, afhængigt af underviseren.

Kursustilmelding
Se tilmeldingsfrister.

Pris for åben uddannelse
Se priser for enkeltkurser.

Denne kursusbeskrivelse var gyldig fra 1. september 2016 til 31. august 2018.