Universität Wien FIND

Bedingt durch die COVID-19-Pandemie können kurzfristige Änderungen bei Lehrveranstaltungen und Prüfungen (z.B. Absage von Vor-Ort-Lehre und Umstellung auf Online-Prüfungen) erforderlich sein. Melden Sie sich für Lehrveranstaltungen/Prüfungen über u:space an, informieren Sie sich über den aktuellen Stand auf u:find und auf der Lernplattform moodle.

Regelungen zum Lehrbetrieb vor Ort inkl. Eintrittstests finden Sie unter https://studieren.univie.ac.at/info.

Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.

052111 VU Advanced Algorithms (2016W)

Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung

An/Abmeldung

Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

Details

max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch

Lehrende

Termine

Wed 9:45 - 11:15, Fri 13:15 - 14:45
Location: Seminarraum 11, Waehringerstrasse 29
Begin: Oct 5, 2016


Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

The class will consist of two parts:
PART 1:
Introduction to game theory. The complexity of computing an equilibrium. Social choice theory. Mechanism design. Sponsored search. Combinatorial auctions. Price of anarchy.
PART 2:
Algorithmic techniques for large data sets
Advanced algorithmic models: Randomized algorithms, online algorithms, streaming algorithms, external memory algorithms, distributed algorithms
Latest research topic in graph algorithms

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

There will be two written exams (50 points each) and 6 exercise sheets (= homework sets to be solved at home, 10 points each). The best 5 exercise sheets are counted for the grade.
Presence in class is required, but you can miss up to three lectures without reason. Note that, for each additional lecture you miss, we will subtract 5 points from your points achieved so far.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Grading scale: 100% = 150 points
89% <= P <= 100% Sehr Gut (1)
76% <= P < 89% Gut (2)
63% <= P < 76% Befriedigend (3)
50% <= P < 63% Genügend (4)
0% <= P < 50% Nicht Genügend (5)

Prüfungsstoff

The exams cover all the material presented in class, in the exercise sheets, and in the reading material.

Literatur

Literature will be announced in class and (as far as possible) made available on Moodle.

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:30