Wunder Informatik (eBook)
136 Seiten
vdf Hochschulverlag AG
978-3-7281-4031-9 (ISBN)
Donald Kossmann wurde mit 34 Jahren jüngster ordentlicher Professor an der ETH Zürich und lehrte dort 13 Jahre lang Informatik. Heute ist er Distinguished Scientist und Managing Director bei Microsoft Research in den USA.
Frontmatter 1
Wunder Informatik 1
Weitere vdf-Publikationen 2
Impressum 4
Inhaltsverzeichnis 5
Kapitel 1 7
1 Vorwort 7
1.1 Über mich 7
1.2 Über dieses Buch 9
1.3 Aufbau dieses Buches 15
Kapitel 2 17
2 Was ist Informatik? 17
2.1 Zusammenfassung 17
2.2 Was will die Informatik sein? 18
2.2.1 Naturwissenschaften 19
2.2.2 Ingenieurwissenschaften 23
2.2.3 Metawissenschaften 27
2.2.4 Informatik 29
2.3 Was macht die Informatik? 33
2.3.1 Die Informatik als Ingenieurwissenschaft 33
2.3.2 Wie erschu?ttert die Informatik die Welt? 38
2.4 Berufsbild Informatiker/Informatikerin 41
2.4.1 Wieso gibt es kein festes Berufsbild? 41
2.4.2 Vertikale vs. horizontale Informatik 41
2.5 Die Geschichte der Informatik 45
2.5.1 Die fu?nf Epochen der IT-Industrie 45
2.5.2 Ein vorsichtiger Blick in die Zukunft 50
Kapitel 3 53
3 Klassische Informatik 53
3.1 Zusammenfassung 53
3.2 Teilgebiete der klassischen Informatik 54
3.3 Elemente der klassischen Informatik 55
3.4 Architektur 59
3.4.1 Modelle 59
3.4.2 Modellierung 61
3.4.3 Wieso scheitern so viele Softwareprojekte? 63
3.4.4 KISS: Keep it simple, stupid 64
3.4.5 Teamwork 66
3.5 Verhalten: Was ist eine Funktion? 68
3.5.1 Imperative Programmierung 68
3.5.2 Korrektheit 72
3.5.3 Komplexität (Effizienz) 76
3.5.4 Höhere Programmiersprachen und Änderbarkeit 79
3.6 Customizing und Konfiguration 82
Kapitel 4 83
4 Moderne Informatik: Big Data, Data Science und ku?nstliche Intelligenz 83
4.1 Zusammenfassung 83
4.2 Der Traum von allgemeiner ku?nstlicher Intelligenz 84
4.3 Was ist dieses Mal anders? 86
4.3.1 Big Data, Data Science, Machine Learning 86
4.3.2 Datengetriebene ku?nstliche Intelligenz 91
4.4 Logik vs. Erfahrung 94
4.4.1 Erfahrung gewinnt meistens 95
4.4.2 Grenzen der Erfahrung 98
4.4.3 Reinforcement Learning: Deep Blue, Jeopardy, AlphaGo, Ms. Pacman 102
4.5 Neuronale Netze 105
4.5.1 Prinzip von neuronalen Netzen 105
4.5.2 Neuronale Netze als Programmiersprache 109
Korrektheit 109
Effizienz 111
4.6 Software 2.0 113
4.6.1 Grenzen der traditionellen Programmierung (Software 1.0) 113
4.6.2 Machine Teaching 119
4.6.3 Klassische Informatik und Software 2.0 122
4.7 Sicherheit und Schutz der Privatsphäre 124
4.7.1 Vertraulichkeit und Schutz der Privatsphäre 125
4.7.2 Integrität 129
4.7.3 Verfu?gbarkeit 131
Kapitel 5 133
Ende 133
Backmatter 135
Danksagung 135
Rückseite 136
| Erscheint lt. Verlag | 7.12.2020 |
|---|---|
| Verlagsort | Zürich |
| Sprache | deutsch |
| Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik |
| Schlagworte | AlphaGo • Berufswahl • Big Data • Data Science • Deep Blue • Erfahrungsbericht • Informatikberuf • Informatikgeschichte • Informatikstudium • jeopardy • Künstliche Intelligenz • machine learning • Ms. Pacman • Neuronale Netze • Reinforcement Learning • Software 2.0 • Studienwahl • Übersicht |
| ISBN-10 | 3-7281-4031-7 / 3728140317 |
| ISBN-13 | 978-3-7281-4031-9 / 9783728140319 |
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