Das Buch bietet eine umfassende und praxisorientierte Einführung in die wesentlichen Grundlagen und Konzepte der Informatik. Es umfasst den Stoff, der typischerweise in den ersten Semestern eines Informatikstudiums vermittelt wird, vertieft Zusammenhänge, die darüber hinausgehen und macht sie verständlich. Die Themenauswahl orientiert sich an der langfristigen Relevanz für die praktische Anwendung. Praxisnah und aktuell werden die Inhalte für Studierende der Informatik und verwandter Studiengänge sowie für im Beruf stehende Praktiker vermittelt.

Praxisnah und aktuell werden die Inhalte für Studierende der Informatik und verwandter Studiengänge sowie für im Beruf stehende Praktiker vermittelt.

Das Buch baut auf Vorlesungen im Grund- und Hauptstudium der Informatik auf. Die Stoffauswahl orientiert sich an der langfristigen Relevanz für die Anwendung. Praxisnah werden die Inhalte für Studierende der Informatik und verwandter Studiengänge sowie für im Beruf stehende Praktiker vermittelt. Die neue Webseite zum Buch bietet Lösungen, Source-Codes sowie ergänzendes Material.

Autorentext

Professor Dr. Hartmut Ernst war langjähriges Mitglied der Hochschulleitung der Technischen Hochschule Rosenheim. Als aktiver Gesellschafter eines mittelständischen Betriebs in der Datenverarbeitungsbranche ist er mit Praxisfragen bestens vertraut.Professor Dr. Jochen Schmidt ist Experte für Computer Vision und maschinelles Lernen und leitet den Master-Studiengang Informatik an der Technischen Hochschule Rosenheim.Professor Dr. Gerd Beneken ist Experte für Software-Engineering und leitet den Bachelor-Studiengang Informatik und das Innovationslabor für Studierende an der Technischen Hochschule Rosenheim.

Inhalt

1 Einführung.- 2 Nachricht und Information.- 3 Codierung.- 4 Verschlüsselung.- 5 Computerhardware und Maschinensprache.- 6 Rechnerarchitektur.- 7 Rechnernetze.- 8 Betriebssysteme.- 9 Höhere Programmiersprachen und C.- 10 Objektorientierte Programmiersprachen und Java.- 11 Automatentheorie und formale Sprachen.- 12 Algorithmen - Berechenbarkeit und Komplexität.- 13 Suchen und Sortieren.- 14 Datenstrukturen, Bäume und Graphen.- 15 Software-Engineering.- 16 Datenbanken.- 17 Anwendungsprogrammierung im Internet.- 18 Maschinelles Lernen: Deep Learning mit neuronalen Netzen.