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Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WiSe 2023/24 , Aktuelles Semester: SoSe 2025
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Praxisprojekt "Implementierung von theoretischen Algorithmen und Datenstrukturen mit Rust"    Sprache: Deutsch    Keine Belegung möglich
(Keine Nummer) Praxisprojekt     WiSe 2023/24     6 SWS     keine Übernahme    
   Fakultät: Informatik    
 
   Zielgruppe/Studiengang   Bachelor of Science Angewandte Informatik (Ingenieur- oder Medieninfor, Abschluss 83, Bachelor of Science Angewandte Informatik (Ingenieur- oder Medieninfor (83AIM)   ( 4. - 5. Semester ) - Kategorie : WP    
   Zugeordnete Lehrperson:   Köster
 
 
 
   Termin: Mittwoch   10:00  -  14:00    wöch.       Raum :   LF 257   LF  
 
 
   Bemerkung:

Die Programmiersprache Rust erfreut sich in den letzten Jahren wachsender Beliebtheit. Seit mehreren Jahren ist Rust die "most loved programming language" auf Stack Overflow. Ein Grund für diese Beliebtheit ist der Compiler von Rust, der es erlaubt Thread- und Speichersicherheit zur Kompilierzeit zu garantieren ohne Geschwindigkeitseinbußen hinnehmen zu müssen.

Im Praxisprojekt werden zunächst die Grundlagen von Rust gemeinsam anhand von praktischen Übungsaufgaben erlernt.
Im Anschluss wird in einer Seminarphase ein aus theoretischer Sicht interessantes Problem (z.B. Succinct Trees), sowie praktische Lösungen in Form von Algorithmen und Datenstrukturen dafür erarbeitet. Anschließend werden die erarbeiteten Lösungen in Kleingruppen mittels Rust in eine eine robuste und schnelle Implementierung überführt.
Zum Ende des Projekts werden die entwickelten Lösungen untereinander vorgestellt.

Dabei wird zum einen ein Einblick in ein neues theoretisches Feld, zum anderen in eine vielversprechende neue Programmiersprache gewonnen. Des weiteren hat sich gezeigt, dass die Beschäftigung mit den Konzepten von Rust hilft, ein besseres Verständnis für wichtige technische Aspekte der Programmierung zu entwickeln.

Das Praxisprojekt wird von Prof. Dr. Johannes Köster vom Fachgebiet Bioinformatics and Computational Oncology am Institut für Künstliche Intelligenz in der Medizin (IKIM) des Universitätsklinikums Essen durchgeführt.