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Für Informatik: (Bioinformatik???)
1. Diskrete
2. LinA
3. Ana
4. Machine Learning (+Stochastik)
(Numerik als Wahlfach)

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1. Semester LinA+Diskrete in 2 Veranstaltungen (TI in Semester  2+3)
- LinA 3-4 Wochen später anfangen (passt mit der Bioinformatik nicht)
2. Semester Analysis
3. Machine Learning (inklusive Stochastik)
4. Statistik II für Bioinformatik

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Stochastik + Machine Learning  10 LP
Stochastik 10 LP + Machine Learning 5 LP (binfos)

Was soll eigentlich Machine Learning sein?
- Tools
- Deep Learning
Es handelt sich um eine Bachelor-Veranstaltung.

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Diskrete Mathe + Diskrete Stochastik
Analysis + Stetige Stochastik

# data[].attributes.body
Boolesche Algebra in TI?
Zahldarstellung in Info1+2?

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Bioinformatik: 40LP

Informatik: 30LP + 10LP Wahlfplicht

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1. Mathe 1 10LP
2. LinA 8 LP
3. Stochastik 5 LP (+Stochastik 2 für Binfos)
4. Ana 7 LP
5. Mathe für Machine Learning? 5 LP
6. Numerik für Bioinformatik 5LP

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Grundlagen
Diskrete Mathematik
Diskrete W-Theorie
Boolesche Algebra

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Lineare Algebra

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- Einfache Aussagenlogik
- Mengen
- Relationen
- Funktionen
- Beweistechniken
- Abzählbarkeit
- Summen und Rekursion
- Aufbau des Zahlensystems
- Prädikatenlogik

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- Folgen und Reihen
- Potenzreihen, Taylorreihen
- Stetigkeit
- Grenzwerte
- Differential- und Integralrechnung in 1D
- Ausblick auf höhere Dimensionen
-- Was genau müssen die Studis geübt haben?
- einfache Differentialgleichungen

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Gerhard möchte einen Vorschlag zu Machine Learning ausarbeiten
Was muss in der Analysis unbedingt gemacht werden?

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- Boolesche Algebra
- Normalformen
- Erfüllbarkeitstests

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- diskrete W-Verteilungen
- stetige W-Verteilungen
- diskrete und stetige Zufallsvariablen
- Momente
- Unabhängigkeit, bedingte W-keit
- Satz von Bayes, Satz von der totalen W-keit
- Zentraler Grenzwertsatz
- Approximationen
- statistische Modelle
- Regression
- Markow-Ketten
- Konzentrationsungleichungen

Brauchen wir vermutlich nicht:
- Schätzer (in Binfo schon)

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- Kondition und Stabilität
- Fixpunktverfahren
- Nullstellenverfahren (Newton)

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- Schubfachprinzip
- einfache Kombinatorik (Fakultät, Faktorielle, Binomialkoeffizienz)
- doppeltes Abzählen
- Graphentheorie
- Gruppen und Körper
- Zahlentheorie

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- Ringe und Polynome
- Vektorräume
- Lineare Abbildungen und Matrizen
- Lineare Gleichungssysteme, Gauß-Verfahren
- Determinanten
- Eigenwerte und Eigenvektoren
- Skalarprodukt
- Orthonormalsysteme
- Endliche Körper