======Lernziele Matura ======

==== A+B. Python und Objektorientierte Programmierung ====

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** Lernziele Programmierkonzepte in Python ** 

  - Variablen und die dynamische Typisierung in Python verstehen (Vor- und Nachteile der Dynamischen Typisierung gegenüber der Statischen Typisierung)
  - Allgemein den Unterschied zwischen "Call by Value" und "Call by reference" kennen (siehe Kapitel 3.1 im oben verlinkten Dokument). den Befehl id kennen.
  - Was bedeutet mutable und immutable? Welche Datentypen sind in Python immutable?
  - Wie verhält sich Python, wenn man einer Funktion einen Parameter mit Grunddatentyp übergibt (Zahlen, Bolean, Strings) und diesen dann in der Funktion ändert?
  - Wie verhält sich Python, wenn man einer Funktion einen Parameter mit komplexerem Datentyp (Liste, Objekt, Dictionaries) übergibt und diesen dann in der Funktion ändert?
  - Funktionen mit Parameter und ohne Parameter und mit Rückgabewert und ohne Rückgabewert verstehen.
  - Listen verstehen und verwenden können und die Varianten des range-Befehls kennen.
  - Verzweigungen und while-Schleifen verstehen.

[[https://wiki.mathematix.ch/doku.php?id=ef:grundlagen_python#programmierkonzepte_in_python|Programmierkonzepte Python]]
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** Prinzip der Objektorientierten Programmierung kennen und in Python anwenden können ** 

  - Begriffe verstehen: Klasse vs. Objekt/Instanz, Eigenschaften/Attribute, Methoden
  - Unterschied zwischen Objektorientiertem Paradigma zu Prozeduralen Paradigma erklären können.
  - Unterschied zwischen Instanzvariablen und Klassenvariablen kennen und Beispiele geben können in Python.
  - Unterschied zwischen Instanzmethoden und Klassenmethoden (@classmethod) kennen und Beispiele geben können.
  - Die folgenden Konzepte und Begriffe verstehen: Konstruktor (init-Methode), self, Vererbung (super()), wie kann man die Daten kapseln (Underscore oder doppelter Underscore, Getter- und Settermethoden)

[[https://wiki.mathematix.ch/doku.php?id=ef:objektorientierte_programmierung|Erklärungen Objektorientierte Programmierung]]

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==== C. Logische Schaltungen und Von Neumann Architektur ====
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** Lernziele Boolsche Algebra und Schaltungen ** 

  - Darstellungsarten von Logischen Funktionen verstehen und umschreiben können: Logischer Ausdruck (Formel), Wahrheitstabelle, Schaltung (nicht relevant: Zeitdiagramm). 
  - Standardgatter verstehen (Darstellung nach IEC 60617-12 kennen, siehe [[https://www.elektronik-kompendium.de/sites/dig/0812091.htm|diesen Link]]) NOT, AND, OR, XOR, NAND, XNOR?
  - <del>Wissen, was die De Morganschen Gesetze aussagen und einen Term damit umschreiben können.</del>
  - Disjunktive Normalform verstehen und sie aus der Wahrheitstabelle aufstellen können. 
  - Konjunktive Normalform verstehen und sie aufstellen können.
  - Logische Nachbarn verstehen und Terme mit logischen Nachbarn vereinfachen können.
  - Die Disjunktive Normalform mithilfe des KV-Diagramms vereinfachen können (Diagramm wird gegeben).
  - Schaltung zu einer gegebenen einfachen logischen Funktion aufschrieben können.
  - Halbaddierer und Voladdierer verstehen.
 
[[https://wiki.mathematix.ch/doku.php?id=ef:boolschealgebra|Boolsche Algebra (sieh auch OneNote)]]
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** Lernziele VonNeumann-Architektur** 
  - Grundprinzip der Von Neumann-Architektur verstehen (nur ein Speicher für Daten und Programme, Befehle werden sequenziell abgearbeitet nach dem Von Neumann-Zyklus.
  - Was sind Hauptunterschiede zwischen dem Johnny-Simulator und einem "wirklichen" Computer (z.B. bezüglich den verarbeiteten Daten, dem Bus-System, dem ALU)
  - Grundkomponenten verstehen und Abkürzungen kennen: db, ab, ram, ins, pc, mc, acc 
  - Verstehen, dass die Daten bzw. Programme im RAM "zweiteilig" gespeichert sind (2 Ziffern für den Befehl und 3 für die Daten).
  - Unterschied zwischen Makro- und Mikro-Befehlen verstehen.
  - Die Makrobefehle verstehen. 
  - Mikrobefehle zu den entsprechenden Makrobefehlen zuordnen können.
  - Ein in Makrobefehlen gegebenes Programm erklären können, d.h. angeben können, was im Speicher/Akkumulator passiert. 

[[https://wiki.mathematix.ch/doku.php?id=ef:vonneumann|Johnny Simulator und Von Neumann-Architektur (sieh auch OneNote)]]
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==== D. Kryptographie ====
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** Symmetrische Kryptographie ** 

  - Unterschiede zwischen Blockchiffre und Stromchiffre kennen
  - Feistel Netzwerk verstehen und ein Beispiel mit konkret gegebenen Verschlüsselungsfunktionen durchführen können
  - Prinzip der Operationsmodi bei Blockchiffren kennen (vor allem: Problem von ECB erklären).

** Hashfunktionen und MACs **
  - Erklären können, was eine Hashfunktion ist.
  - Eigenschaften der Hashfunktion erklären können.
  - Bereiche aufzählen können, wo Hashfunktionen eingesetzt werden.
  - Warum ist es probematisch, eine schnelle Hashfunktion bei der Speicherung von Passwörtern zu verwenden?
  - Was sind Rainbow-Tables und was bedeutet "Salz" (Salt) in diesem Zusammenhang?
  - Was sind Message Authentication Codes (MACs) und wozu dienen sie?
  - Was bedeutet Integrität und Authentizität und wie schützen MACs die Integrität und die Authentizität?
  - Was ist der Unterschied zwischen MACs und einer digitalen Signatur?
  - Welches Problem löst die Digitale Signatur, welche MACs nicht lösen?
  - Was sind AEAD-Algorithmen (Authenticated Encryption with Associated Data)? Welche Konzepte werden durch sie realisiert?

** Schlüsseltausch **
  - Was versteht man unter dem Schlüsseltauschparadoxon?
  - Schlüsseltausch nach Diffie-Hellman durchführen können.
  - <del> Zeigen können, dass ein Wert g ein Generator von Z modulo n ist (Satz)</del>

** Asymmetrische Verschlüsselung und SSL/TLS **
  - Prinzip der Asymmetrischen Verschlüsselung verstehen
  - Wie kann die Asymmetrische Verschlüsselung als digitale Signatur verwendet werden?
  - Wozu sind Zertifizierungsstellen bei digitalen Zertifikaten nötig?
  - Was sind Zertifizierungsketten (Chains of trust)?
  - <del>Wie läuft ein konkreter Verbindungsaufbau bei TLS/SSL ab?</del>
  - Warum werden nicht alle Daten asymmetrisch verschlüsselt?
  - Bei einer Verbindung mit einer sicheren Seite wird in den DEV-Tools angezeigt: TLS_ECDHE_RSA_WITH_AES_256_GCM_SHA384, was bedeutet dies konkret (grob)?

** <del>Zero Knowledge Proofs</del> **
  - <del>Was ist ein Nullwissens-Beweis (Zero-Knowledge Proof)</del>
  - <del>Gib konkrete Analogien, wie so ein Zero-Knowledge Proof durchgeführt werden könnte.</del>
  - <del>Wozu kann man Zero-Knowledge Proofs verwenden? Gib konkrete Beispiele und den Vorteil, den sie zu herkömmlichen Verfahren bieten.</del> 
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==== E. Datenstrukturen/Algorithmen/Komplexität ====
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** Datenstrukturen (Skript Kapitel 4) **
  - Was ist eine Datenstruktur verglichen mit einem Datentyp?
  - Die folgenden Datenstrukturen sollten verstanden werden:
    * Liste (Array)
    * Verkettete Liste
    * Stack (Stapel) und Queue (Warteschlange)
    * Graphen
    * Baum also Spezialfall des Graphen
    * Heap als Spezialfall von einem Baum
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** Begriffe und Komplexität **
  - Was ist ein Algorithmus?
  - Was versteht man unter der Komplexität eines Algorithmus? Für welche Dinge wird die Komplexität angegeben? 
  - Was sagt die O-Notation für einen Algorithmus aus (Landau-Notation mit dem grossen O)?
  - Beispiele angeben können für die verschiedenen Komplexitätsklassen.
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** Irrgärten und Pfadfinder-Algorithmen **

** Irrgärten erstellen und lösen **

  - Den Graphen zu einem Irrgarten aufzeichnen können und zu einem Graphen den Irrgarten zeichnen können. 
  - <del>Unterschied zwischen einem perfekten (oder Standard-) Irrgarten und einem "normalen" Irrgarten kennen.</del>
  - Wie kann man einen Irrgarten erstellen mithilfe des DFS-Algorithmus? Warum und wofür ist hier ein Stack als Datenstruktur ideal? [[https://www.algosome.com/articles/maze-generation-depth-first.html| Link]]
  - Wie funktionieren die Algorithmen "Random-Mouse", "Hand-on-Wall", DFS, BFS?
  - Welche Algorithmen produzieren den kürzesten Weg?

** Allgemeine Pfadfinder-Algorithmen **
  - Wie funktioniert der Dijkstra-Algorithmus? Man muss ihn für kleine Beispiele durchführen können. 
  - Wie funktioniert der A*-Algorithmus? Man muss ihn für ein Beispiel und eine konkrete Situation erklären können.

[[https://ethz.ch/content/dam/ethz/special-interest/baug/ivt/ivt-dam/studies/transport-planning/exercises/2019/u1-musterloesung.pdf|Beispielaufgabe mit Lösung (ETH)]]
[[https://www.youtube.com/watch?v=-L-WgKMFuhE|Video von S. Lague]]
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** Sortieralgorithmen **
  - Was ist ein stabiles bzw. ein instabiles Sortierverfahren?
  - Wie funktioniert Selectionsort, welche Komplexität hat er im Best- und im Worst-Case?
  - Wie funktioniert Swaport, welche Komplexität hat er im Best- und im Worst-Case?
  - Wie funktioniert Bubblesort, welche Komplexität hat er im Best- und im Worst-Case?
  - Wie funktioniert Mergesort, welche Komplexität hat er im Best- und im Worst-Case?
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** Problem des Handlungsreisenden (Traveling Salesman-Problem) **
  - Das Problem verstehen und Anwendungen dafür kennen.
  - Wie viele Touren gibt es bei n Städten theoretisch?
  - Erkläre drei Algorithmen, wie man die Ausgangslösunge finden könnte (Nearest Neighbor, Random, Greedy-Algorithmus).
  - Das Prinzip des Ameisen-Algorithmus verstehen und erklären können.
  - Das Lösungsprinzip von 2-Opt (oder allgemein k-Opt) verstehen und erklären können.
  - Was bedeutet Simulated Annealing? Wozu wird es eingesetzt?
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==== F. KI und Neuronale Netzwerke ====

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  - Erkläre die Begriffe "Künstliche Intelligenz", "Maschinelles Lernen", "Neuronale Netzwerke"
  - Welche grundlegenden Prinzipien und Abläufe liegen der prozeduralen Programmierung, der objektorientierten Programmierung und neuronalen Netzwerken zugrunde, und worin unterscheiden sie sich? Erkläre an einem konkreten Beispiel.
  - Wie funktionieren Neuronale Netzwerke und Maschinelles Lernen konkret? Erkläre die Begriffe:
    - Neuronen, Gewichte (weights), Bias (Schwellwert) 
    - Schichten (Layers)
    - Kostenfunktion
    - Backpropagation
    - Aktivierungsfunktion 
  - LLMs 
    - Erkläre grob, was ein LLM ist und wie es funktioniert
    - Inwieweit kann man ein LLM als eine Mathematische Funktion bezeichnen?
    - Was versteht man unter Pre-Training und RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)?
    - Warum brachte die Transformer-Architektur einen gewaltigen Vorteil gegenüber herkömmlichen Verfahren und worin besteht sie grob gesagt?
    - Wie werden Wörter codiert? Was versteht man unter dem "Attention-Mechanismus"
  - Was ist der Unterschied zwischen generativer und prädiktiver KI?
  - Ein LLM gibt für ein und dieselbe Eingabe nicht immer dieselbe Ausgabe, ein Diffussionsmodell für die Bildgenerierung schon. Nimm zu dieser Aussage Stellung.
  - Warum sind GPU (Graphikkarten bzw. Graphikprozessoren) in der KI so wichtig?
  - Welche zwei Bedeutungen hat das Wort "Bias" im Zusammenhang mit KI?
  - Gib ein persönliches kurzes Statement ab bezüglich der These "Durch KI werden die durch die Studenten eingereichgten Produkte immer besser, obwohl sie in mündlichen Prüfungen immer schlechter abschneiden."
  - Was könnte unter den Begriffen "Skill Skipping", "Kognitive Entlastung" gemeint sein?
  - Nenne Bereiche, die in Zukunft durch den Einsatz von KI komplett verändert werden könnten. Erkläre kurz.
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===== F. Netzwerke =====
  - MAC-Adressen und IP-Adressen verstehen
  - Wozu gibt es die privaten IP-Adressen (192.160.X.X, 172.16.X.X-172.32.X.X und 10.X.X.X)?
  - Broadcast und Netzadresse verstehen
  - ARP-Request verstehen
  - Was ist die Aufgabe eines Switch?
  - Was ist die Aufgabe eines Routers?
  - Subnetzmaske verstehen und bei gegebener Subnetzmaske und IP-Adresse alle IP-Adressen des Subnetzes finden
  - Warum macht es Sinn, ein Netz in Subnetze zu unterteilen?
  - Leitungscodes verstehen: NRZ, NRZ-I, Manchester und Differenzielle Manchester. Signal zeichnen können.
  - Unterschied zwischen Bitrate und Symbolrate kennen
  - Netzwerkverkehr konkret verstanden haben (im Subnetz geht alles über den Switch und die MAC-Adresse, über Netzwerke hinweg über den Router)
  - Was ändert der Router konkret in einem Ethernet-Rahmen?
  - Was ist der Unterschied zwischen einem TCP-Paket und einem UDP-Paket? Was sind die Vor- und Nachteile?

[[ef:netzwerke:PrufungNetzwerke|Prüfung Netzwerke mit Lösungen]]
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