Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage,

• fortgeschrittene Konzepte im Gebiet verteilte fehlertolerante Algorithmen verstehen zu können,
• einschlägige wissenschaftliche Arbeiten lesen und verstehen zu können,
• einfache mathematischer Korrektheitsbeweise und Performance-Analysen durchführen zu können.

System und Fehlermodelle, fortgeschrittene Konzepte in verteilten Algorithmen (Randomisierung, Selbststabilisierung, Epistemics, etc.), fortgeschrittene Beweistechniken.

Nach einem umfassenden einführenden Vorlesungsblock mit kleineren begleitenden Hausaufgaben Einarbeitung in aktuelle Forschungsthemen anhand ausgewählter wissenschaftlicher Arbeiten. Detailliertes Durchgehen der Arbeiten in Discussion Sessions im Plenum, die von einem jeweils verantwortlichen LVA-Teilnehmer geleitet werden.

ECTS-Breakdown (4.5 ECTS = 112.5 Stunden):

15h           Einführungsvorlesungen
20h           Lösung Homework
10h           Student sessions
67.5h        Lesen Papers, Vorbereitung Einführungsvortrag Student Session

Beurteilung des Einführungsvortrags + Diskussionsleitung in der Student Session, Lösungen der Hausaufgaben, aktive Mitarbeit in den Vorlesungen und den Student Sessions.