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Lernziele Matura

A+B. Python und Objektorientierte Programmierung

Lernziele Programmierkonzepte in Python

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

Programmierkonzepte Python

Prinzip der Objektorientierten Programmierung kennen und in Python anwenden können

  1. Begriffe verstehen: Klasse vs. Objekt/Instanz, Eigenschaften/Attribute, Methoden
  2. Unterschied zwischen Objektorientiertem Paradigma zu Prozeduralen Paradigma erklären können.
  3. Unterschied zwischen Instanzvariablen und Klassenvariablen kennen und Beispiele geben können in Python.
  4. Unterschied zwischen Instanzmethoden und Klassenmethoden (@classmethod) kennen und Beispiele geben können.
  5. 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)

Erklärungen Objektorientierte Programmierung

C. Logische Schaltungen und Von Neumann Architektur

Lernziele Boolsche Algebra und Schaltungen

  1. Darstellungsarten von Logischen Funktionen verstehen und umschreiben können: Logischer Ausdruck (Formel), Wahrheitstabelle, Schaltung (nicht relevant: Zeitdiagramm).
  2. Standardgatter verstehen (Darstellung nach IEC 60617-12 kennen, siehe diesen Link) NOT, AND, OR, XOR, NAND, XNOR?
  3. Wissen, was die De Morganschen Gesetze aussagen und einen Term damit umschreiben können.
  4. Disjunktive Normalform verstehen und sie aus der Wahrheitstabelle aufstellen können.
  5. Konjunktive Normalform verstehen und sie aufstellen können.
  6. Logische Nachbarn verstehen und Terme mit logischen Nachbarn vereinfachen können.
  7. Die Disjunktive Normalform mithilfe des KV-Diagramms vereinfachen können (Diagramm wird gegeben).
  8. Schaltung zu einer gegebenen einfachen logischen Funktion aufschrieben können.
  9. Halbaddierer und Voladdierer verstehen.

Lernziele VonNeumann-Architektur

  1. Grundprinzip der Von Neumann-Architektur verstehen (nur ein Speicher für Daten und Programme, Befehle werden sequenziell abgearbeitet nach dem Von Neumann-Zyklus.
  2. Was sind Hauptunterschiede zwischen dem Johnny-Simulator und einem „wirklichen“ Computer (z.B. bezüglich den verarbeiteten Daten, dem Bus-System, dem ALU)
  3. Grundkomponenten verstehen und Abkürzungen kennen: db, ab, ram, ins, pc, mc, acc
  4. Verstehen, dass die Daten bzw. Programme im RAM „zweiteilig“ gespeichert sind (2 Ziffern für den Befehl und 3 für die Daten).
  5. Unterschied zwischen Makro- und Mikro-Befehlen verstehen.
  6. Die Makrobefehle verstehen.
  7. Mikrobefehle zu den entsprechenden Makrobefehlen zuordnen können.
  8. Ein in Makrobefehlen gegebenes Programm erklären können, d.h. angeben können, was im Speicher/Akkumulator passiert.

D. Kryptographie

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.

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 MACs und wozu dienen sie?
  • 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? Welche Konzepte werden durch sie realisiert?

Schlüsseltausch

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

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)?
  • Wie läuft ein konkreter Verbindungsaufbau bei TLS/SSL ab?
  • 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)?

Zero Knowledge Proofs

  • Was ist ein Nullwissens-Beweis (Zero-Knowledge Proof)
  • Gib konkrete Analogien, wie so ein Zero-Knowledge Proof durchgeführt werden könnte.
  • Wozu kann man Zero-Knowledge Proofs verwenden? Gib konkrete Beispiele und den Vorteil, den sie zu herkömmlichen Verfahren bieten.

E. Datenstrukturen/Algorithmen/Komplexität

  1. O-Notation kennen
  2. Zu bestimmten Komplexitäten Algorithmen angeben können
  3. Bubblesort, Mergesort, Swapsort, Selectionsort verstehen und erklären können.
  4. Komplexität der oben genannten Sortieralgorithmen angeben und erklären können.
  5. Die Programme zu den vier Algorithmen erklären können.
  6. Problem des Handlungsreisenden erklären können und Kontexte geben, in welchen dieses wichtig ist.
  7. Erklären, wie man eine Ausgangslösung erhält. Anzahl mögliche Touren berechnen können.
  8. 2-Opt oder 3-Opt erklären können.
  9. Idee von Simulated Annealing erklären können.
  10. Grundprinzip des Ameisenalgorithmus erklären können.

F. KI und Neuronale Netze

  1. Erkläre die Begriffe „Künstliche Intelligenz“, „Maschinelles Lernen“, „Neuronale Netzwerke“
  2. 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.
  3. Wie funktionieren Neuronale Netzwerke und Maschinelles Lernen konkret? Erkläre die Begriffe:
    1. Neuronen, Gewichte (weights), Bias (Schwellwert)
    2. Schichten (Layers)
    3. Kostenfunktion
    4. Backpropagation
    5. Aktivierungsfunktion
  4. LLMs
    1. Erkläre grob, was ein LLM ist und wie es funktioniert
    2. Inwieweit kann man ein LLM als eine Mathematische Funktion bezeichnen?
    3. Was versteht man unter Pre-Training und RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)?
    4. Warum brachte die Transformer-Architektur einen gewaltigen Vorteil gegenüber herkömmlichen Verfahren und worin besteht sie grob gesagt?
    5. Wie werden Wörter codiert? Was versteht man unter dem „Attention-Mechanismus“
  5. Was ist der Unterschied zwischen generativer und prädiktiver KI?
  6. Ein LLM gibt für ein und dieselbe Eingabe nicht immer dieselbe Ausgabe, ein Diffussionsmodell für die Bildgenerierung schon. Nimm zu dieser Aussage Stellung.
  7. Warum sind GPU (Graphikkarten bzw. Graphikprozessoren) in der KI so wichtig?
  8. Welche zwei Bedeutungen hat das Wort „Bias“ im Zusammenhang mit KI?
  9. 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.“
  10. Was könnte unter den Begriffen „Skill Skipping“, „Kognitive Entlastung“ gemeint sein?
  11. Nenne Bereiche, die in Zukunft durch den Einsatz von KI komplett verändert werden könnten. Erkläre kurz.

- Nimm Stellung zu Problemen und ethischen Fragen, die durch KIs aufgeworfen werden.

- Dürfen KI-Modelle mithilfe von jeglichen Daten trainiert werden? (Urheberrecht)

- Dürfen KI-Systeme Entscheidungen selbst treffen (z.B. Verkehr)

- Welche Problematik stellen Deepfakes dar?

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  • Zuletzt geändert: 2026/05/07 14:47
  • von lehmannr