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CHRIST (Deemed to be University)

Indien · 2021 regulation

CHRIST (Deemed to be University)

94 Laborpraktika für den CHRIST-Lehrplan.

Der B.Tech CSE nach der Regelung 2021, mit Schwerpunkt auf Java und Datenbanken. Jede Lektion ist in Schritte gegliedert, wird kompiliert und von einer echten Toolchain auf Ihrem eigenen Rechner geprüft: das Modell begutachtet Ihren Code im Anschluss, es entscheidet nicht darüber, ob Sie bestanden haben.

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Aktualisiert

Semester für Semester

Studiengang: B.Tech Computer Science and Engineering. Prüfungsordnung: 2021 regulation. Öffnen Sie einen Kurs, um seine praktischen Einheiten und die Laborlektion zu sehen, die GroutCode jeweils mitliefert.

  1. Semester 1

    1 Modul5 LaborlektionenC
    • CS134PC

      Computer Programming

      5

      Lektionen

      • Array Statistics and Manipulation
      • Fibonacci with Decision Making and Loops
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      1. 1Array Statistics and ManipulationEinheit I · Algorithms and Flowcharts, Constants, Variables and Datatypes, Operators, Managing Input and Output Operations
      2. 2Fibonacci with Decision Making and LoopsEinheit II · Decision Making And Branching, Looping
      3. 3Array Sorting with User-Defined FunctionsEinheit III · Arrays, User Defined Functions
      4. 4Pointer Basics and Array AccessEinheit IV · Pointers
      5. 5String Reversal with StructuresEinheit V · Strings, Derived Types, Files

  2. Semester 3

    3 Module15 LaborlektionenSQLJava
    • CS331PSQL

      Database Management Systems

      5

      Lektionen

      • ER Model to Relational Schema Mapping
      • SQL Query Building for Relational Database Design
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      1. 1ER Model to Relational Schema MappingEinheit I · INTRODUCTION AND CONCEPTUAL MODELING
      2. 2SQL Query Building for Relational Database DesignEinheit II · RELATIONAL MODEL
      3. 3B+ Tree Index ImplementationEinheit III · DATA STORAGE AND QUERY PROCESSING
      4. 4Transaction Isolation Levels in SQLiteEinheit IV · TRANSACTION MANAGEMENT
      5. 5XML Data Processing with SQLiteEinheit V · CURRENT TRENDS
    • CS332PJava

      Data Structures and Algorithms

      5

      Lektionen

      • Understanding Data Structure Classification
      • Stack Implementation with Array
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      1. 1Understanding Data Structure ClassificationEinheit I · INTRODUCTION
      2. 2Stack Implementation with ArrayEinheit II · LISTS, STACKS AND QUEUES
      3. 3Binary Search Tree ImplementationEinheit III · TREES
      4. 4Insertion Sort ImplementationEinheit IV · SORTING
      5. 5Implementing Breadth-First Search for Unweighted Shortest PathEinheit V · GRAPHS
    • MICS331PJava

      INTRODUCTION TO DATA STRUCTURES AND ALGORITHMS

      5

      Lektionen

      • Generic Array Sorting with Bubble Sort
      • Stack Implementation with Array Representation
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      1. 1Generic Array Sorting with Bubble SortEinheit I · INTRODUCTION
      2. 2Stack Implementation with Array RepresentationEinheit II · LISTS, STACKS AND QUEUES
      3. 3Binary Search Tree InsertionEinheit III · TREES
      4. 4Insertion Sort ImplementationEinheit IV · SORTING
      5. 5Topological Sort ImplementationEinheit V · GRAPHS

  3. Semester 4

    4 Module20 LaborlektionenCJavaPython
    • CS432PC

      Operating Systems

      5

      Lektionen

      • Process State Management
      • CPU Scheduling Algorithm Implementation
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      1. 1Process State ManagementEinheit I · INTRODUCTION
      2. 2CPU Scheduling Algorithm ImplementationEinheit II · PROCESS MANAGEMENT
      3. 3Synchronization and deadlock: Peterson, semaphores, philosophers and the bankerEinheit III · PROCESS SYNCHRONIZATION AND DEADLOCKS
      4. 4Simulate FIFO Page ReplacementEinheit IV · MEMORY MANAGEMENT AND VIRTUAL MEMORY
      5. 5File System Directory ImplementationEinheit V · FILE SYSTEM INTERFACE AND FILE SYSTEM IMPLEMENTATION & MASS STORAGE STRUCTURE
    • CS433PJava

      Programming Paradigm

      5

      Lektionen

      • Creating a Student Class with OOP Fundamentals
      • Inheritance and Polymorphism with Animal Hierarchy
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      1. 1Creating a Student Class with OOP FundamentalsEinheit I · OBJECT-ORIENTED PROGRAMMING: FUNDAMENTALS
      2. 2Inheritance and Polymorphism with Animal HierarchyEinheit II · OBJECT-ORIENTED PROGRAMMING: INHERITANCE
      3. 3Building a Simple Swing Drawing ApplicationEinheit III · EVENT-DRIVEN PROGRAMMING
      4. 4Generic Method ImplementationEinheit IV · GENERIC PROGRAMMING
      5. 5Fork-Join Parallel SumEinheit V · CONCURRENT PROGRAMMING
    • IOT451Python

      Python for IOT

      5

      Lektionen

      • Python List Manipulation with Sorting
      • Implementing a Basic Sorting Function with Conditional Logic
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      1. 1Python List Manipulation with SortingEinheit I · INTRODUCTION TO PYTHON
      2. 2Implementing a Basic Sorting Function with Conditional LogicEinheit II · CONTROL FLOW AND FUNCTIONS
      3. 3List Manipulation and MethodsEinheit III · DATA STRUCTURES
      4. 4Text File Word CounterEinheit IV · FILES, MODULES, PACKAGES
      5. 5Sorting Algorithms with PythonEinheit V · PYTHON FOR DATA ANALYSIS AND MACHINE LEARNING
    • MICS432PJava

      INTRODUCTION TO PROGRAMMING PARADIGM

      5

      Lektionen

      • Creating a Student Class with Basic OOP Concepts
      • Creating a Class Hierarchy with Inheritance
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      1. 1Creating a Student Class with Basic OOP ConceptsEinheit I · OBJECT-ORIENTED PROGRAMMING: FUNDAMENTALS
      2. 2Creating a Class Hierarchy with InheritanceEinheit II · OBJECT-ORIENTED PROGRAMMING: INHERITANCE
      3. 3The event model behind AWT and Swing: listeners, mouse dispatch, MVC, layoutsEinheit III · EVENT-DRIVEN PROGRAMMING
      4. 4Generic Method Implementation with Type SafetyEinheit IV · GENERIC PROGRAMMING
      5. 5Fork-Join Framework: Parallel Sum of ArrayEinheit V · CONCURRENT PROGRAMMING

  4. Semester 5

    5 Module25 LaborlektionenJavaNode.jsPython
    • CS533PJava

      Design and Analysis of Algorithms

      5

      Lektionen

      • Binary Search Implementation
      • Selection Sort Implementation
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      1. 1Binary Search ImplementationEinheit I · INTRODUCTION AND FUNDAMENTALS OF THE ANALYSIS OF ALGORITHM EFFICIENCY
      2. 2Selection Sort ImplementationEinheit II · ALGORITHM DESIGN TECHNIQUES
      3. 3Merge Sort ImplementationEinheit III · ALGORITHM DESIGN TECHNIQUES
      4. 4Knapsack Problem with Dynamic ProgrammingEinheit IV · ALGORITHM DESIGN TECHNIQUES
      5. 5N-Queens Problem with BacktrackingEinheit V · ALGORITHM DESIGN TECHNIQUES
    • CS541E02Node.js

      Internet and Web programming

      5

      Lektionen

      • HTML5 Document Structure Builder
      • CSS Property Selector Parser
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      1. 1HTML5 Document Structure BuilderEinheit I · HTML5
      2. 2CSS Property Selector ParserEinheit II · CSS3
      3. 3JavaScript Functions and DOM ManipulationEinheit III · JAVASCRIPT
      4. 4Inside MariaDB: escaping, data types, string and date functions, accounts and grantsEinheit IV · NOSQL
      5. 5Building a Simple HTTP Server with Node.jsEinheit V · CASE STUDY: Node.js
    • CSOE561E01Node.js

      Web Programming Concepts

      5

      Lektionen

      • Building a Simple HTTP Server
      • HTML5 Document Structure Validator
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      1. 1Building a Simple HTTP ServerEinheit I · INTRODUCTION TO WEB PROGRAMMING
      2. 2HTML5 Document Structure ValidatorEinheit II · HTML5
      3. 3JavaScript Array Sorting with Bubble SortEinheit III · JAVASCRIPT
      4. 4CSS Property Selector ParserEinheit IV · CSS3
      5. 5jQuery Selectors ImplementationEinheit V · jQuery
    • CSOE561E03Java

      Data Structures

      5

      Lektionen

      • Data Structure Classification and Operations
      • Stack Implementation with Array Representation
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      1. 1Data Structure Classification and OperationsEinheit I · INTRODUCTION
      2. 2Stack Implementation with Array RepresentationEinheit II · LISTS, STACKS AND QUEUES
      3. 3Binary search trees, AVL rotations and a separate-chaining hash tableEinheit III · TREES
      4. 4Insertion Sort ImplementationEinheit IV · SORTING
      5. 5Graph algorithms: topological sort, BFS, Dijkstra and PrimEinheit V · GRAPHS
    • CSOE561E04Python

      Python for Engineers

      5

      Lektionen

      • Python Basics: Variables, Literals, and Operations
      • Implementing Bubble Sort Algorithm
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      1. 1Python Basics: Variables, Literals, and OperationsEinheit I · INTRODUCTION
      2. 2Implementing Bubble Sort AlgorithmEinheit II · CONDITIONAL STATEMENTS LOOPING AND ARRAY
      3. 3Function Return Values and ScopesEinheit III · FUNCTIONS
      4. 4String Formatting and Exception Handling in ModulesEinheit IV · MODULES
      5. 5Creating a Basic Bank Account ClassEinheit V · FUNDAMENTALS OF OOP

  5. Semester 6

    3 Module15 LaborlektionenCSQLPython
    • CS632PC

      COMPILER DESIGN

      5

      Lektionen

      • Compiler Phases Implementation
      • Building a Lexical Analyzer with DFA
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      1. 1Compiler Phases ImplementationEinheit I · INTRODUCTION TO COMPILERS
      2. 2Building a Lexical Analyzer with DFAEinheit II · LEXICAL ANALYSIS
      3. 3LL(1) Parser ImplementationEinheit III · SYNTAX ANALYSIS
      4. 4Symbol Table Implementation for Type CheckingEinheit IV · SYNTAX DIRECTED TRANSLATION & RUN TIME ENVIRONMENT
      5. 5DAG-based Optimization of Basic BlocksEinheit V · CODE OPTIMIZATION AND CODE GENERATION
    • CS642E03SQL

      ADVANCED DATABASES

      5

      Lektionen

      • ER-to-Relational Mapping with SQLite
      • Object Database Querying with SQLite
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      1. 1ER-to-Relational Mapping with SQLiteEinheit I · DATABASE MANAGEMENT
      2. 2Object Database Querying with SQLiteEinheit II · ADVANCED DATABASES
      3. 3Transaction Schedule Analysis with SQLiteEinheit III · QUERY AND TRANSACTION PROCESSING
      4. 4Concurrency Control with Two-Phase LockingEinheit IV · CONCURRENCY CONTROL AND RECOVERY
      5. 5Database Security Privilege ManagementEinheit V · DATABASE SECURITY
    • CSHO631AIPPython

      ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND MACHINE LEARNING

      5

      Lektionen

      • Simple Linear Regression: Least Squares Fit
      • Polynomial Regression Implementation
      Alle 5 Lektionen ansehen
      1. 1Simple Linear Regression: Least Squares FitEinheit I · Regression
      2. 2Polynomial Regression ImplementationEinheit II · Multiple and Non Linear Regression
      3. 3Invariance, stability and scattering: why CNN features survive shiftsEinheit III · Convolutional Neural Networks I
      4. 4LISTA Algorithm ImplementationEinheit IV · Convolutional Neural Networks II
      5. 5Autoencoders, VAEs, GANs and maximum entropy from first principlesEinheit V · Deep Unsupervised Learning

  6. Semester 7

    3 Module14 LaborlektionenJavaPythonSQL
    • CS763E02Java

      Java Programming

      4

      Lektionen

      • Java Basics: Variables and Data Types
      • Creating and Using Java Classes with Inheritance
      Alle 4 Lektionen ansehen
      1. 1Java Basics: Variables and Data TypesEinheit I · INTRODUCTION TO JAVA PROGRAMMING
      2. 2Creating and Using Java Classes with InheritanceEinheit II · CLASS, OBJECTS AND INHERITANCE
      3. 3Implementing a Sortable InterfaceEinheit III · INTERFACES, PACKAGES AND EXCEPTION HANDLING
      4. 4Reading and Writing Text Files with Java StreamsEinheit IV · COLLECTIONS AND INPUT / OUTPUT
      5. 5APPLET AND JDBC
    • CS763E03Python

      Basics of Artificial Intelligence

      5

      Lektionen

      • Uniformed Search Strategies Implementation
      • Implementing A* Search Algorithm
      Alle 5 Lektionen ansehen
      1. 1Uniformed Search Strategies ImplementationEinheit I · INTRODUCTION
      2. 2Implementing A* Search AlgorithmEinheit II · SEARCHING TECHNIQUES
      3. 3First-order inference: unification, forward and backward chaining, resolutionEinheit III · KNOWLEDGE REPRESENTATION
      4. 4Decision Tree Learning from ObservationsEinheit IV · LEARNING
      5. 5A CNN and an RNN from scratch: convolution, pooling, recurrence, LSTMEinheit V · DEEP LEARNING
    • MICS735PSQL

      DATABASE SYSTEM

      5

      Lektionen

      • ER Model to Relational Schema Mapping
      • Relational Algebra and SQL Queries
      Alle 5 Lektionen ansehen
      1. 1ER Model to Relational Schema MappingEinheit I · INTRODUCTION AND CONCEPTUAL MODELING
      2. 2Relational Algebra and SQL QueriesEinheit II · RELATIONAL MODEL
      3. 3B+ Tree Index ImplementationEinheit III · DATA STORAGE AND QUERY PROCESSING
      4. 4Transaction Schedule AnalysisEinheit IV · TRANSACTION MANAGEMENT
      5. 5XML Data Processing with SQLiteEinheit V · CURRENT TRENDS

Der vollständige Lehrplan mit 108 Kursen ist in der App erfasst, einschließlich der Theoriekurse. Lektionen werden zu den Kurscodes erstellt, die praktische Anteile haben, und die Liste wächst mit jeder Version.

GroutCode steht in keiner Verbindung zu CHRIST (Deemed to be University) und wird von dieser Einrichtung nicht unterstützt. Kurscodes und -titel stammen aus den veröffentlichten Schemadokumenten der Einrichtung.

So läuft ein Praktikum ab

Dieselben fünf Schritte für jede Lektion, in jeder Sprache.

  1. 1

    Lehrplan auswählen

    Wählen Sie Ihre Hochschule oder Ihr Prüfungsamt und das Semester oder die Klasse, in der Sie sind. Die Kursliste ist die erfasste offizielle Prüfungsordnung, keine Annäherung.

  2. 2

    Laborlektion öffnen

    Jede Lektion ist ein schrittweises Praktikum zu einem bestimmten Kurs, mit einer Startdatei, die Sie bearbeiten, und einer Testdatei, die Sie nicht anfassen.

  3. 3

    Den Code selbst schreiben

    Die Startdatei enthält die Signaturen und die TODOs. Sie setzen sie im Editor um, in der Sprache, die Ihr Kurs tatsächlich verwendet.

  4. 4

    Die Prüfungen laufen lassen

    Die Toolchain kompiliert und führt die Tests aus: 8 bis 15 über die Lektion verteilt, einer pro Schritt, damit Sie sehen, welche Änderung was kaputt gemacht hat.

  5. 5

    Das Review erhalten

    Sobald die Tests bestanden sind, liest das Modell Ihre Implementierung und nennt Ihnen die Eingabe, an der sie scheitert. Über Bestehen oder Nichtbestehen entscheidet es nie selbst.

Warum der Compiler bewertet und nicht das Modell

Der naheliegende Weg, ein KI-Laborwerkzeug zu bauen, ist, das Modell den Code der Studierenden lesen und sagen zu lassen, ob er korrekt ist. Es ist zugleich der Weg, der ein Werkzeug hervorbringt, dem niemand vertrauen kann. Ein Modell wird Ihnen sagen, Ihr Code funktioniere, obwohl der Compiler das Gegenteil behauptet, und es wird Sie durchfallen lassen wegen eines Stils, den es zufällig nicht mag.

Deshalb sind die beiden Aufgaben getrennt:

  • Das Modell entwirft die Lektion, schreibt die Startdatei und die Tests und liest, nachdem die Tests bestanden sind, was Sie tatsächlich geschrieben haben, und nennt Ihnen die Eingabe, an der es scheitert.
  • Die Toolchain entscheidet, ob es kompiliert und ob jeder Schritt besteht. Dieses Urteil ist nicht verhandelbar, und das Modell fällt es nie.

Und warum Schritte statt einer großen Aufgabe

Ein Praktikum über 40 bis 60 Minuten mit einem einzigen Durchlauf am Ende gibt einem Anfänger genau eine Rückmeldung pro Stunde, und die kommt, wenn längst alle Entscheidungen gefallen sind. Jede Lektion hier besteht aus 8 bis 15 Schritten, jeder mit eigener Anweisung und eigener Prüfung, damit Sie noch wissen, welche Änderung was kaputt gemacht hat, während Sie sich an sie erinnern.

Häufig gestellte Fragen

Deckt GroutCode CHRIST 2021 regulation ab?

Ja. GroutCode liefert die erfasste Prüfungsordnung CHRIST 2021 regulation für B.Tech Computer Science and Engineering mit, 108 Kurse, samt 94 eigens erstellten Laborlektionen, die bestimmten Kurscodes zugeordnet sind. Der Lehrplan wurde aus den offiziellen Dokumenten übernommen, und Quelle sowie Prüfsumme jedes Dokuments sind in der App vermerkt.

Welche Sprachen verwenden die CHRIST-Praktika?

Java (34 Lektionen), Python (20 Lektionen), C (15 Lektionen), SQL (15 Lektionen), Node.js (10 Lektionen). Die Sprache ist pro Kurscode festgelegt und wird nicht aus dem Titel erraten, denn dasselbe Fach wird an verschiedenen Einrichtungen in verschiedenen Sprachen unterrichtet.

Schreibt die KI das Praktikum einfach für mich?

Nein. Die Startdatei enthält die Signaturen und die TODOs; umsetzen müssen Sie sie. Die Toolchain, nicht das Modell, entscheidet, ob Ihr Code kompiliert und ob jeder Schritt besteht. Die KI kann Ihnen also nicht sagen, Ihr Code funktioniere, wenn der Compiler widerspricht. Was sie im Anschluss tut: Sie liest Ihre Implementierung und zeigt Ihnen die Eingabe, an der sie scheitert.

Funktionieren die Praktika offline?

Die Lektionen, der Lehrplan und der Testrunner sind in der App enthalten und laufen lokal, sodass die Schleife aus Kompilieren und Prüfen ohne Verbindung funktioniert. Der Review-Schritt am Ende nutzt ein Modell: entweder ein lokales oder ein Cloud-Modell mit Ihrem eigenen Schlüssel.

Was muss bei mir installiert sein?

GroutCode erkennt, welche Toolchains auf Ihrem Rechner vorhanden sind, und sagt Ihnen, was fehlt und was es beheben würde. Sie brauchen den Compiler oder Interpreter für die Sprache Ihres Kurses: einen C-Compiler, ein JDK, Python, Node oder SQLite.

Weitere Lehrpläne

APJ Abdul Kalam Technological University

KTU

APJ Abdul Kalam Technological University

Das Schema 2024 der Technischen Universität Keralas, mit CSE, IT, AI & DS und ECE ab dem dritten Semester.

85

Laborlektionen

2024 schemeC · Java · Node.js · Python
Visvesvaraya Technological University

VTU

Visvesvaraya Technological University

Das Schema 2022 Karnatakas für CSE, ISE, AI-ML, AI-DS und ECE, einschließlich der eigenen Laborkurse.

123

Laborlektionen

2022 schemeC · Python · Java · C++
Anna University, Chennai

Anna University

Anna University, Chennai

Die Regulations 2021 der Anna University für den B.E. CSE, von Python- und C-Programmierung bis zu den Laboren für Datenstrukturen und OOP.

31

Laborlektionen

R2021C · Python · Java · SQL

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