Grout
APJ Abdul Kalam Technological University

Indien · 2024 scheme

APJ Abdul Kalam Technological University

85 Laborpraktika für den Lehrplan der KTU Kerala.

Das Schema 2024 der Technischen Universität Keralas, mit CSE, IT, AI & DS und ECE ab dem dritten Semester. 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 CSE / IT / AI & DS / ECE. Prüfungsordnung: 2024 scheme. Öffnen Sie einen Kurs, um seine praktischen Einheiten und die Laborlektion zu sehen, die GroutCode jeweils mitliefert.

  1. Semester 3

    8 Module20 LaborlektionenJavaSQLPythonC
    • PBCST304Java

      Object Oriented Programming

      4

      Lektionen

      • A job ticket toolkit: bits, boxes, arrays and the first class
      • A build pipeline that dispatches on the object
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      1. 1A job ticket toolkit: bits, boxes, arrays and the first classEinheit I · Introduction to Java
      2. 2A build pipeline that dispatches on the objectEinheit II · Polymorphism
      3. 3A configuration service: singleton, adapter, and exceptions that mean somethingEinheit III · Packages and Interfaces
      4. 4SOLID and the delegation event model, with no window in sightEinheit IV · SOLID Principles in Java Swings fundamentals
    • PBITT304SQL

      Database Management System

      4

      Lektionen

      • A library database, from ER diagram to enforced schema
      • SQL CRUD Operations with Student Database
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      1. 1A library database, from ER diagram to enforced schemaEinheit I · Introduction
      2. 2SQL CRUD Operations with Student DatabaseEinheit II · Normalization
      3. 3Database Constraints and Transaction ManagementEinheit III · Constraints
      4. 4Database Schema Validation with SQLiteEinheit IV · Testing and Validation
    • PCCDL308Python

      Python and Statistical Modeling Lab

      1

      Lektion

      • Find Largest of Three Numbers
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      1. 1Find Largest of Three NumbersEinheit LAB · List of Experiments
    • PCCSL307C

      Data Structures Lab

      1

      Lektion

      • Sparse Matrix Addition
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      1. 1Sparse Matrix AdditionEinheit LAB · List of Experiments
    • PCCST303C

      Data Structures and Algorithms

      4

      Lektionen

      • Measuring what an algorithm costs, then building the array containers
      • Linked lists, the containers they carry, and a memory manager that fits, coalesces and compacts
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      1. 1Measuring what an algorithm costs, then building the array containersEinheit I · Basic Concepts of Data Structures
      2. 2Linked lists, the containers they carry, and a memory manager that fits, coalesces and compactsEinheit II · Linked List and Memory Management
      3. 3Trees, expression trees, heaps and graphs: the non-linear half of the courseEinheit III · Trees and Graphs
      4. 4Six sorts, two searches and four hash functions, with the operations countedEinheit IV · Sorting and Searching
    • PCITL307Python

      Programming in Python Lab

      1

      Lektion

      • List Sorting with Bubble Sort
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      1. 1List Sorting with Bubble SortEinheit LAB · List of Experiments
    • PCITL308C

      Data Structures Lab

      1

      Lektion

      • Stack Implementation and Postfix Evaluation
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      1. 1Stack Implementation and Postfix EvaluationEinheit LAB · List of Experiments
    • PCITT303C

      Data Structures

      4

      Lektionen

      • From an address calculation to the containers a record index runs on
      • Binary Search Implementation
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      1. 1From an address calculation to the containers a record index runs onEinheit I · Introduction to Data Structures
      2. 2Binary Search ImplementationEinheit II · Searching
      3. 3Singly Linked List ImplementationEinheit III · Linked List
      4. 4Binary Tree TraversalsEinheit IV · Trees

  2. Semester 4

    8 Module20 LaborlektionenPythonCSQLJava
    • PBITT404Python

      Data Science

      4

      Lektionen

      • Loading and cleaning a dataset by hand: read_csv, fillna and groupby without pandas
      • Building a Data Pipeline for EDA
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      1. 1Loading and cleaning a dataset by hand: read_csv, fillna and groupby without pandasEinheit I · Introducing data science and Python
      2. 2Building a Data Pipeline for EDAEinheit II · Data Pipeline, Exploratory data analysis (EDA)
      3. 3K-Nearest Neighbors Classifier ImplementationEinheit III · Machine Learning
      4. 4Confusion Matrix and Metrics from ScratchEinheit IV · Evaluation
    • PCADL407Python

      Foundations of AI and Data Science Lab

      1

      Lektion

      • Implementing Breadth-First Search (BFS) for AI Applications
      Einheiten ansehen
      1. 1Implementing Breadth-First Search (BFS) for AI ApplicationsEinheit LAB · List of Experiments
    • PCCSL407C

      Operating Systems Lab

      1

      Lektion

      • The kernel side of the syscalls: a process table, a pipe, IPC, scheduling, deadlock and paging in C
      Einheiten ansehen
      1. 1The kernel side of the syscalls: a process table, a pipe, IPC, scheduling, deadlock and paging in CEinheit LAB · List of Experiments
    • PCCSL408SQL

      DBMS Lab

      1

      Lektion

      • SQLite Database Schema Design
      Einheiten ansehen
      1. 1SQLite Database Schema DesignEinheit LAB · List of Experiments
    • PCCST402SQL

      Database Management Systems

      4

      Lektionen

      • ER Model Entity and Relationship Querying
      • Relational Algebra: Selection and Projection Operations
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      1. 1ER Model Entity and Relationship QueryingEinheit I · Introduction to Databases
      2. 2Relational Algebra: Selection and Projection OperationsEinheit II · The Relational Data Model and SQL
      3. 3Functional Dependencies and Normalization in SQLiteEinheit III · Database Design Theory & Normalization
      4. 4NoSQL Database Types AnalysisEinheit IV · Introduction To NoSQL Concepts
    • PCITL408C

      Operating Systems Lab

      1

      Lektion

      • Process and thread lifecycle, semaphores, memory and files: an operating system modelled in C
      Einheiten ansehen
      1. 1Process and thread lifecycle, semaphores, memory and files: an operating system modelled in CEinheit LAB · List of Experiments
    • PEECT414Java

      Object Oriented Programming

      4

      Lektionen

      • Java Program Structure and Basic Syntax
      • Java Primitive Types and Operators
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      1. 1Java Program Structure and Basic SyntaxEinheit I · Introduction
      2. 2Java Primitive Types and OperatorsEinheit II · Core Java Fundamentals
      3. 3Exception Handling with Arithmetic OperationsEinheit III · More features of Java
      4. 4Swing's MVC, events and layout managers, and the SQL behind JDBC, without a windowEinheit IV · Advanced features of Java
    • PEITT411Java

      Object Oriented Design using Java

      4

      Lektionen

      • UML that runs: a design model you can execute and check
      • Requirements you can check: traceability, gaps and impact
      Alle 4 Lektionen ansehen
      1. 1UML that runs: a design model you can execute and checkEinheit I · Introduction to Software Engineering
      2. 2Requirements you can check: traceability, gaps and impactEinheit II · Requirements Elicitation
      3. 3System Design: Managing Book InventoryEinheit III · System Design
      4. 4Designing an Interface for a Simple Bank Account SystemEinheit IV · Object Design

  3. Semester 5

    5 Module11 LaborlektionenNode.jsCPython
    • PBITT504Node.js

      Web Application Development

      4

      Lektionen

      • Basic JavaScript Functions and Variables
      • ECMAScript Features: Let, Const, and Arrow Functions
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      1. 1Basic JavaScript Functions and VariablesEinheit I · Javascript
      2. 2ECMAScript Features: Let, Const, and Arrow FunctionsEinheit II · ECMA Script
      3. 3Building a Minimal Node.js HTTP ServerEinheit III · Node.js
      4. 4Express-style middleware, validation and session login, built from scratchEinheit IV · Refactoring to MVC
    • PCCSL507C

      Networks Lab

      1

      Lektion

      • TCP Matrix Type Identifier
      Einheiten ansehen
      1. 1TCP Matrix Type IdentifierEinheit LAB · List of Experiments
    • PCCSL508Python

      Machine Learning Lab

      1

      Lektion

      • Linear Regression Implementation
      Einheiten ansehen
      1. 1Linear Regression ImplementationEinheit LAB · List of Experiments
    • PCITL507Python

      Machine Learning Lab

      1

      Lektion

      • Implementing Decision Tree ID3 Algorithm
      Einheiten ansehen
      1. 1Implementing Decision Tree ID3 AlgorithmEinheit LAB · List of Experiments
    • PEECT522C

      Data Structures

      4

      Lektionen

      • Stack Implementation with Array
      • Singly Linked List Implementation
      Alle 4 Lektionen ansehen
      1. 1Stack Implementation with ArrayEinheit I · Basic Concepts of Data Structures
      2. 2Singly Linked List ImplementationEinheit II · Linked List
      3. 3Binary Tree Traversal ImplementationEinheit III · Trees and Graphs
      4. 4Selection Sort ImplementationEinheit IV · Sorting and Hashing

  4. Semester 6

    7 Module22 LaborlektionenCJavaC++Python
    • OECST611C

      Data Structures

      4

      Lektionen

      • Stack Implementation with Array
      • Singly Linked List Implementation
      Alle 4 Lektionen ansehen
      1. 1Stack Implementation with ArrayEinheit I · Basic Concepts of Data Structures
      2. 2Singly Linked List ImplementationEinheit II · Linked List and Memory Management
      3. 3Binary Search Tree InsertionEinheit III · Trees and Graphs
      4. 4Selection Sort ImplementationEinheit IV · Sorting and Searching
    • OECST615Java

      Object Oriented Programming

      4

      Lektionen

      • Java Primitive Types and Operations
      • Understanding Method Overloading in Java
      Alle 4 Lektionen ansehen
      1. 1Java Primitive Types and OperationsEinheit I · Introduction to Java
      2. 2Understanding Method Overloading in JavaEinheit II · Polymorphism
      3. 3Implementing and Extending Java InterfacesEinheit III · Packages and Interfaces
      4. 4The delegation event model and JDBC connection steps, built without a windowEinheit IV · Swings fundamentals
    • OEITT611Java

      Object-Oriented Programming in Java

      4

      Lektionen

      • Reading expense lines from a console you do not have
      • An Expense class, and a Wallet that guards it
      Alle 4 Lektionen ansehen
      1. 1Reading expense lines from a console you do not haveEinheit I · Introduction to Java and OOP
      2. 2An Expense class, and a Wallet that guards itEinheit II · Classes and Objects
      3. 3Kinds of expense, each answering for itselfEinheit III · Inheritance
      4. 4A ledger that keeps its shape when things go wrongEinheit IV · Exception Handling
    • OEITT612C++

      Data Structures using C++

      4

      Lektionen

      • An array ADT you own the memory of
      • Linked structures, and the two ends of a queue
      Alle 4 Lektionen ansehen
      1. 1An array ADT you own the memory ofEinheit I · Module 1
      2. 2Linked structures, and the two ends of a queueEinheit II · Module 2
      3. 3Binary Search Tree ImplementationEinheit III · Module 3
      4. 4Binary Search ImplementationEinheit IV · Advanced Data Structures and Algorithms
    • OEITT613Python

      AI with Python

      4

      Lektionen

      • AI Agent Types Classification
      • Water Jug Problem: State Representation and Valid Moves
      Alle 4 Lektionen ansehen
      1. 1AI Agent Types ClassificationEinheit I · Introduction to Artificial Intelligence (AI) and Python
      2. 2Water Jug Problem: State Representation and Valid MovesEinheit II · AI Problems
      3. 3Breadth-First Search ImplementationEinheit III · AI Search Algorithms
      4. 4Minimax Algorithm for Tic-Tac-ToeEinheit IV · Game Playing and Constraint Satisfaction Problem (CSP)
    • PCADL607Python

      Deep Learning Lab

      1

      Lektion

      • Implement Logistic Regression from Scratch
      Einheiten ansehen
      1. 1Implement Logistic Regression from ScratchEinheit LAB · List of Experiments
    • PCCSL607C

      Systems Lab

      1

      Lektion

      • Lexical Analyzer Token Counter
      Einheiten ansehen
      1. 1Lexical Analyzer Token CounterEinheit LAB · List of Experiments

  5. Semester 7

    1 Modul4 LaborlektionenNode.js
    • PECST742Node.js

      Web Programming

      4

      Lektionen

      • HTML5 Page Generator
      • JavaScript Array Sorting with Custom Comparison
      Alle 4 Lektionen ansehen
      1. 1HTML5 Page GeneratorEinheit I · Creating Web Page using HTML5
      2. 2JavaScript Array Sorting with Custom ComparisonEinheit II · Scripting language
      3. 3Building a Simple HTTP Server with Node.jsEinheit III · JavaScript runtime environment
      4. 4A layered book catalogue service: SQL placeholders to REST, XML and SOAPEinheit IV · SPA: Basics, Angular JS; Working with databases

  6. Semester 8

    2 Module8 LaborlektionenNode.js
    • OECST832Node.js

      Web Programming

      4

      Lektionen

      • Building HTML5 Pages with Semantic Structure
      • JavaScript Array Sorting with Custom Comparison
      Alle 4 Lektionen ansehen
      1. 1Building HTML5 Pages with Semantic StructureEinheit I · Creating Web Page using HTML5
      2. 2JavaScript Array Sorting with Custom ComparisonEinheit II · Scripting language
      3. 3Building a Simple HTTP Server with Node.jsEinheit III · JavaScript runtime environment
      4. 4A layered book catalogue service: SQL placeholders to REST, XML and SOAPEinheit IV · SPA: Basics, Angular JS; Working with databases
    • OEITT833Node.js

      Web Designing

      4

      Lektionen

      • HTML Page Builder
      • CSS Rule Builder
      Alle 4 Lektionen ansehen
      1. 1HTML Page BuilderEinheit I · Website creation roles, Gearing up for web design, Web Page Addresses
      2. 2CSS Rule BuilderEinheit II · Concept of CSS, Creating Style Sheet, CSS Properties, CSS Styling
      3. 3Basic DOM Manipulation with JavaScriptEinheit III · Introduction to JavaScript
      4. 4SVG Path ParserEinheit IV · Introduction to XML

Der vollständige Lehrplan mit 264 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 APJ Abdul Kalam Technological 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 KTU 2024 scheme ab?

Ja. GroutCode liefert die erfasste Prüfungsordnung KTU 2024 scheme für B.Tech CSE / IT / AI & DS / ECE mit, 264 Kurse, samt 85 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 KTU-Praktika?

C (22 Lektionen), Java (20 Lektionen), Node.js (16 Lektionen), Python (14 Lektionen), SQL (9 Lektionen), C++ (4 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

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
Dr. A.P.J. Abdul Kalam Technical University, Lucknow

AKTU

Dr. A.P.J. Abdul Kalam Technical University, Lucknow

Der B.Tech CSE der AKTU Lucknow für das Studienjahr 2026-27: C-Programmierung, Datenstrukturen, objektorientiertes Java und das Betriebssystemlabor.

28

Laborlektionen

2026-27 sessionC · Java · Python · SQL

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