University of Mumbai

Indien · NEP 2020

University of Mumbai

48 Laborpraktika für den Mumbai University-Lehrplan.

Der B.E. Computer Engineering der University of Mumbai nach NEP 2020: Labore zu C-Programmierung, Datenstrukturen, Python, Algorithmen und DBMS. 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.E. (Computer Engineering). Prüfungsordnung: NEP 2020 (2024-25 onwards). Öffnen Sie einen Kurs, um seine praktischen Einheiten und die Laborlektion zu sehen, die GroutCode jeweils mitliefert.

  1. Semester 1

    1 Modul7 LaborlektionenC
    • VSEC102C

      C Programming

      7

      Lektionen

      • Keywords, operators and formatted I/O in C
      • Decisions and loops in C — from grade ladders to goto
      Alle 7 Lektionen ansehen
      1. 1Keywords, operators and formatted I/O in CEinheit 1 · Fundamentals of C-Programming
      2. 2Decisions and loops in C — from grade ladders to gotoEinheit 2 · Control Structures
      3. 3Functions, recursion and storage classes in CEinheit 3 · Functions and Parameter
      4. 4Arrays, strings and Student records in CEinheit 4 · Arrays, String, Structure
      5. 5Pointers in C — from swap to a linked listEinheit 5 · Pointer
      6. 6File handling in C — text processing and a binary student databaseEinheit 6 · Files
      7. 7C Programming lab — from factorials to a linked list and a student fileEinheit LAB · Suggested List of Experiments

  2. Semester 2

    3 Module13 LaborlektionenCPython
    • PCC2011C

      Data Structure

      6

      Lektionen

      • A List ADT on a growing array — every operation on a data structure
      • Array stacks, a shared two-stack array and expression evaluators
      Alle 6 Lektionen ansehen
      1. 1A List ADT on a growing array — every operation on a data structureEinheit I · Introduction
      2. 2Array stacks, a shared two-stack array and expression evaluatorsEinheit II · Stack
      3. 3Five queues on arrays — linear, circular, priority, deque and multi-levelEinheit III · Queue
      4. 4Linked lists in C — singly, doubly, circular, and the stack and queue built on themEinheit IV · Linked List
      5. 5Binary search trees in C — insert, search, four traversals, delete and tree shapesEinheit V · Tree
      6. 6Stacks and trees at work — parentheses, infix/postfix/prefix, expression trees and Huffman codesEinheit VI · Applications of Data Structures
    • PCL2011C

      Data Structure Lab

      1

      Lektion

      • Data Structure Lab — arrays, stacks, queues, lists and BSTs in C
      Einheiten ansehen
      1. 1Data Structure Lab — arrays, stacks, queues, lists and BSTs in CEinheit LAB · List of Experiments (all practicals in C)
    • VSEC202Python

      Python Programming

      6

      Lektionen

      • Python fundamentals for C programmers — types, operators, formatting and the four built-in collections
      • Control flow and functions in Python — number analysers, patterns and a guessing game
      Alle 6 Lektionen ansehen
      1. 1Python fundamentals for C programmers — types, operators, formatting and the four built-in collectionsEinheit 1 · Introduction to Python
      2. 2Control flow and functions in Python — number analysers, patterns and a guessing gameEinheit 2 · Control Flow and Functions
      3. 3Files, exceptions, packages and debugging — a word extractor, a city sorter and a fault-tolerant bank ledgerEinheit 3 · File Handling, Packaging, and Debugging
      4. 4Object-oriented Python — a vehicle rental system with single, multilevel and multiple inheritanceEinheit 4 · Object-Oriented Programming (OOP) in Python
      5. 5Regular expressions in Python — validators, extractors and the logic behind an admission formEinheit 5 · Advanced Python Concepts
      6. 6Python Libraries
      7. 7Python lab experiments — from greetings and set operations to custom exceptions, a rental fleet and regex validatorsEinheit LAB · List of Experiments

  3. Semester 3

    2 Module7 LaborlektionenC
    • 2113113C

      Analysis of Algorithm

      6

      Lektionen

      • Selection sort, insertion sort and the Master method — measured, not memorised
      • Divide and conquer — max-min, merge sort, quick sort and binary search
      Alle 6 Lektionen ansehen
      1. 1Selection sort, insertion sort and the Master method — measured, not memorisedEinheit I · Introduction
      2. 2Divide and conquer — max-min, merge sort, quick sort and binary searchEinheit II · Divide and Conquer Approach
      3. 3The greedy method — knapsack, Dijkstra, Prim and KruskalEinheit III · Greedy Method Approach
      4. 4Dynamic programming — multistage graphs, Floyd-Warshall, 0/1 knapsack, TSP and LCSEinheit IV · Dynamic Programming Approach
      5. 5Backtracking and branch and bound — N-queens to the 15-puzzleEinheit V · Backtracking and Branch and bound
      6. 6String matching — naive, Rabin-Karp and Knuth-Morris-PrattEinheit VI · String Matching Algorithms
    • 2113115C

      Analysis of Algorithm Lab

      1

      Lektion

      • Analysis of Algorithms Lab — thirteen experiments in C
      Einheiten ansehen
      1. 1Analysis of Algorithms Lab — thirteen experiments in CEinheit LAB · Suggested list of Experiments

  4. Semester 4

    4 Module14 LaborlektionenSQLC
    • 2114112SQL

      Database Management System

      6

      Lektionen

      • From ER diagram to tables — a college database in SQLite
      • Relational algebra in SQL — selection to division
      Alle 6 Lektionen ansehen
      1. 1From ER diagram to tables — a college database in SQLiteEinheit I · Introduction to Database and Data Modeling
      2. 2Relational algebra in SQL — selection to divisionEinheit II · Relational Model and Relational Algebra
      3. 3A college registrar database in SQL: constraints, views and triggersEinheit III · Structured Query Language (SQL)
      4. 4Normalising a registrar spreadsheet from 1NF to 4NF in SQLEinheit IV · Database Normalization
      5. 5Transactions in SQL: savepoints, serializability tests, 2PL, log recovery and deadlocksEinheit V · Transaction Management and Concurrency Control
      6. 6Modern databases in SQL: documents, key-value, sharding, replication, objects and cloud billingEinheit VI · Introduction to Modern databases
    • 2114113C

      Operating System

      6

      Lektionen

      • Operating system fundamentals in C: system calls, dual mode, boot, multiprogramming and real time
      • A CPU scheduler simulator — FCFS, SJF, priority, SRTF and round robin
      Alle 6 Lektionen ansehen
      1. 1Operating system fundamentals in C: system calls, dual mode, boot, multiprogramming and real timeEinheit I · Fundamentals of Operating System
      2. 2A CPU scheduler simulator — FCFS, SJF, priority, SRTF and round robinEinheit II · Process Management
      3. 3Races, semaphores and the banker's algorithm — synchronization and deadlock in codeEinheit III · Process Synchronization and Deadlock Management
      4. 4Allocation, paging and page replacement — a memory manager in CEinheit IV · Memory Management
      5. 5Disk scheduling and file allocation — FCFS to C-LOOK, FAT chains and inodesEinheit V · File and IO Management
      6. 6Real-time, distributed, mobile and cloud OS — the algorithms behind special-purpose systemsEinheit VI · Special-purpose Operating Systems
    • 2114114SQL

      Database Management System Lab

      1

      Lektion

      • College database in SQLite: DDL, queries, joins, a stored-procedure view, triggers and a locked seat booking
      Einheiten ansehen
      1. 1College database in SQLite: DDL, queries, joins, a stored-procedure view, triggers and a locked seat bookingEinheit LAB · Suggested List of experiments
    • 2114115C

      Operating System Lab

      1

      Lektion

      • Operating system mechanisms in C: schedulers, Banker's algorithm, memory placement, paging, disk scheduling and a semaph
      Einheiten ansehen
      1. 1Operating system mechanisms in C: schedulers, Banker's algorithm, memory placement, paging, disk scheduling and a semaphEinheit LAB · Suggested List of Experiments

  5. Semester 6

    2 Module7 LaborlektionenPython
    • 2116112Python

      System Programming & Compiler Construction

      6

      Lektionen

      • A hypothetical machine and its language processor: encode, decode, execute, analyse and translate
      • Two-pass assembler with literal pools, and a two-pass macro processor with keyword parameters
      Alle 6 Lektionen ansehen
      1. 1A hypothetical machine and its language processor: encode, decode, execute, analyse and translateEinheit I · Introduction to System Software
      2. 2Two-pass assembler with literal pools, and a two-pass macro processor with keyword parametersEinheit II · Assembler and Macro Processor
      3. 3Loaders and linkers: absolute, relocating and direct linking loaders, and lazy dynamic linkingEinheit III · Loader and Linker
      4. 4A compiler front end in Python — tokenizer, DFAs, FIRST/FOLLOW, LL(1) and LR(0)Einheit IV · Introduction to Compiler & Lexical Analysis
      5. 5Syntax-directed translation in Python — parse trees, scoped symbol tables, type checking and three-address codeEinheit V · Syntax and Semantic Analysis
      6. 6An optimizer and code generator in Python — folding, propagation, DAGs, peephole and Sethi-UllmanEinheit VI · Code Optimization and Code Generation
    • 2116120Python

      System Programming & Compiler Construction Lab

      1

      Lektion

      • System programming lab in Python — two-pass assembler, nested macro processor and linking loader
      Einheiten ansehen
      1. 1System programming lab in Python — two-pass assembler, nested macro processor and linking loaderEinheit LAB · Suggested List of Experiments

Der vollständige Lehrplan mit 43 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 University of Mumbai 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 Mumbai University NEP 2020 ab?

Ja. GroutCode liefert die erfasste Prüfungsordnung Mumbai University NEP 2020 für B.E. (Computer Engineering) mit — 43 Kurse — samt 48 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 Mumbai University-Praktika?

C (28 Lektionen), Python (13 Lektionen), SQL (7 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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