Om dette emnet

Emnet gir en innføring i programmering i et kompilert programmeringsspråk med eksplisitt minnehåndtering, med fokus på effektiv bruk av beregningsressurser (CPU‑tid og minne). Emnet er tenkt for studenter med programmeringserfaring i et høynivåspråk (f.eks. Python). Konkrete temaer er:

  • C++ som et moderne programmeringsspråk
  • Kompilering og bygging av prosjekter
  • Pekere (pointers), minneallokering og deallokering
  • Bruk av C++‑standardbiblioteket
  • Generisk programmering med templates
  • Implementering av konteiner‑datatyper
  • Programmering og bærekraft
  • Tilknytning til ROS (f.eks. for innebygde systemer)

Dette lærer du

Når du har fullført emnet, kan du

  • implementere algoritmer i moderne C++
  • håndtere minne på en trygg måte
  • bruke C++-standardbiblioteket og tredjepartsbibliotek
  • implementere datatyper fra bunnen av
  • utvikle kode tilpasset innebygde system
  • lage grensesnitt slik at koden kan samvirke med andre programvarer
  • vurdere programmer og deres bruk med tanke på bærekraftsmetrikker

  • Læringsaktiviteter

    Forelesinger, datalab og programmeringsoppgaver.

  • Læringsstøtte

    Emnerom i Canvas og støtte i datalab.

  • Pensum

    • B. Stroustrup, A Tour of C++, 3rd edn., Pearson Education (ISBN 978-0-13-681648-5), 2023.
    • B. Stroustrup, H. Sutter (eds.), C++ Core Guidelines, 2015-2025.

  • Forutsatte forkunnskaper

    INF120 eller tilsvarende

  • Vurderingsordning, hjelpemiddel og eksamen

    Mappevurdering som omfatter innlevert kode og muntlig presentasjon. A-F.

    Mappevurdering Karakterregel: Bokstavkarakterer

  • Om bruk av KI

    K2. Spesifisert bruk av KI. Generative KI-verktøy kan bare benyttes til å utarbeide kode som inngår i mappevurderingen dersom dette er eksplisitt oppgitt i oppgavestillingen.

    Bruk av KI må være i tråd med retningslinjene for bruk av kunstig intelligens (KI) ved NMBU.

    Her finner du KI-kategoriene beskrevet.

  • Sensorordning

    Sensor kontrollerer tilrettelegging til mappevurdering.

  • Obligatorisk aktivitet

    Obligatorisk oppmøte og aktiv deltakelse i datalab-timene.

  • Undervisningstider

    24t forelesninger, 12t datalab

  • Opptakskrav

    REALFAG