README aktualisiert:

Aufgabenteilung + KI Guideline eingefügt

Startcode/README.md

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 # Aufgabenverteilung:
 
+
+| Flo | Jamin |
+|---|---|
+| Matrixfunktionen | Image-Ladefunktionen |
+| Matrixmultiplikation | Dateiformat verstehen |
+| Broadcasting | Datei einlesen |
+| Speicherverwaltung | Speicherverwaltung |
+| NN-Testdatei schreiben | clearSeries |
+| ca. 50–55 % | ca. 45–50 % |
+
+---
+
 ## imageInput:
 - Implementieren Sie geeignete Hilfsfunktionen für das Lesen der Bildserie aus einer Datei
 - Vervollständigen Sie die Funktion readImages unter Benutzung Ihrer Hilfsfunktionen
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 ## neuralNetworkTests:
 - prepareNeuralNetworkFile
 
+---
+
+
+# Co-Pilot Guideline:
+
+---
+
+## Aufgabe 1: Matrix-Modul implementieren
+
+### Matrix-Struktur erstellen
+
+Eine geeignete `struct Matrix` definieren, die mindestens enthält:
+
+- Anzahl der Zeilen
+- Anzahl der Spalten
+- Speicherbereich für die Matrixwerte
+
+### Fehlende Funktionen implementieren
+
+Alle TODOs in `matrix.c` bearbeiten.
+
+Besonderes Augenmerk auf die Funktion:
+
+```c
+add()
+```
+
+Anforderungen:
+
+- Elementweise Addition zweier Matrizen gleicher Größe
+- Broadcasting einer Spaltenvektor-Matrix auf eine größere Matrix
+
+### Tests ausführen
+
+```bash
+make matrixTests
+./runMatrixTests
+```
+
+---
+
+## Aufgabe 2: Bilder einlesen
+
+Die Datei `mnist_test.info2` enthält die Testbilder im Binärformat.
+
+### Vorgehensweise
+
+1. Sinnvolle Hilfsfunktionen in `imageInput.c` erstellen
+2. Diese als `static` deklarieren
+3. Eigene Unit-Tests ergänzen
+4. Funktion `readImages()` implementieren
+
+### Tests ausführen
+
+```bash
+make imageInputTests
+./runImageInputTests
+```
+
+---
+
+## Aufgabe 3: Neuronales Netz testen
+
+In `neuralNetworkTests.c` die Funktion
+
+```c
+prepareNeuralNetworkFile()
+```
+
+implementieren.
+
+### Ziel
+
+- Eine gültige Testdatei für die Unit-Tests generieren
+- Die erwartete Dateistruktur einhalten
+
+### Tests ausführen
+
+```bash
+make neuralNetworkTests
+./runNeuralNetworkTests
+```
+
+---
+
+## Abschluss
+
+Vor der Abgabe sicherstellen, dass:
+
+- Alle Unit-Tests erfolgreich sind
+- Keine Compiler-Warnungen auftreten
+- Das Gesamtprogramm korrekt funktioniert
+
+### Endprogramm kompilieren
+
+```bash
+make mnist
+```
+
+### Programm ausführen
+
+```bash
+./mnist mnist_test.info2 mnist_model.info2
+```
+
+---
+
+## Optionale Erweiterung
+
+Mit der Bibliothek **Raylib** eine grafische Oberfläche erstellen:
+
+- Ziffern mit der Maus zeichnen
+- Zeichnung als Eingabe für das neuronale Netz verwenden
+- Klassifikation direkt anzeigen