Súčasná časopisecká literatúra k danej problematike, najmä z oblasti popisnej zložitosti automatov.
J.E. Hopcroft, R.Motwani, J.D. Ullman: Introduction to automata theory, languages, and computation, Addison-Wesley, 2001.
J. Shallit: A second course in formal languages and automata theory, Cambridge University press, 2009.
M. Sipser: Introduction to the theory of computation, Thomson Course Technology, 2006.
D.P.Bovet, P.Crescenzi: Introduction to the theory of complexity, Prentice Hall, 1994.
J.van Leeuwen (ed.): Handbook of theoretical science, North-Holland, 1990.
G.Brassard, P.Bradley: Fundamentals of algorithmics, Prentice Hall, 1996.
Závečná skúška, pozostávajúca s písomnej a ústnej časti.
Slovenský alebo anglický.
Obsahové prerekvizity: Základné znalosti z teórie automatov a formálnych jazykov, teórie množín, a teórie grafov.
Chomského hierachia jazykov a gramatík. Konečnostavový automat, a jeho varianty: deterministické, nedeterministické, alternujúce, pravdepodobnostné, kvantové ... Jednosmerné, dvojsmerné, obratovo ohraničené konečnostavové automaty. Regulárne výrazy a gramatiky. Unárne regulárne jazyky a ich vlastnosti. Súvislosti medzi teóriou konečnostavových automatov a teóriou zložitosti. Zásobníkové automaty, časová a pamäťová zložitosť pri rozpoznávaní bezkontextových jazykov. Uzáverové vlastnosti bezkontextových, kontextových, a rekurzívne očíslovateľných jazykov.
Získať orientáciu a prehľad v problematike efektívnej reprezentácie regulárnych jazykov a konečnostavových automatov, ako aj o súvislostiach medzi teóriou konečnostavových automatov a teóriou zložitosti.
Moore, J.: Oxford Academic Vocabulary Practice. OUP, 2017.
Kolaříková, Z., Petruňová, H., Timková, R.: Angličtina v akademickom prostredí – cvičebnica. Košice, Vydavateľstvo ŠafárikPress, 2021.
Tomaščíková, S., Rozenfeld, J. Developing Academic English in Speaking and Writing. Vydavateľstvo ŠafárikPress, 2021.
McCarthy, M., O´Dell, F.: Academic Vocabulary in Use. CUP, 2008.
Štepánek, L., J. De Haff a kol.: Academic English-Akademická angličtina. Grada Publishing, a.s., 2011.
Armer, T.: Cambridge English for Scientists. CUP, 2011.
lms.upjs.sk
Absolvovanie e-kurzu Anglický jazyk pre doktorandov (lms.upjs.sk), konzultácie (1-3).
Písomné zadania - Profesijný/akademický štruktúrovaný životopis, krátky akademický životopis
anglický jazyk B2 podľa SERR
Špecifiká akademického a odborného jazyka so zameraním na správnu výslovnosť, na rozvoj slovnej zásoby (menné a slovesné kolokácie, frázové slovesá, predložkové spojenia, slovotvorba, formálna/neformálna angličtina a i.), na vybrané gramatické aspekty (predložky, gramatické časy, trpný rod a i.), na akademické písanie (profesijný/akademický štruktúrovaný životopis a krátky akademický životopis).
Upevnenie jazykových zručností študentov - hovorenie, písanie, čítanie a počúvanie s porozumením. Zvýšenie jazykovej kompetencie študentov - študenti sa oboznámia s vybranými fonologickými, lexikálnymi a syntaktickými javmi. Rozvoj pragmatickej kompetencie študentov - študenti dokážu efektívne a účelovo komunikovať, na úrovni B2 podľa SERR so zameraním na akademickú angličtinu a odborný jazyk a terminológiu študijného odboru.
Prezentácia pracoviska doktoranda, jeho vlastného výskumu, vedecko-výskumných aktivít, naštudovanej odbornej literatúry a i.
Moore, J.: Oxford Academic Vocabulary Practice. OUP, 2017.
Kolaříková, Z., Petruňová, H., Timková, R.: Angličtina v akademickom prostredí (cvičebnica). UPJŠ Košice, 2021.
Tomaščíková, S., Rozenfeld, J. Developing Academic English in Speaking and Writing. Vydavateľstvo ŠafárikPress, 2021.
McCarthy, M., O´Dell, F.: Academic Vocabulary in Use. CUP, 2008.
Štepánek, L., J. De Haff a kol.: Academic English-Akademická angličtina. Grada Publishing, a.s., 2011.
Armer, T.: Cambridge English for Scientists. CUP, 2011.
Test, ústna skúška v súlade s požiadavkami na skúšku (dostupné na stránke CJP a v MS TEAMS)
anglický jazyk B2 podľa SERR
Komunikácia na akademickej pôde (sebaprezentácia, prezentovanie na odborných podujatiach, konferenciách a pod.).
Špecifiká akademického a odborného jazyka so zameraním na rozvoj slovnej zásob (formálne vyjadrovanie, akademický slovná zásoba), vybrané gramatické a syntaktické aspekty (trpný rod, nominalizácia), vybrané funkcie jazyka (vyjadrenie názoru, príčiny/následku, argumentovanie, uvádzanie príkladu, popis grafu/tabuľky/schémy, apod.) Jazyková interferencia.
Upevnenie jazykových zručností študentov - hovorenie, písanie, čítanie a počúvanie s porozumením, zvýšenie jazykovej kompetencie študentov - študenti si osvoja vybrané fonologické, lexikálne a syntaktické vedomosti, rozvoj pragmatickej kompetencie študentov - študenti dokážu efektívne využívať jazyk na dosiahnutie konkrétneho účelu, na úrovni B2 podľa SERR so zameraním na akademickú angličtinu a odborný jazyk a terminológiu študijného odboru.
Získaná citácia v domácom vedeckom časopise.
Citácia ľubovoľného článku publikovaného v konferenčnom zborníku alebo v domácom alebo zahraničnom časopise.
Získanie citácie preukazuje široké a veľmi dobre podložené vedecké poznanie v skúmanej oblasti, založené na spôsobilosti formulovať výskumné otázky, reflektovať vedecký problém takým spôsobom, ktorý generuje nové poznanie. Zároveň citácia v indexovanom zdroji preukazuje kompetentnosti komunikovať nové poznanie, ktoré je významným príspevkom k vedeckému poznaniu, na významnej expertnej úrovni.
Získaná citácia registrovaná v SCI alebo Scopus
Citácia publikácie doktoranda v monografii.
Získanie citácie preukazuje široké a veľmi dobre podložené vedecké poznanie v skúmanej oblasti, založené na spôsobilosti formulovať výskumné otázky, reflektovať vedecký problém takým spôsobom, ktorý generuje nové poznanie. Zároveň citácia v indexovanom zdroji preukazuje kompetentnosti komunikovať nové poznanie, ktoré je významným príspevkom k vedeckému poznaniu, na najvyššej expertnej úrovni.
Získaná citácia v zahraničnom vedeckom časopise.
Citácia publikácie doktoranda v zahraničnom vedeckom časopise.
Získanie citácie preukazuje široké a veľmi dobre podložené vedecké poznanie v skúmanej oblasti, založené na spôsobilosti formulovať výskumné otázky, reflektovať vedecký problém takým spôsobom, ktorý generuje nové poznanie. Zároveň citácia v indexovanom zdroji preukazuje kompetentnosti komunikovať nové poznanie, ktoré je významným príspevkom k vedeckému poznaniu, na najvyššej expertnej úrovni.
Publikácia prijatá v domácom časopise ako autor/spoluautor.
Publikovaním v domácom časopise ako autor/spoluautor doktorand preukazuje vysokú mieru spôsobilosti identifikovať, vyhodnotiť, aplikovať správne vedecké metódy alebo metodiku výskumu. Demonštruje spôsobilosť reflektovať vedecký problém využitím najnovších prístupov a ich kritickým aplikovaním. Preukazuje kompetentnosť inovatívnym spôsobom využívať jestvujúce teórie a koncepty, ako aj generovať nové originálne vedecké poznanie, ktoré dokáže publikovať podľa najvyšších kvalitatívnych a etických štandardov odboru. Doktorand preukazuje spôsobilosť kriticky vyhodnotiť a reagovať na podnety recenzentov, finalizovať vlastné myšlienky.
Aktívna účasť na domácej konferencii.
Prezentácia vlastných výsledkov na domácej konferencii.
Aktívnou účasťou na domácej vedeckej konferencii doktorand preukazuje vysokú mieru spôsobilosti identifikovať, vyhodnotiť, aplikovať správne vedecké metódy alebo metodiku výskumu vo svojom vednom odbore. Demonštruje spôsobilosť reflektovať konkrétny vedecký problém využitím najnovších prístupov a ich kritickým aplikovaním. Preukazuje kompetentnosť inovatívnym spôsobom využívať jestvujúce teórie a koncepty, ako aj generovať nové originálne vedecké poznanie a komunikovať výsledky výskumu širšiemu publiku adekvátnymi prostriedkami a prostredníctvom slovenského jazyka.
Prezentácia vlastných výsledkov v článku uverejnenom v domácom časpise, ktorý je karentovaný.
Aktívna účasť na domácej konferencii so zahraničnou účasťou.
Prezentácia vlastných výsledkov na domácej konferencii so zahraničnou účasťou.
Aktívnou účasťou na vedeckej konferencii doktorand preukazuje vysokú mieru spôsobilosti identifikovať, vyhodnotiť, aplikovať správne vedecké metódy alebo metodiku výskumu vo svojom vednom odbore. Demonštruje spôsobilosť reflektovať konkrétny vedecký problém využitím najnovších prístupov a ich kritickým aplikovaním. Preukazuje kompetentnosť inovatívnym spôsobom využívať jestvujúce teórie a koncepty, ako aj generovať nové originálne vedecké poznanie a komunikovať výsledky výskumu širšiemu publiku adekvátnymi prostriedkami a prostredníctvom slovenského alebo cudzieho jazyka
1. BĚLOHLÁVEK, Radim. Fuzzy relational systems: foundations and principles. New York: Kluwer Academic/Plenum Publishers, [2002]. International federation for systems research. ISBN 0-306-46777-1.
2. GANTER B, WILLE R.: Formal Concept Analysis: Foundations and Applications, Lecture Notes in Artificial Intelligence, no. 3626, Springer-Verlag, ISBN 3-540-27891-5, 2005
Počas konzultácií v priebehu semestra.
Hodnotí sa samostatné a tvorivé zvládnutie teoretických a praktických aspektov problematiky a prehľad o súčasnom stave výskumu a ďalšieho smerovania, formou ústnej skúšky.
Slovenský alebo anglický.
Požadované prerekvizity: Logika
Základná veta o konceptových zväzoch.
Fuzzifikácie konceptových zväzov.
Formálna konceptová analýza z hľadiska teórie kategórií.
Vzťah formálnej konceptovej analýzy k iným metódam data-miningu.
Aplikácie formálnej konceptovej analýzy.
Cieľom predmetu je pochopenie základných čŕt formálnej konceptovej analýzy ako jednej z metód relačno-dátovej analýzy a jej vzťahu k ostatným metódam data-miningu.
[1] HAZZAN, Orit, Tami LAPIDOT a Noa RAGONIS, 2011. Guide to teaching computer science: an activity-based approach. New York: Springer. ISBN 9780857294425.
[2] LAU, William, 2017. Teaching Computing in Secondary Schools: A Practical Handbook [online]. Taylor & Francis Group, 211 s. [cit. 2021-7-10]. ISBN 9781315298191. Dostupné z: https:// ebookcentral.proquest.com/lib/upjs-ebooks/detail.action?docID=5056529
[3] COMPUTER SCIENCE EDUCATION RESEARCH GROUP AT THE UNIVERSITY OF CANTERBURY, NEW ZEALAND. Computer Science Field Guide: An online interactive resource for high school students learning about computer science [online]. [cit. 2021-7-10]. Dostupné z: https://www.csfieldguide.org.nz/en/
[4] COMPUTER SCIENCE EDUCATION RESEARCH GROUP AT THE UNIVERSITY OF CANTERBURY, NEW ZEALAND. Computer Science without a computer [online]. [cit. 2021-7-10]. Dostupné z: https://csunplugged.org/en/
[5] QUEEN MARY, UNIVERSITY OF LONDON. Computer Science For Fun: A magazine where the digital world meets the real world [online]. [cit. 2021-7-10]. Dostupné z: http:// www.cs4fn.org/
[6] GUNIŠ, Ján a Ľubomír ŠNAJDER, 2009. Ďalšie vzdelávanie učiteľov základných škôl a stredných škôl v predmete informatika: Tvorba úloh a hodnotenie žiakov v predmete informatika. Bratislava: Štátny pedagogický ústav, 40 s. ISBN 978-80-8118-012-5. Dostupné tiež z: https://www.statpedu.sk/files/sk/o-organizacii/projekty/projekt-dvui/publikacie/ tvorba_uloh_a_hodnotenie.pdf
[7] GUNIŠ, Ján a Ľubomír ŠNAJDER, 2010. Ďalšie vzdelávanie učiteľov základných škôl a stredných škôl v predmete informatika: Metodika výučby tematickej oblasti Informácie okolo nás. Bratislava: Štátny pedagogický ústav, 40 s. ISBN 978-80-8118-030-9. Dostupné tiež z: https://www.statpedu.sk/files/sk/o-organizacii/projekty/projekt-dvui/publikacie/ metodika_informacie_okolo_nas.pdf
[8] GUNIŠ, Ján a Ľubomír ŠNAJDER, 2010. Ďalšie vzdelávanie učiteľov základných škôl a stredných škôl v predmete informatika: Metodika výučby tematickej oblasti Komunikácia prostredníctvom IKT. Bratislava: Štátny pedagogický ústav, 32 s. ISBN 978–80–8118–036-1. Dostupné tiež z: https://www.statpedu.sk/files/sk/o-organizacii/projekty/projekt-dvui/publikacie/ metodika_komunikacia_prostrednictvom_ikt.pdf
[9] GUNIŠ, Ján a Ľubomír ŠNAJDER. Ďalšie vzdelávanie učiteľov základných škôl a stredných škôl v predmete informatika: Metodika výučby oblastí Princípy fungovania IKT a Informačná spoločnosť. Bratislava: Štátny pedagogický ústav, 32 s. ISBN 978–80–8118–045-3. Dostupné tiež z: https://www.statpedu.sk/files/sk/o-organizacii/projekty/projekt-dvui/publikacie/ metodika_informacna_spolocnost.pdf
[10] ČAPEK, Robert, 2015. Moderní didaktika: lexikon výukových a hodnoticích metod. Praha: Grada. Pedagogika (Grada). ISBN 978-80-247-3450-7.
[11] LUKÁČ, Stanislav, Ľubomír ŠNAJDER, Ján GUNIŠ a Zuzana JEŠKOVÁ, 2016. Bádateľsky orientované vyučovanie matematiky a informatiky na stredných školách [online]. Košice: Prírodovedecká fakulta UPJŠ v Košiciach [cit. 2021-7-10]. ISBN 978-80-8152-471-4. Dostupné z: https://unibook.upjs.sk/img/cms/2016/pf/bov.pdf
[12] SPENDLOVE, David, 2015. 100 Ideas for Secondary Teachers: Assessment for Learning [online]. Bloomsbury Publishing, 129 s. [cit. 2021-7-9]. ISBN 9781472911018. Dostupné z: https://ebookcentral.proquest.com/lib/upjs-ebooks/detail.action?docID=1990785 GANAJOVÁ, Mária, Beáta BRESTENSKÁ, Ján GUNIŠ, et al., 2021. Formatívne hodnotenie vo výučbe prírodných vied, matematiky a informatiky. Košice: Univerzita Pavla Jozefa Šafárika v Košiciach. ISBN 978-80-8152-973-3.
[13] GUNIŠ, Ján, Miloslava SUDOLSKÁ a Ľubomír ŠNAJDER, 2009. Ďalšie vzdelávanie učiteľov základných a stredných škôl v predmete informatika: Aktivizujúce metódy vo výučbe školskej informatiky. Bratislava: Štátny pedagogický ústav, 40 s. ISBN 978-80-89225-96-5. Dostupné z: https://www.statpedu.sk/files/sk/o-organizacii/projekty/projekt-dvui/publikacie/ aktivizujuce_metody.pdf
- Podmienky priebežného hodnotenia:
1. Mikrovýstup so vzorovým riešením algoritmického problému.
2. Vyhodnotený administrovaný didaktický test.
3. Návrh prípravy vyučovacej hodiny s 5E bádateľským cyklom.
4. Vytvorenie interaktívnej edukačnej pomôcky.
- Podmienky záverečného hodnotenia:
1. Tvorba gradovaného systému úloh pre výučbu vybranej témy školskej informatiky.
Podmienky úspešného absolvovania predmetu:
- Získanie minimálne 50 % bodov za priebežné a záverečné zadania.
slovenský
1. Maturita z informatiky. Logická štruktúra učiva, pojmové mapovanie. Stanovenie špecifických vzdelávacích cieľov a tvorba pojmovej mapy pre vybranú tému školskej informatiky.
2. Učebná úloha, jej podoby a parametre. Gradovaný systém úloh.
3. Tvorba gradovaného systému úloh pre výučbu vybranej témy školskej informatiky.
4. Aktivizujúce metódy vyučovania školskej informatiky (problémové vyučovanie, diskusné, situačné a inscenačné metódy).
5. Aktivizujúce metódy vyučovania školskej informatiky (projektové vyučovanie, obrátená výučba, edukačné hry, vedecký humor).
6. Bádateľsky orientované vyučovanie, bádateľský cyklus, bádateľské spôsobilostí, úrovne bádania, 5E učebný cyklus.
7. Formatívne hodnotenie, kognitívne a metakognitívne nástroje. Tvorba pracovného listu s vybranými nástrojmi formatívneho hodnotenia.
8. Hodnotenie výsledkov učenia sa žiakov v školskej informatike. Didaktické testy.
9. Hodnotenie žiackych projektov. Žiacke portfólio.
10. Pojmotvorný proces v školskej informatike. Informatické koncepty v informatických súťažiach (iBobor). Informatické koncepty v aktivitách mimo počítača (Computer Science Unplugged).
11. Metodika výučby vybraných tém školskej informatiky (kódovanie, šifrovanie, kompresia).
12. Metodika výučby vybraných tém školskej informatiky (špecifiká aritmetiky počítača).
13. Metodika výučby vybraných tém školskej informatiky (matematické modelovanie a simulácie).
Študenti po absolvovaní tohto predmetu sú schopní:
- získať prehľad v oblasti cieľov, obsahu, moderných didaktických metód a pomôcok vyučovania školskej informatiky,
- vytvoriť pojmovú mapu, kognitívne ciele a gradovanú zbierku úloh k výučbe vybranej témy školskej informatiky,
- vytvoriť bádateľsky orientovanú metodiku výučby vybranej témy školskej informatiky.
- vybrať a vysvetliť podstatné pojmy pre vybranú tému školskej informatiky,
- vytvoriť a prezentovať zadanie a vzorové riešenie algoritmického problému,
- analyzovať a vyhodnotiť riešenia žiackych úloh a identifikovať ich miskoncepcie,
- navrhnúť a prediskutovať metodiku výučby vybranej témy školskej informatiky, ktorej súčasťou je vlastná interaktívna učebná pomôcka.
Zborník príspevkov z Jarnej školy doktorandov vydaný na záver podujatia.
Aktívna účasť na Jarnej škole doktorandov. Prezentácia výsledkov vlastnej vedeckej práce alebo vedeckého projektu doktorandského štúdia.
slovenský, anglický
1. Interdisciplinárne prednášky z odborov medicína, prírodné vedy,právo, verejná sráva, humanitné vedy. Prednášatelia - špičkoví zahraniční alebo domáci odborníci z uvedených odboroch.
2. Vedecké prednášky v sekciách vytvorených rámci príbuzných odborov. Prednášatelia - špičkoví odborníci z UPJŠ z uvedených odborov.
3. Vedecké príspevky doktorandov v sekciách príbuzných odborov.
4. Panelové diskusie k problematike doktorandského štúdia a k aktuálnym trendom rozvoja vedných disciplín na UPJŠ.
1. Interdisciplinárne prednášky z odborov medicína, prírodné vedy,právo, verejná sráva, humanitné vedy. Prednášatelia - špičkoví zahraniční alebo domáci odborníci z uvedených odboroch.
2. Vedecké prednášky v sekciách vytvorených rámci príbuzných odborov. Prednášatelia - špičkoví odborníci z UPJŠ z uvedených odborov.
3. Vedecké príspevky doktorandov v sekciách príbuzných odborov.
4. Panelové diskusie k problematike doktorandského štúdia a k aktuálnym trendom rozvoja vedných disciplín na UPJŠ.
100/0
Získanie vedomostí o aktuálnych trendoch rozvoja vedných disciplín na UPJŠ v domácom i medzinárodnom kontexte. Prezentácia vlastných vedeckých výsledkov alebo vedeckého projektu doktorandského štúdia v komunite doktorandov vlastného odboru i príbuzných vedných odborov.
K. H. Rosen: Elementary Number Theory and Its Applications, Addison Wesley, 2000
D. R. Stinson: Cryptography. Theory and Practie, CRC Press, 2002
A. Menezes, P. van Oorschot, S. Vanstone: Handbook of Applied Cryptography, CRC Press, 1996
I. F. Blake, G. Seroussi, N.P. Smart: Elliptic Curves in Cryptography, CUP 1999
Počas konzultácií v priebehu semestra.
Písomná práca, ústna skúška.
Slovenský alebo anglický.
Vybrané kapitoly z počítačovej algebry - okruhy polynómov, cyklické grupy, faktorizácia veľkých čísel, aritmetika eliptických kriviek. Aktuálne problémy symetrickej a asymetrickej kryptografie a kryptoanalýzy.
Zvládnuť teoretické základy a metódy počítačovej algebry a pochopiť spôsoby ich uplatnenia v kryptografických systémoch a kryptoanalytických postupoch. Vedieť sa orientovať v aktuálnych smeroch výskumu v tejto oblasti.
GRUSKA, J. Quantum Computing. McGraw-Hill, 1999.
HIRVENSALO, M. Quantum Computing, Springer, 2004.
KITAEV, A.Y., SHEN, A.H., VYVALYI, M.N. Classical and Quantum Computation. American Mathematical Society, 2002.
NIELSEN, M.A., CHUANG, I.L. Quantum Computation and Quantum Information. Cambridge University Press, 2000.
STEEB, W. H., HARDY, Y. Problems And Solutions in Quantum Computing And Quantum Information. World Scientific Publishing Company, 2006.
ústna skúška
Slovenský alebo anglický.
Obsahové prerekvizity: Maticový počet. Lineárna algebra. Hilbertov priestor. Úvod do kvantovej mechaniky. Zložitosť algoritmov.
Kvantová informácia. Princípy kvantového počítania. Rýchla faktorizácia. Kvantové vyhľadávacie algoritmy a ich využitie pri riešení NP-úplných problémov. Trieda BQNP - analógia triedy NP. Kvantové kódovanie informácií. Kvantová kryptografia.
Získať prehľad o možnostiach využitia kvantových algortimov pri riešení zložitých výpočtových problémov, kódovaní informácií a v kryptológií.
1. Goldstern M., Judah H.: The Incompleteness Phenomenon, A New Course in Mathematical Logic, A K Peters, Wellesley, Massachusetts, 1995
2. S. Abiteboul, R. Hull, V. Vianu: Foundations of databases, Addison-Wesley Publishing Co, 1995
3. Švejdar, V. : Logika, Academia, Praha 2002
4. S. Krajči: Symbolická logika, UPJŠ Košice, 2008, ISBN: 978-80-7097-707-1
V dostatočnej miere porozumenie základným pojmom.
Slovenský alebo anglický.
1. Rozšírenie jazyka
2. Úplnosť predikátového počtu
3. Práca s rovnosťou
4. Definície nových symbolov
5. Prenexný normálny tvar formuly
6. Práca s netotálnymi funkciami
7. Aplikácie logiky v databázových systémoch.
Porozumienie základným pojmom matematickej logiky (jazyk, term, formula, axiómy, dôkaz, dokázateľnosť, pravda, model, syntax a sémantika, korektnosť, úplnosť) a schopnosť korektnej formulizácie.
1. J. M. Kizza: Guide to Computer Network Security, 4. ed., Springer 2017, ISBN 978-3-319-55605-5
2. S. Dua, X. Du: Data Mining and Machine Learning in CybersecurityCRC Press 2011, ISBN 978-1-4398-3942-3
3. M. H. Bhuyan, D. K. Bhattacharyya, J. K. Kalita: Network Traffic Anomaly Detection and Prevention Concepts, Techniques, and Tools Springer 2017, ISBN: 978-3-319-65186-6
4. R. E. Pino (Ed.): Network Science and Cybersecurity Springer 2014, ISBN: 978-1-4614-7596-5
anglický jazyk
Aktuálny pohľad na problémy počítačovej a sieťovej bezpečnosti.
Analýza, modelovanie a systematizácia zraniteľností.
Monitorovanie, zber a klasifikácia údajov o narušení bezpečnosti, možnosti automatizovaného vyhodnocovania anomálií, hrozieb a rizík.
Metodika formalizácie bezpečnostných požiadaviek organizácie s cieľom efektívneho posúdenia a riadenia rizík.
Možnosti a obmedzenia dostupných bezpečnostných riešení s ohľadom na použitý hardvér, softvér, operačné systémy a sieťové systémy detekcie narušenia.
1. RYAN, P. Y. A., SCHNEIDER, S.A.: Modelling and Analysis of Security Protocols, Addison Wesley, 2001
2. HUTH, M., RYAN, M.: Logic in Computer Science - Modelling and Reasoning about Systems, CUP, 1999
3. MENEZES, A., van OORSCHOT, P., VANSTONE, S.: Handbook of Applied Cryptography, CRC Press, 1996
Konzultácie v priebehu semestra.
Písomná a ústna skúška
Slovenský alebo anglický.
Autentifikačné a certifikačné postupy, distribúcia a správa kľúčov. Formálny popis kryptografického protokolu a možnosti jeho analýzy. Algebraické a logické postupy modelovania útokov, využitie dynamických logických systémov a Datalogu pre automatické dokazovanie bezpečnosti.
Orientovať sa v používaných kryptografických autentifikačných a certifikačných postupoch a spôsoboch ich kompromitáce. Porozumieť teoretickým základom tvorby formálnych modelov a možnostiam ich využitia. Získať prehľad o aktuálnych problémoch analýzy bezpečnosti kryptografických protokolov.
Aktívna účasť na medzinárodnej konferencii v zahraničí.
Aktívnou účasťou na medzinárodnej vedeckej konferencii v zahraničí doktorand preukazuje vysokú mieru spôsobilosti identifikovať, vyhodnotiť, aplikovať správne vedecké metódy alebo metodiku výskumu vo svojom vednom odbore. Demonštruje spôsobilosť reflektovať konkrétny vedecký problém využitím najnovších prístupov a ich kritickým aplikovaním. Preukazuje kompetentnosť inovatívnym spôsobom využívať jestvujúce teórie a koncepty, ako aj generovať nové originálne vedecké poznanie a komunikovať výsledky výskumu širšiemu publiku adekvátnymi prostriedkami a prostredníctvom cudzieho jazyka.
1. PEARL J.: Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems: Networks of Plausible Inference, Morgan – Kaufmann, San Francisco, CA, 1988
2. JENSEN, F. V.: An Introduction to Bayesian networks, UCL Press, 1996
3. DUBOIS, D., Prade, H.: Possibility Theory. Plenum Press, N.York, 1988
4. PARIS, J. B.: The uncertain Reasoners Companion. Cambridge University Press, 1994
Počas konzultácií v priebehu semestra.
Hodnotí sa samostatné a tvorivé zvládnutie teoretických a praktických aspektov problematiky, prehľad o súčasnom stave výzkumu a otvorených problémov a ďalšieho smerovania, formou písomnej a ústnej skúšky.
Slovenský alebo anglický.
požadované prerekvizity: Logika
- Belief ako pravdepodobnosť, Dempster-Shaferova belief, Pravdivostne extenzionálna belief, odvodzovacie procesy, princípy neistého uvažovania, revízia belief, nezávislosť, belief siete a zložitosť, belief v predikátovom počte.
- Miery možnosti a nutnosti, moznosť a pravdepodobnosť, fuzzy množiny konštruované zo štatistických dát, teória neistého uvažovania založená na possibility theory.
- Prehľad neurčitosti v systémoch umelej inteligencie, Bayesovské odvodzovanie, Markovovské a Bayesovské siete, grafická reprezentácie pravdepodobnostnej znalosti, Belief updating, belief revision, podpora rozhodovania, problém spojitých veličín, nebayesovské formalizmy pre modelovanie neurčitosti, vzťah logiky a pravdepodobnosti.
Cieľom predmetu je usmernenie študenta k samostatnému a tvorivému získavaniu najnovšíc poznatkov z oblasti modelovania nedokonalej informácie, aby študent získal potrebné nástroje k vlastnému vedeckému bádaniu v oblastiach, v ktorých je potrebná znalosť modelovania nedokonalej informácie.
1. M. Anthony, N. Biggs: Computational Learning Theory, Cambridge University Press, 1991, 1997.
2. Prednášky CS224n: Natural Language Processing with Deep Learning, Stanford University, 2019
3. A. P. Engelbrecht: Computational Intelligence, John Wiley & Sons, Ltd, 2005,
4. V. Kecman: Learning and Soft Computing, MIT Press, 2001
5. V. Mařík, a kol.: Umělá inteligence 4, Academia, Praha, 2003
6. P. Baldi, S. Brunak: Bioinformatics, MIT Press, 2001
Spracovanie projektu zameraného na metódy výpočtového učenia a umelej inteligencie.
Úspešné absolvovanie písomnej a ústnej časti skúšky zameranej na výpočtové učenie a umelú inteligenciu.
Slovenský alebo anglický.
1. Pojmy, hypotézy, algoritmy učenia, Booleovské formuly a reprezentácie
2. Pravdepodobnostné učenie
3. Efektívne algoritmy I
4. Efektívne algoritmy II
5. VC dimenzia
6. CS224N: Úvod a slovné vektory
7. CS224N: Slovné vektory a významy slov, klasifikácia okna slova, neurónové siete, PyTorch, RNN a jazykové modely
8. CS224N: RNN a jazykové modely, maticový počet a BP, závislosť jazykovej štruktúry
9. CS224N: Strojový preklad Seq2Seq a attention (L8)
10. CS224N: Konvolučné siete pre NLP (L11)
11. CS224N: Modely podslov (L12)
12. CS224N: Kontextové vloženia slov (L13): BERT
13. CS224N: Kontexty použitia modelovania: Kontextové reprezentácie a predtrénovanie. ELMo, BERT
14. CS224N: Generovanie prirodzeného jazyka
Poznatky o metódach používaných pre riešenie problémov v nasledujúcich dvoch oblastiach:
1. Učenie z experimentálnych dát - príiklady, vzorky, merania, záznamy, alebo pozorovania.
2. Zaradenie existujúcich štruktúrovaných ľudských poznatkov do vytváraných systémov - skúsenosti, expertná činnosť, heuristiky.
1. Poeppel D., Mangun G., Gazzaniga M. (ed.): The Cognitive Neurosciences. 6th ed. MIT Press.
2020. ISBN-13: 978-0262043250
2. Dayan P and LF Abbott: Theoretical Neuroscience - Computational and Mathematical
Modeling of Neural Systems. MIT Press, 2005 ISBN-13: 978-0262541855
3. Thagard P: Mind: Introduction to Cognitive Science, 2nd Edition. Bradford Books. ISBN-13 :
978-0262701099
4. KANDEL, E. R., SCHWARTZ, J. H. and JESSELL, T.M.: Principles of Neural Science.
McGraw-Hill, 2021 ISBN-13: 978-1259642234
5. HERTZ, J., KROGH, A. and PALMER R. G.: Introduction to the theory of neural
computation. Addison-Wesley 1991 ISBN-13: 978-0201515602
Písomný test v polovici semestra. Projekt.
Záverečná skúška pozostávajúca z písomnej a/alebo ústnej časti
angličtina
Obahové prerekvizity: programovanie, matematika, základy neurobiológie a kognitívnej psychológie
1. Kognitívna veda
2. Neurón, synaptický prenos, CNS, Experimentálne metódy
3. Sluch a reč: všeobecný úvod
4. Priestorový sluch
5. Analýza sluchovej scény, “cocktail party effect“, informačné maskovanie
6. Zrak: úvod – dráhy, vnímanie, ilúzie
7. Binokulárne a priestorové videnie
8. Vizuálne vnímanie pohybu
9. Senzorický a motorický systém
10. Pamäť
11. Pozornosť
12. Emócie, motivácia, učenie (podmieňovanie, reinforcment)
13: Myslenie, vedomie
Zručnosti v kvantitatívnej analýze a modelovaní neurálnych dát. Prehľlad kognitívnych funkcií a ich neurálnej bázy v ľudskom mozgu.
Zavedenie novej informačnej technológie do výučby.
1. Lewis Tunstall, Leandro von Werra, Thomas Wolf: Natural Language Processing with Transformers, ISBN 978-1098136796, O'Reilly Media, 2022
2. Yoav Goldberg: A Primer on Neural Network Models for Natural Language Processing, available online: <https://u.cs.biu.ac.il/~yogo/nnlp.pdf>
3. Dan Jurafsky, James H. Martin: Speech and Language Processing, available online: <https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/>
Hodnotenie individuálnej práce pri teoretických základov spracovania prirodzeného jazyka. Ústna skúška zameraná na vybranú oblasť NLP.
slovenský, anglický
1. slová, tokeny, n-gramy, embeddingy
2. transformery
3. veľké jazykové modely
4. trénovanie jazykových modelov
5. Information retrieval a RAG
6. Extrahovanie informácií z textov
7. Agentové systémy a znalostné grafy
Porozumenie princípom metód využívaných pri spracovaní prirodzeného jazyka. Praktické riešenie vybraných úloh nad reálnymi dátami.
Odporúčaná literatúra je stanovená individuálne v súlade s témou dizertačnej práce.
Dizertačná práca je výsledkom vlastného vedeckého výskumu študenta. Nesmie vykazovať prvky akademického podvodu a musí spĺňať kritériá správnej výskumnej praxe definované v Rozhodnutí rektora č. 21/2021, ktorým sa stanovujú pravidlá posudzovania plagiátorstva na Univerzite Pavla Jozefa Šafárika v Košiciach a jej súčastiach. Plnenie kritérií sa overuje najmä v procese školenia a v procese obhajoby práce. Ich nedodržanie je dôvodom na začatie disciplinárneho konania.
slovenský alebo anglický
1. Vypracovanie dizertačnej práce v súlade s pokynmi školiteľa.
2, Prezentácia výsledkov dizertačnej práce pred skúšobnou komisiou.
3. Zodpovedanie otázok od oponentov a otázok súvisiacich s témou dizertačnej práce v rámci diskusie.
Dizertačná práca má charakter vedeckej práce a študent ňou preukáže rozsiahle zvládnutie teórie a odbornej terminológie študijného odboru, nadobudnutie vedomostí, zručností a kompetentností v súlade s deklarovaným profilom absolventa študijného programu, ako aj schopnosť aplikovať ich originálnym spôsobom pri riešení vybraného vedeckého problému. Študent preukáže schopnosť samostatnej vedeckej práce z obsahového, formálneho a etického hľadiska. Ďalšie podrobnosti dizertačnej práce určuje Smernica č. 1 /2011 o základných náležitostiach záverečných prác a Študijný poriadok UPJŠ v Košiciach pre doktorandské štúdium.
Hromkovič, J.: Algorithmics for Hard Problems, Introduction to Combinatorial Optimization, Randomization, Approximation, and Heuristics, Springer=Verlag 2004.
Hromkovič, J.: Communication Protocols - An Exemplary Study of the Power of Randomness. In: Handbook on Randomized Computing, P.Pardalos, S.Rajasekaran, J.Reif, J.Rolim, Eds., Kluwer Publ., 2001.
Hromkovič, J.: Design and analysis of ranodmized algorithms. Springer-Verlag, 2005.
Hromkovič, J.: Einführung in die algorithmischen Konzepte der Informatik, Teubner, 2001.
Motwani R. and Raghavan P.: Randomized Algorithms. Cambridge University Press 1995.
Mitzenmacher M. and Upfal P.: Probability and Computing: Randomized Algorithms and Probabilistic Analysis. Cambridge University Press 2005.
Závečná skúška, pozostávajúca z písomnej a ústnej časti.
Slovenský alebo anglický.
Obsahové prerekvizity: Základné znalosti z oblasti teórie pravdepobnosti, výpočtovej zložitosti, a programovania.
1. Základné pojmy z teórie pravdepodobnosti, základné pravdepodobnostné výpočtové modely.
2. Algoritmy typu Las Vegas a Monte Carlo s jednostrannou chybou.
3. Algoritmy typu Monte Carlo s obojstrannou ohraničenou a neoraničenou chybou.
4. Pravedpodobnostné triedy a polynomiálnym časom.
5. Technika šermovania s protivníkom (foiling the adversary).
6. Technika hašovania.
7. Technika založená na otlačkoch (fingerprinting).
8. Klasifikácia optimalizačných prblémov.
9. Dizajn aproximačnýc algoritmov pre základné optimalizačné problémy,
10. PTAS a FPTAS.
11. Neaproximovateľnosť.
12. Dizajn randomizovaných algoritmov.
13. Derandomizácia.
14. Heuristiky.
Získať širší prehľad v oblasti pravdepodobnostných a aproximačných algoritmov, ich klasifikácii, efektívnosti, a pravdepodnobnosti výskytu chýb.
Oosterhof, N. N., Connolly, A. C., and Haxby, J. V. CoSMoMVPA: multi-modal multivariate pattern analysis of neuroimaging data in Matlab / GNU Octave. Frontiers in Neuroinformatics, 2016. doi:10.3389/fninf.2016.00027.
Connolly, A. C., Guntupalli, J. S., Gors, J., Hanke, M., Halchenko, Y. O., Wu, Y. C., Abdi, H., and Haxby, J. V. The Representation of Biological Classes in the Human Brain. Journal of Neuroscience, 32(8):2608–2618, February 2012.
Haxby, J. V., Gobbini, M. I., Furey, M. L., Ishai, A., Schouten, J. L., and Pietrini, P. Distributed and overlapping representations of faces and objects in ventral temporal cortex. Science, 293(5539):2425–2430, September 2001.
Písomný test v polovici semestra. Projekt. Záverečná skúška pozostávajúca z písomnej a/alebo ústnej časti
anglický
1. Advanced GLM modeling
2. Intro to machine learning
3. Multi-voxel Pattern Analysis: A neuroscientific perspective
4. Multi-voxel pattern analysis v/s Univariate
5. CosmoMVPA toolset
6. Split half correlation analysis
7. Search Light analysis
8. SVM and other classifiers
Schopnosť použiť pokročilé výpočtové nástroje pre analýzu fMRI dát.
Odporúčaná literatúra je stanovená individuálne v súlade s témou dizertačnej práce.
Písomná práca k dizertačnej skúške je výsledkom vlastného vedeckého výskumu študenta. Nesmie vykazovať prvky akademického podvodu a musí spĺňať kritériá správnej výskumnej praxe definované v Rozhodnutí rektora č. 21/2021, ktorým sa stanovujú pravidlá posudzovania plagiátorstva na Univerzite Pavla Jozefa Šafárika v Košiciach a jej súčastiach. Plnenie kritérií sa overuje najmä v procese školenia a v procese obhajoby práce. Ich nedodržanie je dôvodom na začatie disciplinárneho konania.
Slovenský alebo anglický
1. Vypracovanie písomnej práce k dizertačnej skúške v súlade s pokynmi školiteľa.
2, Prezentácia obsahu písomnej práce k dizertačnej skúške pred skúšobnou komisiou.
3. Zodpovedanie otázok oponentov a otázok súvisiacich s témou písomnej práce k dizertačnej skúške v rámci diskusie.
Písomná práca k dizertačnej skúške má charakter vedeckej práce a študent ňou preukáže rozsiahle zvládnutie teórie a odbornej terminológie študijného odboru, nadobudnutie vedomostí, zručností a kompetentností v súlade s deklarovaným profilom absolventa študijného programu, spracovanie prehľadu súčaného stavu v danej oblasti, a formulácia originálnych vedeckých cieľov. Študent preukáže schopnosť samostatnej vedeckej práce z obsahového, formálneho a etického hľadiska. Ďalšie podrobnosti písomnej práce k dizertačnej skúške určuje Smernica č. 1 /2011 o základných náležitostiach záverečných prác a Študijný poriadok UPJŠ v Košiciach pre doktorandské štúdium.
Beránek, J. (2023). Moderní pedagogické metody a přístupy. Praha: Portál.
Fiala, M. (2023). Didaktika a metodika v současné škole. Praha: Grada Publishing.
Kováč, M. (2023). Vzdelávanie v 21. storočí: Inovatívne prístupy a metódy. Nitra: Vydavateľstvo UKF v Nitre.
Koudelka, J. (2023). Moderní didaktika a její aplikace. Praha: Karolinum.
Křížová, M., & Šebová, P. (2023). Vzdělávání učitelů: Teoretické a praktické přístupy. Praha: Triton.
Kučerová, M. (2023). Vzdělávání učitelů a profesionální rozvoj. Praha: Triton.
Mocová, M., & Lázňovská, M. (2023). Pedagogika a jej aplikácie v praxi. Bratislava: Vydavateľstvo Spolku slovenských pedagogických pracovníkov.
Novák, J., & Pol, M. (2024). Pedagogické výzkumy a inovace ve vzdělávání. Praha: Portál.
Sikora, J. (2022). Didaktika a metodika vzdelávania: Nové výzvy a trendy. Bratislava: Vydavateľstvo Univerzity Komenského v Bratislave.
Škoda, J. (2022). Efektivní výuka: Praktické strategie a metody. Praha: Grada Publishing.
Švec, J. (2023). Didaktika a školní politika: Teorie a praxe. Praha: Grada Publishing.
Vojtová, K. (2024). Diferenciace a inkluze ve vzdělávání. Praha: Wolters Kluwer.
1. Vypracovanie pedagogického denníka - 100%.
2. Povinná aktívna účasť a dochádzka v súlade so Študijným poriadkom.
slovenský
Osobnosť vysokoškolského učiteľa. Vyučovací štýl učiteľa. Študent vo vysokoškolskej výučbe. Učebné štýly študentov. Možnosti prispôsobenia vyučovacích štýlov učiteľa a učebných štýlov študentov. Interakcia a komunikácia vysokoškolský učiteľ – študent vo vyučovacom procese. Pedagogické kompetencie vysokoškolského učiteľa. Didaktická analýza učiva, učebný text, učebnica. Formy vysokoškolskej výučby. Metódy vysokoškolskej výučby. Metódy preverovania a hodnotenia študentov. Tvorba didaktického testu. Projektovanie vyučovacieho procesu vysokoškolského učiteľa. Sebareflexia vysokoškolského učiteľa.
Študent/ka po absolvovaní predmetu získa vedomosti, zručnosti a kompetencie, t.j. dokáže:
Vedomosti
Definovať a aplikovať základné didaktické zásady, metódy, formy a prostriedky vo vyučovacom procese vysokoškolských odborných predmetov. Identifikovať a špecifikovať edukačné postupy vysokoškolského učiteľa, zamerané na efektívne riadenie výučby, pedagogickú diagnostiku a hodnotenie výsledkov vzdelávania. Rozpoznať rôzne prístupy k pedagogickej evaluácii a ich vplyv na zlepšenie kvality vzdelávacieho procesu na vysokej škole.
Zručnosti
Implementovať účinné edukačné metódy a techniky do výučby odborných predmetov, prispôsobené potrebám vysokoškolských študentov. Vykonávať pedagogickú diagnostiku, hodnotiť pokrok študentov a aplikovať vhodné evalvačné metódy na zlepšenie výsledkov vzdelávania. Analyzovať a reflektovať vlastný vyučovací proces, identifikovať oblasti na zlepšenie a zefektívnenie výučby odborných predmetov, vrátane racionalizácie časovej a obsahovej štruktúry výučby. Prezentovať konkrétne návrhy na zefektívnenie vyučovacieho procesu, vrátane využívania nových technológií a inovatívnych pedagogických prístupov.
Kompetencie
Sebavedome a efektívne riadiť výučbu vysokoškolských predmetov, aplikujúc edukačné spôsobilosti zohľadňujúce špecifiká vzdelávania na vysokej škole. Kriticky reflektovať vlastnú pedagogickú prax a výsledky vzdelávania študentov s cieľom zlepšiť výučbové postupy a dosiahnuť vyššiu kvalitu vzdelávacieho procesu. Aplikovať inovatívne riešenia na racionalizáciu a zefektívnenie vyučovacieho procesu, s cieľom zvýšiť angažovanosť a úspešnosť vysokoškolských študentov.
Spolupráca doktoranda pri organizovaní konferencií.
Výučba dvojhodinového cvičenia alebo seminára počas celého semestra.
Alexitch, L. R. (2005). Applying social psychology to education. Social Psychology.–Еd.: Schneider F., Gruman J., Coutts L.–Sage Publications, Inc, 205-228.
Fry, H., Ketteridge, S., & Marshall, S. (2008). A handbook for teaching and learning in higher education: Enhancing academic practice. Routledge.
Mareš, J.: Pedagogická psychologie. Portál, 2013.
Kniha psychologie. Universum, 2014
Čáp, J., Mareš, J.: Psychologie pro učitele. Praha: Portál 2007.
Vágnerová, M.: Školní poradenská psychológie pro pedagogy. Praha: Karolínum 2005.
Cuevas, J. A., Childers, G., & Dawson, B. L. (2023). A rationale for promoting cognitive science in teacher education: Deconstructing prevailing learning myths and advancing research-based practices. Trends in neuroscience and education, 100209.
University teacher and his work in the teaching process with a focus on:
teacher in relation to himself (cognitive, personality, social competencies and competencies in the use of methods), in relation to students and as part of the teacher-student relationship based on selected areas of cognitive psychology, psychology of emotions and motivation, developmental psychology, social psychology , educational psychology and health psychology with application to the university environment
Prípadová štúdia, mikrovýstup, jeho analýza
Aktuálne úpravy predmetu sú uvedené v elektronickej nástenke predmetu.
slovenský
Vysokoškolský učiteľ a jeho pôsobenie v procese vyučovania so zameraním sa na:
učiteľa vo vzťahu k sebe samému (kognitívnym, osobnostným, sociálnym kompetenciám a kompetenciám v oblasti využívania metód), vo vzťahu k študentom a ako súčasť vzťahu učiteľ-žiak na základe vybraných oblastí z kognitívnej psychológie, psychológie emócií a motivácie, vývinovej psychológie, sociálnej psychológie, pedagogickej psychológie a psychológie zdravia s aplikáciou na vysokoškolské prostredie
Obsah predmetu vychádza z vybraných psychologických poznatkov z kognitívnej psychológie, psychológie emócií a motivácie, psychológie osobnosti, vývinovej, sociálnej, pedagogickej psychológie a psychológie zdravia. Výučba je realizovaná kombináciou prednášok s interaktívnymi, zážitkovými metódami, diskusiou, otvorenou komunikáciou pri vzájomnom rešpekte, podpore samostatnosti, aktivity a motivácie študentov.
Osnova:
Vysokoškolský učiteľ a jeho pôsobenie v procese vyučovania so zameraním sa na:
učiteľa vo vzťahu k sebe samému (kognitívnym, osobnostným, sociálnym kompetenciám a kompetenciám v oblasti využívania metód), vo vzťahu k študentom a ako súčasť vzťahu učiteľ-žiak na základe vybraných oblastí z kognitívnej psychológie, psychológie emócií a motivácie, vývinovej psychológie, sociálnej psychológie, pedagogickej psychológie a psychológie zdravia s aplikáciou na vysokoškolské prostredie.
Študenti po absolvovaní kurzu nadobudnú vedomosti umožňujúce porozumieť, zhrnúť a vysvetliť vybrané psychologické poznatky z kognitívnej psychológie, psychológie emócií a motivácie, psychológie osobnosti, vývinovej, sociálnej, pedagogickej psychológie a psychológie zdravia. Osvoja si zručnosti aplikovať uvedené psychologické poznatky nevyhnutné pre profesionálny, kompetentný výkon vysokoškolskej učiteľskej praxe doktorandov a rozvinú si kompetencie vytvoriť a zrealizovať výučbu odbornej témy s uplatneným psychologických poznatkov ako aj hodnotiť svoj výkon a výkon svojich spolužiakov formou konštruktívnej spätnej väzby.
Podaný patent, vynález, vytvorený softvérový produkt.
Autorstvo alebo spoluatorstvo pri registrácii patentov, vynálezov a softvéru.
Doktorand preukazuje spôsobilosť vytvoriť inovatívny produkt v danom vednom odbore, alebo s dosahom v interdisciplinárnom meradle či v technickej praxi.
Uverejnenie publikácie doktoranda (aj v spolupráci s inými spoluautormi) v recenzovanom zahraničnom alebo v recenzovanom domácom zborníku.
Získaná citácia registrovaná v SCI alebo Scopus
Citácia príspevku doktoranda ako autora alebo spoluautora v SCI.
Získanie citácie preukazuje široké a veľmi dobre podložené vedecké poznanie v skúmanej oblasti, založené na spôsobilosti formulovať výskumné otázky, reflektovať vedecký problém takým spôsobom, ktorý generuje nové poznanie. Zároveň citácia v indexovanom zdroji preukazuje kompetentnosti komunikovať nové poznanie, ktoré je významným príspevkom k vedeckému poznaniu, na najvyššej expertnej úrovni.
Spoluriešiteľ domáceho projektu.
Zapojenie sa do riešenia projektu na fakulte.
Doktorand preukazuje spôsobilosť podieľať sa na tímovej práci, prinášať vlastný vklad do riešenia projektového zámeru a preberať zodpovednosť za pridelené úlohy. Riešením domáceho projektu nadobúda spôsobilosť realizovať projektový zámer podľa stanoveného postupu, dodržiavať harmonogram projektu, koordinovať vlastnú činnosť so spolupracovníkmi, podieľať sa na tvorbe výstupov. Doktorand získava cenné skúsenosti z praktického chodu grantového projektu.
R.P. Dobrow, Introduction to Stochastic Processes with R, Wiley, 2016, ISBN 978-1-118-74065-1
R.H. Shumway, D.S. Stoffer, Time Series Analysis and Its Applications, Examples with R, Springer, 2017, ISBN 978-3-319-52452-8
Ch. J. Geyer, Bayesian Inference via Markov Chain Monte Carlo (MCMC), 2021, https://www.stat.umn.edu/geyer/3701/notes/mcmc-bayes.html
G.P. Nason, Wavelet Methods in Statistics with R, Springer, 2011, ISBN: 978-0-387-75960-9
Ch. K. Chui, G. Chen, Kalman Filtering, Springer, ISBN 978-3-319-47610-0, 2017
Cs. Török, H.-P. Bernhard, Wavelet Shrinkage and Mutual Information, Communications of JINR, Dubna, Russia, 1999
Nonparametric Regression Smoothers in R, http://users.stat.umn.edu/~helwig/notes/smooth-notes.html#simple-smoothers-in-r
J. S. Simonoff, Smoothing Methods in Statistics, Springer, ISBN-13: 978-0387947167, 1996
Schopnosť sformulovať problém v osvojenej terminológii a riešiť ho v rámci projektu.
Zadanie.
Skúška ústna.
Slovenský alebo anglický.
1. Náhodné procesy a časové rady, kĺzavý priemer, ARIMA procesy
2. Markovove reťazce, Markov Chains Monte Carlo - MCMC
3. Stacionárne procesy a korelačná funkcia
4. Martingály, Wienerov proces a SDR
5. Fourierova transformácia, FFT, Fourierove rady
6. Waveletová analýza
7. Filtrácia, Kalmanov filter
8. Modelovanie, Testy dobrej shody; Vierohodnost a Bayesov princíp
9. Vzájomná informácia, Fisherova informácia, Akaike kritérium
10. Neparametrický odhad a aproximácia: Nadaraya-Watson jadro, Loess (locally estimated scatterplot smoothing)
11. Vyhladzovací spline a penalizácia, viacrozmerný adaptívny regresný spline (MARS), zovšeobecnený aditívny model (GAM)
Doktorand počas absolvovania predmetu osvojí najrelevantnejšie metódy spracovania signálov a zodpovedajúceho softvéru. Bude schopný objasniť rozdiely medzi typmi stochastických modelov dát a tak analyzovať a simulovať dáta, určiť schému alebo závislosť medzi atribútmi a získať informácie.
Spoluriešiteľ interného VVGS grantu.
Doktorand preukazuje spôsobilosť podieľať sa na tímovej práci, prinášať vlastný vklad do riešenia projektového zámeru v rámci interného grantového systému na UPJŠ. Riešením interného VVGS grantu nadobúda spôsobilosť realizovať projektový zámer podľa stanoveného postupu, dodržiavať harmonogram projektu, koordinovať vlastnú činnosť so spolupracovníkmi, podieľať sa na tvorbe výstupov. Doktorand získava cenné skúsenosti z praktického chodu grantového projektu.
Členstvo v riešiteľskom kolektíve medzinárodného projektu.
Zapojenie sa ro riešenia medzinárodného projektu.
Active involvement by solving a specific task within a team of international project solvers. The PhD student demonstrates the ability to work in a team, take responsibility for the assigned task, adhere to the time schedule and fulfill the project outputs. The PhD student gains personal experience from the implementation of an international project, participation in its key stages, creation of measurable outputs, grant funding of science.
Aktívne zapojenie riešením konkrétnej úlohy v rámci kolektívu riešiteľov medzinárodného projektu. Doktorand preukazuje spôsobilosť tímovej práce, preberania zodpovednosti za pridelenú úlohu, dodržiavania časového harmonogramu a plnenia výstupov projektu. Doktorand získava osobné skúsenosti z realizácie medzinárodného projektu, participácie na jeho kľúčových etapách, tvorbe merateľných výstupov, grantového financovania vedy.
Súčasná odborná a vedecká literatúra v oblasti témy dizertačnej práce alebo príbuznej oblasti.
Podmienkou absolvovania predmetu je súhrnná prezentácia výsledkov študenta v oblasti výskumu a prezentácia naštudovaných odborných a vedeckých textov.
Slovenský alebo anglický.
1. Samostatné štúdium odborných a vedeckých textov orientovaných na problematiku príbuznú téme dizertačnej práce,
2. Prezentácia novozískaných poznatkov,
3. Súhrnná prezentácia výskumnej činnosti.
Výsledkom vzdelávania je usmernenie študenta k samostatnému a tvorivému získavaniu najnovších poznatkov orientovaných na problematiku príbuznú téme dizertačnej práce študenta a priebežné overovanie jeho schopností novozískané poznatky prezentovať.
Súčasná odborná a vedecká literatúra v oblasti témy dizertačnej práce alebo príbuznej oblasti.
Podmienkou absolvovania predmetu je súhrnná prezentácia výsledkov študenta v oblasti výskumu a prezentácia naštudovaných odborných a vedeckých textov.
Slovenský alebo anglický.
1. Samostatné štúdium odborných a vedeckých textov orientovaných na problematiku príbuznú téme dizertačnej práce,
2. Prezentácia novozískaných poznatkov,
3. Súhrnná prezentácia výskumnej činnosti.
Výsledkom vzdelávania je usmernenie študenta k samostatnému a tvorivému získavaniu najnovších poznatkov orientovaných na problematiku príbuznú téme dizertačnej práce študenta a priebežné overovanie jeho schopností novozískané poznatky prezentovať.
Súčasná odborná a vedecká literatúra v oblasti témy dizertačnej práce alebo príbuznej oblasti.
Podmienkou absolvovania predmetu je súhrnná prezentácia výsledkov študenta v oblasti výskumu a prezentácia naštudovaných odborných a vedeckých textov.
Slovenský alebo anglický.
1. Samostatné štúdium odborných a vedeckých textov orientovaných na problematiku príbuznú téme dizertačnej práce,
2. Prezentácia novozískaných poznatkov,
3. Súhrnná prezentácia výskumnej činnosti.
Výsledkom vzdelávania je usmernenie študenta k samostatnému a tvorivému získavaniu najnovších poznatkov orientovaných na problematiku príbuznú téme dizertačnej práce študenta a priebežné overovanie jeho schopností novozískané poznatky prezentovať.
Súčasná odborná a vedecká literatúra v oblasti témy dizertačnej práce alebo príbuznej oblasti.
Podmienkou absolvovania predmetu je súhrnná prezentácia výsledkov študenta v oblasti výskumu a prezentácia naštudovaných odborných a vedeckých textov.
Slovenský alebo anglický.
1. Samostatné štúdium odborných a vedeckých textov orientovaných na problematiku príbuznú téme dizertačnej práce,
2. Prezentácia novozískaných poznatkov,
3. Súhrnná prezentácia výskumnej činnosti.
Výsledkom vzdelávania je usmernenie študenta k samostatnému a tvorivému získavaniu najnovších poznatkov orientovaných na problematiku príbuznú téme dizertačnej práce študenta a priebežné overovanie jeho schopností novozískané poznatky prezentovať.
Súčasná odborná a vedecká literatúra v oblasti témy dizertačnej práce alebo príbuznej oblasti.
Podmienkou absolvovania predmetu je súhrnná prezentácia výsledkov študenta v oblasti výskumu a prezentácia naštudovaných odborných a vedeckých textov.
Slovenský alebo anglický.
1. Samostatné štúdium odborných a vedeckých textov orientovaných na problematiku príbuznú téme dizertačnej práce,
2. Prezentácia novozískaných poznatkov,
3. Súhrnná prezentácia výskumnej činnosti.
Výsledkom vzdelávania je usmernenie študenta k samostatnému a tvorivému získavaniu najnovších poznatkov orientovaných na problematiku príbuznú téme dizertačnej práce študenta a priebežné overovanie jeho schopností novozískané poznatky prezentovať.
Súčasná odborná a vedecká literatúra v oblasti témy dizertačnej práce alebo príbuznej oblasti.
Podmienkou absolvovania predmetu je súhrnná prezentácia výsledkov študenta v oblasti výskumu a prezentácia naštudovaných odborných a vedeckých textov.
Slovenský alebo anglický.
1. Samostatné štúdium odborných a vedeckých textov orientovaných na problematiku príbuznú téme dizertačnej práce,
2. Prezentácia novozískaných poznatkov,
3. Súhrnná prezentácia výskumnej činnosti.
Výsledkom vzdelávania je usmernenie študenta k samostatnému a tvorivému získavaniu najnovších poznatkov orientovaných na problematiku príbuznú téme dizertačnej práce študenta a priebežné overovanie jeho schopností novozískané poznatky prezentovať.
Súčasná odborná a vedecká literatúra v oblasti témy dizertačnej práce alebo príbuznej oblasti.
Podmienkou absolvovania predmetu je súhrnná prezentácia výsledkov študenta v oblasti výskumu a prezentácia naštudovaných odborných a vedeckých textov.
Slovenský alebo anglický.
1. Samostatné štúdium odborných a vedeckých textov orientovaných na problematiku príbuznú téme dizertačnej práce,
2. Prezentácia novozískaných poznatkov,
3. Súhrnná prezentácia výskumnej činnosti.
Výsledkom vzdelávania je usmernenie študenta k samostatnému a tvorivému získavaniu najnovších poznatkov orientovaných na problematiku príbuznú téme dizertačnej práce študenta a priebežné overovanie jeho schopností novozískané poznatky prezentovať.
Súčasná odborná a vedecká literatúra v oblasti témy dizertačnej práce alebo príbuznej oblasti.
Podmienkou absolvovania predmetu je súhrnná prezentácia výsledkov študenta v oblasti výskumu a prezentácia naštudovaných odborných a vedeckých textov.
Slovenský alebo anglický.
1. Samostatné štúdium odborných a vedeckých textov orientovaných na problematiku príbuznú téme dizertačnej práce,
2. Prezentácia novozískaných poznatkov,
3. Súhrnná prezentácia výskumnej činnosti.
Výsledkom vzdelávania je usmernenie študenta k samostatnému a tvorivému získavaniu najnovších poznatkov orientovaných na problematiku príbuznú téme dizertačnej práce študenta a priebežné overovanie jeho schopností novozískané poznatky prezentovať.
Spoluriešiteľ projektu aplikovaného výskumu
Doktorand preukazuje spôsobilosť podieľať sa na tímovej práci, prinášať vlastný vklad do riešenia projektového zámeru aplikovaného výskumu a preberať zodpovednosť za pridelené úlohy. Riešením projektu aplikovaného výskumu nadobúda spôsobilosť realizovať projektový zámer podľa stanoveného postupu, dodržiavať harmonogram projektu, koordinovať vlastnú činnosť so spolupracovníkmi, podieľať sa na tvorbe výstupov aplikovaného výskumu. Doktorand získava cenné skúsenosti z praktického chodu grantového projektu so zameraním na aplikovaný výskum.
1. GOODFELLOW Ian, BENGIO Yoshua a Aaron COURVILLE. Deep Learning. MIT Press, 2016. ISBN: 9780262035613.
2. HERTZ, John, Anders KROGH a Richard G. PALMER. Introduction to the theory of neural computation. Redwood City: CRC Press, [1991]. Santa Fe Institute studies in the sciences of complexity. ISBN 0-201-51560-1.
3. KVASNIČKA, Vladimír. Úvod do teórie neurónových sietí. [Slovenská republika]: IRIS, 1997. ISBN 80-88778-30-1.
4. ŠÍMA, Jiří a Roman NERUDA. Teoretické otázky neuronových sítí. Praha: MATFYZPRESS, 1996. ISBN 80-85863-18-9.
5. HASSOUN, M. H.: Fundamentals of artificial neural networks, The MIT Press, 1995.
6. HAYKIN, S.: Neural Networks, A comprehensive foundation, Prentice-Hall, second edition 1999.
Hodnotenie individuálnej práce pri štúdiu teoretických otázok neurónových sietí - pokročilé metódy neurónových sietí. Ústna skúška zameraná na vybraný typ neurónovej siete.
Slovenský alebo anglický.
1.-3. Zložitosť neurónových sietí.
4.-6. Pravdepodobnostné neurónové siete.
7.-9. Výpočtová sila neurónových sietí s dôkazmi transformácie jednotlivých modelov.
10.-12. Aproximácia funkcií pomocou neurónových sietí.
13. Kolmogorovová veta a vety na ňu nadväzujúce.
Oboznámiť sa s matematickými princípmi práce a modelovaním neurónových sietí a tiež s ich výpočtovými schopnosťami.
Poldrack R.: Handbook of Functional MRI Data Analysis. Cambridge University Press. 2011. ISBN-13: 978-0521517669
Písomný test v polovici semestra. Projekt.
Záverečná skúška pozostávajúca z písomnej a/alebo ústnej časti
anglický
1. Design methods for stimulus-driven and task-driven fMRI experiments.
2. Design methods for resting-state fMRI experiments and other types.
3. Workflows for model-based analysis methods.
4. Workflows for data-driven analysis methods.
5. Analysis methods using MVPA.
6. Analysis using ICA and graph theory.
7. Computational modeling.
8. Parametric and non-parametric statistics.
9. Integrating functional MRI with PET / EEG / MEG.
10. Tools: FreeSurfer, FSL.
11. diffusion MRI data, connectomics.
12. large-scale neuroimaging initiatives, Big Data analysis, and machine learning.
Základy nevyhnutné pre návrh, vykonávanie a interpretáciu fMRI experimentov. Prednášky sú formátované ako pokročilé semináre, kombinované s priamymi cvičeniami. Kurz tiež poskytne základné neurovedné koncepty.
Vedenie študenta bakalárskeho štúdia pri vypracovaní bakalárskej záverečnej práce, ktorú študent odovzdá k obhajobe.
E. Süli, D.F. Mayers, An Introduction to Numerical Analysis, Cambridge University Press, 2003, ISBN 0 521 81026 4
V.A. Bloomfield, Using R for Numerical Analysis in Science and Engineering, Chapman & Hall, 2014, 978-1-4398-8449-2
S. Sheather, A Modern Approach to Regression with R, Springer, 2009, 978-0-387-09607-0
R.I. Kabacoff, R in Action, Data analysis and graphics with R, 3rd edition, Manning, 2021, ISBN-13: 978-1617296055
J. Andel, Matematická statistika, SNTL/ALFA, 1985
T. Hastie, R. Tibshurani, J.H. Friedman, The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Spinger, 2017, 978-0387848570
O. Jones, R. Maillardet, A. Robinson, Introduction to Scientific Programming and Simulation Using R, Chapman & Hall, 2nd Edition, 2014, 978-1-4665-7001-6
Schopnosť sformulovať problém v osvojenej terminológii a riešiť ho v rámci projektu.
Zadanie.
Skúška ústna.
Slovenský alebo anglický.
1. Riešenie sústav rovníc, QR, SVD a vlastné tváre
2. Ortogonalizácia
3. C2 Splajny C2, B-splajny, rovnomerné a nerovnomerné splajny
4. Interpolacné splajny; 2D a 3D splajny
5. Parametrická aproximácia a vyhladzovanie údajov
6. Po castiach aproximácia s automatickou detekciou uzla a penalizáciou
7. Chebyshevove uzly a CHEBFUN
8. Logistická regresia
9. Viacrozmerné metódy, hlavné komponenty
10. Faktorová analýza, diskriminacná analýza
11. Klastrová analýza
Po absolvovaní predmetu doktorand pri riešení nového typu problému je schopný zvoliť si vhodnú metódu na základe analýzy požiadaviek a princípov uvažovanej numerickej metódy a algoritmu. Študent si osvojí vhodný softvér na spracovania dát a získanie informácií.
Vypracovanie posudku na bakalársku prácu podľa požiadaviek stanovených na písanie posudkov.
Vedenie študenta bakalárskeho alebo magisterského štúdia pri odbornej a vedeckej práci, s ktoru študent vystúpi na ŠVK.
J.E. Hopcroft, R.Motwani, J.D. Ullman: Introduction to automata theory, languages, and computation, Addison-Wesley, 2007.
M. Sipser: Introduction to the Theory of Computation, Thomson, 2nd edition, 2006.
S. Arora, B. Barak: Computational Complexity: A Modern Approach, Cambridge Univ. Pess, 2009.
C. Calude and J. Hromkovič: Complexity: A Language-Theoretic Point of View, in G. Rozenberg and A. Salomaa, Handbook of Formal Languages II, Springer, 1997.
G.Brassard, P.Bradley: Fundamentals of algorithmics, Prentice Hall, 1996.
Ch. H. Papadimitriou: Computational Complexity, Addison-Wesley, 1994.
D.P.Bovet, P.Crescenzi: Introduction to the theory of complexity, Prentice Hall, 1994.
Závečná skúška, pozostávajúca z písomnej a ústnej časti.
Slovenský alebo anglický.
Obsahová prerekvizita: Základné znalosti v oblasti formálnych jazykov, automatov, a programovania.
1. Miery pre časovú a pamäťovú zložitosť, základné výpočtové modely: jedno- a viac-páskové Turingove stroje, jednotková a logarithmická cena.
2. Základné triedy zložitosti: L, NL, P, NP, PSPACE, NPSPACE, EXPTIME, NEXPTIME, EXPSPACE.
3. P versus NP, L versus NL. Príklady úplných problémov v týchto triedach.
4. Redukcie v polynomiálnom čase a logaritmickej pamäti, definície a základné vlastnosti úplných problémov.
5. NP-úplnosť splniteľnosti Boolvskej funkcie (SAT).
6. Varianty prblému SAT, problémy z oblasti farbenia grafov.
7. Ďalšie NP-úplné problémy: vrcholové pokrytie, Hamiltionovská kružnica, podmnožinový súčet, vyvažovanie, problém obchodného cestujúceho.
8. Subexponenciálne algoritmy pre vybrané NP-úplné problémy: planárna 3-zafarbiteľnosť, vyvažovanie. Ohraničené varianty s efektívnejšími riešeniami.
9. Triedy pamäťovej zložitosti: Savitchová veta, inductívne počítanie.
10. Úplné problémy v triedach NL, P, and PSPACE: dosiahnuteľnosť v grafe (GAP), hodnota logického obvodu, kvantifikovaná Boolovská formula (QBF).
11. Vety o časovej a pamäťovej hierarchii a translácii.
12. Relativizované triedy zložitosti.
13. Alternujúce triedy zložitosti.
14. Časová polynomiálna hierarchia, alternujúca hierarchia pre logaritmickú pamäť.
Získať prehľad v oblasti efektívnych výpočtov, výpočtovej zložitosti algoritmov, základných tried časovej a pamäťovej zložitosti, najťažších úplných problémoch, a redukovaleľnosti problémov.
Vystúpenie na seminári s prehľadovými výsledkami v problematike alebo s vlastnými výsledkami.
Vystúpenie na seminári.
Vystúpenie na seminári s prehľadovými výsledkami v problematike alebo s vlastnými výsledkami.
Aktívnou účasťou seminári doktorand preukazuje spôsobilosť identifikovať, vyhodnotiť, aplikovať správne vedecké metódy alebo metodiku výskumu vo svojom vednom odbore. Demonštruje spôsobilosť reflektovať konkrétny vedecký problém využitím najnovších prístupov a ich kritickým aplikovaním. Preukazuje kompetentnosť inovatívnym spôsobom využívať jestvujúce teórie a koncepty, ako aj generovať nové originálne vedecké poznanie a komunikovať výsledky výskumu adekvátnymi prostriedkami a prostredníctvom slovenského alebo cudzieho jazyka
Publikovanie vlastných výsledkov v článku uverejnenom v zahraničnom karentovanom časopise.
Publikovanie vlastných výsledkov v v článku, ktorý je uverejnený v zahraničnom nekarentovanom časopise.
Zodpovedný riešiteľ interného VVGS grantu.
Doktorand preukazuje spôsobilosť k vlastnému výskumnému problému spracovať úspešnú žiadosť v rámci interného grantového systému na UPJŠ. Získava zručnosti s návrhom výskumných etáp, ich časového harmonogramu, merateľných výstupov a adekvátneho rozloženia finančných prostriedkov. Samotným riešením interného VVGS grantu nadobúda spôsobilosť realizovať projektový zámer podľa stanoveného postupu, zodpovedať za dosiahnutie stanovených výstupov. Doktorand si ako zodpovedný riešiteľ osvojuje kompetencie v riadení projektu, jeho administrácii, prezentovaní výsledkov.
Semestrálny alebo viacsemestrálny študijný pobyt na zahraničnej univerzite.