1. S. Beyeda, M. Book, V. Gruhn: Model-Driven Software Development, Springer 2005.
2. D. Gaševič, D. Djurič, V. Devedžič, Model Driven Architecture and Ontology Development, Springer 2006.
3. A. Kleppe, W. Bast, J.B. Warmer, The Model Driven Architecture: Practice and Promise , Addison-Wesley 2003 (http://www.klasse.nl/)
4. S. J. Mellor, K. Scott, A. Uhl, D. Weise, MDA Distilled, Addison-Wesley 2004
5. A. Olivé, Conceptual Modeling of Information Systems, Spinger 2007
Priebežné hodnotenie spočíva v hodnotení čiastkových úloh na projekte informačného systému navrhovaného v súlade s princípmi MDA.
Záverečné hodnotenie je udelené na základe písomnej a ústnej časti skúšky. Do celkového hodnotenia sa započítava aj výsledok priebežného hodnotenia. Študent musí preukázať orientáciu v problematike, znalosť základných pojmov a schopnosť tvorivo ich uplatniť pri návrhu informačného systému.
Slovenský alebo anglický.
Obsahové prerekvizity:
Modelovanie pomocou UML. Objektovo-orientované programovanie.
Systém, informačný systém, subsystém, typy informačných systémov, informačná pyramída. Konceptualizácia informačného systému, ISO model architektúry informačného systému. Úvod do MDA, životný cyklus vývoja IS založeného na MDA. Model, metamodel, modelovací jazyk. Transformácie modelov a značkovanie modelov. Entitné typy. Relačné typy. Obmedzenia početnosti. Integritné obmedzenia. Taxonómie. Doménové udalosti. Typy použitia. Stavové diagramy.
Poskytnúť prehľad o metodológiách vývoja moderných informačných systémov. Oboznámiť sa s princípmi modelovo orientovaného vývoja. Oboznámiť sa s princípmi konceptuálneho modelovania a architektúrou informačných systémov. Prehĺbiť praktické skúsenosti a zručnosti z modelovania informačných systémov. Získať základné poznatky o moderných technológiách a štandardoch používaných pri vývoji informačných systémov.
1. SZELISKI, Richard. Computer Vision: Algorithms and Applications. London: Springer, 2010. Texts in computer science. ISBN 978-1-84882-934-3.
2. ŠONKA, MIlan, HLAVÁČ, Václav a Roger BOYLE: Image Processing, Analysis, and Machine Vision. Cengage Learning, 2014. ISBN 978-1-133-59360-7.
3. ŠONKA, Milan a Václav HLAVÁČ. Počítačové vidění: první česká kniha o zpracování digitalizovaných obrazů ; rozpoznávání objektů v obrazech ; analýza trojrozměrných a pohybujících se objektů ; příklady aplikací počítačového vidění. Praha: Grada, 1992. Nestůjte za dveřmi (Grada).
4. ŠIKUDOVÁ, Elena. Počítačové videnie: detekcia a rozpoznávanie objektov. Praha: Wikina, [2014]. ISBN 978-80-87925-06-5.
5. NAYAR, Shree. First Principles of Computer Vision. [dostupné online: https://fpcv.cs.columbia.edu/]
Podmienky záverečného hodnotenia: záverečná skúška pozostávajúca z ústnej teoretickej časti a z obhajoby praktického zadania.
Podmienky úspešného absolvovania predmetu: Získanie aspoň 50% hodnotenia z oboch častí záverečnej skúšky. Výsledná známka bude vypočítaná z bodov za záverečnú skúšku a za zadania počas semestra.
Slovenský, anglický.
1. Úvod do počítačového videnia.
2. Farebný, šedotónový, binárny obraz. Prahovanie, histogram, vyhladzovanie histogramu. Matematická morfológia.
3. Šum, odstraňovanie šumu. Filtrovanie, konvolúcia.
4. Filtrovanie vo frekvenčnej oblasti, Fourierová tranformácia, konvolučná veta, sínusoida, vzorkovanie, aliasing. Metóda najmenších štvorcov, RANSAC. Hough transformácia na nájdenie čiar a kruhov.
5. Detekcia hrán, gradient, laplacian, Cannyho hranový detektor, detekcia rohov.
6. Segmentácia obrazu. Klastrovanie (k-means, meanshift). Grabcut. Metóda aktívnych kontúr. Textúry.
7. Príznaky. Blob detekcia. SIFT detektor a deskriptor. Geometrické transformácie.
8. Rozpoznávanie. Strojové učenie a neurónové siete v oblasti počítačového videnia. Predspracovanie obrázkov, image whitening, augmentácia dát. Detekcia tváre, Haar features.
9. Sledovanie objektu na sekvencií obrázkov, mixture of gaussians, template matching, tracking.
10. Vznik obrazu - dierková kamera. Projekcia z 3D do 2D, vonkajšia a vnútorná matica, kalibrácia kamery, epipolárna geometria, hĺbka obrazu.
https://ics.science.upjs.sk/ano/
Oboznámiť sa s vybranými metódami používanými v oblasti počítačového videnia. Mať schopnosť implementovať jednotlivé riešenia a overiť ich použiteľnosť na praktických príkladoch.
J. Barwise ed., Handbook of Mathematical Logic, North Holland 1977S. C. Kleene, Introduction to the Metamathematics, Van Nostrand 1952, ruský preklad Moskva 1957.
E. Mendelson, Introduction to Mathematical Logic, Van Nostrand 1963, ruský preklad Nauka Moskva 1976.
M. Davis, Hilbert's Tenth Problem is Unsolvable, Amer. Math. Monthly,1973, 233--269.
Ju.V. Matijasevič, Diofantovy Množestva, Usp. Mat. Nauk,<b> 27</b> (1972), 185--222
L. Bukovský, Algoritmicky neriešiteľné problémy, učebný text v elektronickej forma na sieti Novel, PF UPJŠ, Košice, 2003
V dostatočnej miere zvládnuté relevantné pojmy.
Slovenský alebo anglický.
1.--3. Axiomatické formalizované teórie prirodzených čísiel.
4.--6. Definovateľnosť rekurzívnych funkcií v týchto teóriách.
7.--8. Tarského veta o nedefinovateľnosti pojmu dokázateľnosť v aritmetike a príbuzných teóriách.
9. Gödelova veta o neúplnosti aritmetiky.
10. Algoritmická neriešiteľnosť niektorých konkrétnych problémov matematiky.
11. Neexistencia algoritmu pre existenciu koreňov diofantických rovníc.
12. Vzájomná redukcia problémov a stupne neriešiteľnosti.
Zoznámiť poslucháča s najdôležitejšími matematickými výsledkami o neexistencii algoritmu na riešenie daného problému.
1) LPIC-1 Exam 102. LPI [online]. Canada: The Linux Professional Institute, 2021 [cit. 2021-9-22]. Dostupné z: https://learning.lpi.org/en/learning¬-materials/102-500/,
2) Linux - Dokumentační projekt [online]. 4. Praha: Computer Press, 2007 [cit. 2021-9-22]. Dostupné z: https://i.iinfo.cz/files/root/k/LDP_4.pdf,
3) The LPIC2 Exam Prep [online]. Sue B.V. - Open Sourced, 2021 [cit. 2021-9-26]. Dostupné z: https://lpic2book.github.io/src/
Podmienkou absolvovania predmetu je úspešné vypracovanie projektu zameraného na konfiguráciu sieťových služieb.
Slovenský alebo anglický.
Obsahové prerekvizity: porozumenie základným konceptom operačných systémov, počítačových sietí, základná znalosť Linuxového shellu (napr. Bash) a Powershellu.
Kurz nie je organizovaný každý rok.
1) Manažment operačného systému Linux (základné systémové nástroje na riešenie problémov, štart systému, konfigurácia siete),
2) Súborové systémy (všeobecný pohľad, RAID, LVM),
3) Správa kontajnerov (docker)
4) Webhostingové služby I. (základný koncept, APACHE),
5) Webhostingové služby II. (SQL, HTTPS, bezpečnosť, NGINX),
6) Súborové služby (SAMBA, NFS, FTP),
7) Virtualizačné platformy (VMware, Proxmox)
8) Manažment lokálnej počítačovej siete (smerovanie, DHCP, FW),
9) Automatizácia manažmentu vzdialených zariadení (Ansible)
10) VPN, SSH a Proxy
11) Správa operačného systému Windows a Windows domény
12) Jadro operačného systému Linux,
13) Logovanie v OS Linux a OS Windows
Výsledkom vzdelávania je pochopenie teoretického a praktického pozadia operačných systémov Windows a Linux a vybraných sieťových služieb.
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.
Priebežné hodnotenie je udeľované ná základe kvality spracovania domácich úloh zadávaných na prednáškach a priebežnej kontrolnej písomnej práce.
Ústna záverečná skúška.
Slovenský alebo anglický.
obsahové prerekvizity: základy pravdepodobnosti, základy algoritmov a štruktúr údajov
1. Základné pojmy z teórie pravdepodobnosti.
2. Základné pravdepodobnostné výpočtové modely a ich charakteristiky.
3. Algoritmy typu Las Vegas, pravdepodobnostné triedenie.
4. Algoritmy typu Monte Carlo s jednostrannou chybou.
5. Algoritmy typu Monte Carlo s obojstrannou ohraničenou chybou.
6. Algoritmy typu Monte Carlo s obojstrannou neohraničenou chybou.
7. Pravdepodobnostné triedy s polynomiálnou časovou zložitosťou a vzťahy medzi nimi.
8. Optimalizačný problém, aproximačný algoritmus, relatívna chyba, aproximačný pomer.
9. Vybrané optimalizačné problémy a aproximačné algoritmy.
10. Klasifikácia optimalizačných problémov z hľadiska možnosti ich aproximácie.
11. FPTAS.
12. PTAS.
13. Problém TSP, jeho relaxácie.
14. Neaproximovateľnosť.
Naučiť základné koncepcie pravdepodobnostných algoritmov a klasifikovať tieto algoritmy vzhľadom na pravdepodobnosť ich chyby.
1) Forshaw, James. Windows Security Internals: A Deep Dive into Windows Authentication, Authorization, and Auditing. No Starch Press, 2024.
2) Yosifovich, Pavel, et al. Windows Internals, Part 1: System Architecture, Processes, Threads, Memory Management, and More. 7th ed., Microsoft Press, 2017. ISBN 978-0735684188.
3) Allievi, Andrea, et al. Windows Internals, Part 2. 7th ed., Microsoft Press, 2021. ISBN 978-0135462409.
4) Stallings, William. Computer Security: Principles and Practice. 4th ed., Pearson, 2017. ISBN 978-0134794105.
5) Tevault, Donald A. Mastering Linux Security and Hardening: A Practical Guide to Protecting Your Linux System from Cyber Attacks. 3rd ed., Packt Publishing, 2023. ISBN 978-1837630516.
Podmienkou absolvovania predmetu je:
1. Aktivita na cvičeniach (20% z celkového počtu bodov),
2. Domáce zadania (30% z celkového počtu bodov),
3. Písomná skúška (50% z celkového počtu bodov).
Slovenský alebo anglický.
Obsahové prerekvizity: Pre absolvovanie predmetu sa predpokladá porozumenie základným konceptom operačných systémov, základná znalosť operačného systému Windows, operačného systému Linux a databáz.
Kurz nie je organizovaný každý rok.
1. Úvod do bezpečnosti počítačových systémov a dát. Bezpečnostné koncepty a princípy. Hrozby, útoky a aktíva. Požiadavky na bezpečnostné funkcie.
2. Bezpečnosť operačného systému Windows. Nastavenie bezpečnostných opatrení. Šifrovanie. Technológie na zabránenie spustenia škodlivého kódu.
3. Úvod do Active Directory. Kerberos protokol. Osvedčené postupy na bezpečnú správu Active Directory. Skupinové politiky.
4. Štandardné útoky na Active Directory. Útoky na získanie poverení (Pass-the-Hash, Kerberoasting). Útoky využívajúce zraniteľnosti Kerberos protokolu (Golden ticket. Silver ticket). Laterálny pohyb pomocou Active Directory (Pass-the-Hash, Pass-the-Ticket).
5. Bezpečnosť operačného systému Linux. Šifrovanie (GPG, LUKS). Bezpečnosť používateľských účtov. Bezpečnosť jadra operačného systému. Izolácia procesov.
6. Riadenie prístupu v operačnom systéme Linux. Directory Access Control (DAC), prístupové zoznamy. Mandatory Access Control (MAC), implementácia SELinux a AppArmor
7. Infraštruktúra verejného kľúča (PKI). Certifikačné autority. Certifikáty (X.509 štandard) a ich životný cyklus. Pretty Good Privacy (PGP).
8. Bezpečnosť databázových systémov. Koncept a bezpečnosť relačných databáz. Integrita dát v databázových systémoch. Riadenie prístupu.
9. Bezpečnosť dát v cloudovom prostredí. Analýza cloudového prostredia Microsoft Azure. Riešenie bezpečnostných incidentov v rámci Azure.
10. Monitorovanie a zaznamenávanie udalostí v operačnom systéme Windows. Štruktúra a zdroje záznamov. Typy udalostí.
11. Monitorovanie a zaznamenávanie udalostí v operačnom systéme Linux. Syslog. Journald.
12. Analýza dát v SIEM (Security Information and Event Management). Zber a ukladanie dát. Normalizácia, agregácia a korelácia dát.
Zoznámiť sa s koncepciami, metódami a prostriedkami na zabezpečenie dôvernosti, integrity a dostupnosti dát a počítačových systémov. Podrobnejšie pochopiť princípy zabezpečenia dát v operačných systémoch Windows a Linux a zabezpečenia v cloudovom prostredí. Absolvovaním predmetu poslucháč získa znalosti potrebné pri návrhu a implementácií bezpečnosti dát a počítačových systémov vrátane analýzy bezpečnostných udalostí.
1. Kizza, Joseph Migga. Guide to Computer Network Security. 6th ed., Springer, 2024.
2. Van Oorschot, Paul C. Computer Security and the Internet: Tools and Jewels from Malware to Bitcoin. Springer, 2020.
3. Andress, Jason. Cyber Operations: Building, Defending, and Attacking Modern Computer Networks. Apress, 2019.
Podmienkou absolvovania predmetu je:
1. Aktivita na cvičeniach (20% z celkového počtu bodov),
2. Domáce zadania (30% z celkového počtu bodov),
3. Písomná skúška (50% z celkového počtu bodov).
Slovenský alebo anglický.
Obsahové prerekvizity: Pre absolvovanie predmetu sa predpokladajú znalosti z predmetov ÚINF/PSIN/15 - Počítačová sieť Internet a ÚINF/UIB1/21 - Úvod do informačnej bezpečnosti.
Kurz nie je organizovaný každý rok.
Úvod do sieťovej bezpečnosti. Sieťové situačné povedomie.
2. Bezpečnosť prenosu údajov na spojovej úrovni komunikačného modelu, riadenie údajových tokov v lokálnych sieťach, prepínanie, STP, virtualizácia, MACsec, multiprotokolové prepínanie.
3. Bezpečnosť bezdrôtových sietí a prenosu, WLAN siete, autentifikačné mechanizmy pre WDS, prenosy údajov cez mobilné siete (GSM, LTE).
4. Vzdialený prístup k lokálnej sieti, EAP autentifikácia, protokol RADIUS, správa dôvery, využitie certifikátov, certifikačný proces, úlohy certifikačnej autority.
5. Bezpečnosť sieťových protokolov IPv4 a IPv6, možné útoky a ochrana, protokol IPsec, bezpečnostné asociácie a politiky, výmena kryptografických informácií.
6. Bezpečnosť transportných protokolov TCP a UDP, protokol TLS, zabezpečenie údajov v TLS relácii, vytváranie tunelov, VPN.
7. Bezpečnostné aspekty protokolov aplikačnej vrstvy siete Internet, DNSSEC.
8. Architektúra bezpečnostnej brány (firewall), demilitarizovaná zóna, pravidlá filtrovania.
9. Manažment bezpečnostných informácií a udalostí. Analýza a agregácia sieťových údajov.
10. Detekcia a prevencia prienikov, pasce na útočníkov. Prístupy k analýze údajov.
11. Sieťový monitoring. Analýza sieťového toku (flow).
12. Analýza a predikcia situačného povedomia.
https://ics.upjs.sk/~jirasek/ops/
Chápať podstatu a význam sieťových bezpečnostných hrozieb a možnosti zabezpečenia počítačových sietí. Vedieť identifikovať bezpečnostné zraniteľnosti a implementovať bezpečnostné opatrenia vrátane použitia štandardných sieťových bezpečnostných technológií, akými sú bezpečnostné brány, systémy detekcie a prevencie prienikov ako aj pasce pre útočníkov. Pochopiť princíp a riziká bezpečnostných protokolov SSL, IPSec a vedieť ich použiť. Schopnosť zbierať a analyzovať sieťové bezpečnostné dáta a záznamy zo sieťových bezpečnostných zariadení.
1. BUZKOVÁ, K. 2006. Fitness jóga. Praha: Grada. 167 s.
2. ČECHOVSKÁ, I., MILEROVÁ, H., NOVOTNÁ, V. Aqua-fitness. Praha: Grada. 136 s.
3. EVANS, M ., HUDSON, J., TUCKER, P. 2001. Umění harmonie: meditace, jóga, tai-či, strečink. 192 s.
4. JARKOVSKÁ, H., JARKOVSKÁ, M. 2005. Posilováni s vlastním tělem 417 krát jinak. Praha: Grada. 209 s.
5. KOVAŘÍKOVÁ, K. 2017. Aerobik a fitness. Karolium, 130 s.
Ukončenie: Absolvovanie
Podmienky úspešného absolvovania
- aktívna účasť na kurze v zmysle študijného poriadku a pokynov vyučujúceho,
- úspešné absolvovanie praktickej časti - aerobik, cvičenie vo vode, joga, pilates a iné.
Slovenský jazyk
1. Zásady cvičení - nízky aerobik, vysoký aerobik, základné kroky a cuing
2. Zásady cvičení aqua fitness
3. Zásady cvičení Pilates
4. Zdravotné cvičenia
5. Posilňovanie s vlastnou váhou, s náčiním.
6. Plávanie
7. Uvoľňovacie jogové cvičenia
8. Power joga
9. Jogová relaxácia
10. Záverečné hodnotenie
Študenti môžu využiť okolie na rôzne športy ponúkané danou destináciou – plávanie, rafting, volejbal, futbal, stolný tenis, tenis, resp. iné, predovšetkým vodné športy.
Obsahový štandard
Študent preukáže zvládnutie obsahového štandardu predmetu, ktorý je obsahovo daný sylabom predmetu a povinnou literatúrou.
Výkonový štandard
Študent preukáže zvládnutie výkonového štandardu, v rámci ktorého je po absolvovaní predmetu schopný:
- ovládať základné kroky aerobiku a základy zdravotných cvičení,
- neverbálne a verbálne komunikovať s klientmi počas cvičenia,
- organizovať a riadiť proces zameraný na oblasť pohybovej rekreácie vo voľnom čase.
1) Sokol, Pavol, Ladislav Bačo, and Tomáš Bajtoš. Digitálna forenzná analýza I. Univerzita Pavla Jozefa Šafárika v Košiciach, 2020. ISBN 978-80-8152-916-0.
2) Arnes, André. Digital Forensics. Wiley, 2017. ISBN 978-1119262381.
3) Fortuna, Andrea. The Little Handbook of Windows Memory Analysis: Just Some Thoughts About Memory, Forensics, and Volatility!. 1st ed., 2019. ISBN 978-1798027400.
4) Carrier, Brian. File System Forensic Analysis. Addison-Wesley Professional, 2005. ISBN 978-0321268174.
5) Carvey, Harlan. Investigating Windows Systems. Academic Press, 2018. ISBN 978-0128114155.
Podmienkou absolvovania predmetu je:
1. Aktivita na cvičeniach (20% z celkového počtu bodov),
2. Vypracovanie projektu - forenzná analýza konkrétneho prípadu (40% z celkového počtu bodov),
3. Písomný teoretický test (40% z celkového počtu bodov).
Slovenský alebo anglický.
Obsahové prerekvizity: porozumenie základným konceptom operačných systémov, počítačových sietí, základná znalosť Linuxového shellu (napr. Bash) a Powershellu.
Kurz nie je organizovaný každý rok.
1) Úvod do digitálnej forenznej analýzy. Forenzné vyšetrovanie a proces digitálnej forenznej analýzy.
2) Právne a etické aspekty forenznej analýzy, digitálne stopy, znalecká činnosť.
3) Riešenie bezpečnostného incidentu a live forenzná analýza.
4) Identifikácia a zaisťovanie digitálnych stôp.
5) Vyťažovanie digitálnych stôp a práca s forenznými obrazmi.
6) Analýza operačného systému Windows I. (základné aspekty, register operačného systému, záznamy).
7) Analýza operačného systému Windows II. (forenzné artefakty súborového systému, forenzné artefakty spustenia programu).
8) Analýza operačného systému Windows III. (používateľské údaje, forenzné artefakty webového prehliadača, emailového klienta).
9) Analýza operačného systému Linux.
10) Forenzná analýza operačnej pamäte.
11) Sieťová forenzná analýza.
12) Úvod do forenznej analýzy mobilných zariadení.
13) Analýza otvorených zdrojov, vyhodnotenie a prezentácia analýzy digitálnych stôp.
https://csl.science.upjs.sk/#/predmety/
Výsledkom vzdelávania je porozumenie technických, právnych a procesných metód a postupov pri digitálnej forenznej analýze od identifikácie a zaisťovania digitálnych stôp až po ich použitie v rámci riešenia bezpečnostného incidentu alebo v rámci civilného alebo trestného konania.
- Odporúčaná literatúra, ktorá je súčasťou zadania diplomovej práce
- Smernica č.1/2011 o základných náležitostiach záverečných prác, rigoróznych prác a habilitačných prác, ich zverejnení a sprístupnení po dobu ich uchovávania a kontrole originality platná pre UPJŠ v Košiciach a jej súčasti Dodatok č.1 a č.2 k Smernici č.1/2011
- Šablóna pre tvorbu ZP na stránke CRZP (Centrálny register záverečných prác)
pravidelné oboznamovanie vedúceho práce s postupom na dohodnutých krokoch riešenia diplomového projektu, pravidelné konzultácie, štúdium literatúry k téme, prvé výsledky
slovenský alebo anglický
Predmet je viazaný na diplomovú prácu a je v ňom hodnotený prístup študenta k diplomovej práci a parciálne dosiahnuté výsledky.
Študent prakticky zvláda potrebnú metodiku a získal prvé výsledky
- Odporúčaná literatúra, ktorá je súčasťou zadania diplomovej práce
- Smernica č.1/2011 o základných náležitostiach záverečných prác, rigoróznych prác a habilitačných prác, ich zverejnení a sprístupnení po dobu ich uchovávania a kontrole originality platná pre UPJŠ v Košiciach a jej súčasti Dodatok č.1 a č.2 k Smernici č.1/2011
- Šablóna pre tvorbu ZP na stránke CRZP (Centrálny register záverečných prác)
pravidelné oboznamovanie vedúceho práce s postupom na dohodnutých krokoch riešenia diplomového projektu, pravidelné konzultácie
slovenský alebo anglický
Predmet je viazaný na diplomovú prácu a je v ňom hodnotený prístup študenta k diplomovej práci a parciálne dosiahnuté výsledky.
Študent má dostatok podkladov pre spracovanie teoretickej časti diplomovej práce a na prípravu praktickej časti obsahujúcej potvrdenie/vyvrátenie hypotéz a sformulovanie záverov
Odporúčaná literatúra je stanovená individuálne v súlade s témou diplomovej práce.
Diplomová práca je výsledkom vlastnej tvorivej práce 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 a prípadne anglický.
1. Vypracovanie diplomovej práce v súlade s pokynmi školiteľa.
2, Prezentácia výsledkov diplomovej práce pred skúšobnou komisiou.
3. Zodpovedanie otázok súvisiacich s témou diplomovej práce v rámci diskusie.
Diplomovou prácou študent preukáže zvládnutie rozšírenej 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 problému študijného odboru. Študent preukáže schopnosť samostatnej odbornej práce z obsahového, formálneho a etického hľadiska. Ďalšie podrobnosti diplomovej práce určuje Smernica č. 1 /2011 o základných náležitostiach záverečných prác a Študijný poriadok UPJŠ v Košiciach pre 1., 2. a spojený 1. a 2. stupeň.
Literatúra:
CASSIRER, E. 1997. Esej o človeku. Bratislava.
GUARDINI, R. 1992. Konec novověku. Praha.
LORENZ, K. 1997. Odumírání lidskosti. Praha: Mladá fronta.
RORTY, R. 1997. Kto sme? Morálny univerzalizmus a ekonomický výber. In Aspekt 1997, č. 2.
SOKOL, J. 2000. Člověk jako osoba. Praha.
ŠLOSIAR, J. 2002. Od antropologizmu k filozofickej antropológii. Bratislava: Iris.
TORRIS, G. 1997. Zmysel poľudštenia. In Filozofia 1997, č. 10.
- aktívna účasť na cvičeniach (povolená 1 ospravedlnená neúčasť)
- odborná esej v rozsahu 5 – 7 normostrán (písmo Calibri 11 alebo Times New Roman 12; riadkovanie 1,5; minimálne 3 odborné literárne zdroje okrem internetových)
Sylabus
Predmet: Filozofická antropológia
Rozsah: ZS 1/1
Stupeň: magisterský
Výučbu zabezpečuje: Mgr. Adriana Jesenková, PhD.
Hodnotenie predmetu: 2 kredity
- aktívna účasť na cvičeniach (povolená 1 ospravedlnená neúčasť)
- odborná esej v rozsahu 5 – 7 normostrán (písmo Calibri 11 alebo Times New Roman 12; riadkovanie 1,5; minimálne 3 odborné literárne zdroje okrem internetových)
Osnova:
1. – 2. Úvod do FA. Pojem, rozdelenie a predmet, základné problémy. Obrazy človeka v dejinách (antika, stredovek, renesancia a novovek).
3. – 4. Zakladateľ filozofic. antropológie – M. Scheler. A. Gehlen a Plessner.
5. – 6. Ďalšie významné filozoficko-antropologic. koncepcie – fenomenologické (M. Heidegger), existencialistické (J.P. Sartre), personalistické (M. Bubber) a dialogické.
Reformulácia antropologickej otázky vo filozofii druhej polovice 20. storočia (M. Foucault, J.J. Derrida, J. Habermas).
7. - 8. Subjektivita, identita a telesnosť človeka.
9. – 10. Socialita, temporalita/ časovosť a jazykový charakter bytia človeka.
11. – 12. Človek v kríze, človek a technika.
13. – 14. Ľudská dôstojnosť a kvalita života.
Literatúra:
CASSIRER, E. 1997. Esej o človeku. Bratislava.
GUARDINI, R. 1992. Konec novověku. Praha.
LORENZ, K. 1997. Odumírání lidskosti. Praha: Mladá fronta.
RORTY, R. 1997. Kto sme? Morálny univerzalizmus a ekonomický výber. In Aspekt 1997, č. 2.
SOKOL, J. 2000. Člověk jako osoba. Praha.
ŠLOSIAR, J. 2002. Od antropologizmu k filozofickej antropológii. Bratislava: Iris.
TORRIS, G. 1997. Zmysel poľudštenia. In Filozofia 1997, č. 10.
Osnova:
1. – 2. Úvod do FA. Pojem, rozdelenie a predmet, základné problémy. Obrazy človeka v dejinách (antika, stredovek, renesancia a novovek).
3. – 4. Zakladateľ filozofic. antropológie – M. Scheler. A. Gehlen a Plessner.
5. – 6. Ďalšie významné filozoficko-antropologic. koncepcie – fenomenologické (M. Heidegger), existencialistické (J.P. Sartre), personalistické (M. Bubber) a dialogické.
Reformulácia antropologickej otázky vo filozofii druhej polovice 20. storočia (M. Foucault, J.J. Derrida, J. Habermas).
7. - 8. Subjektivita, identita a telesnosť človeka.
9. – 10. Socialita, temporalita/ časovosť a jazykový charakter bytia človeka.
11. – 12. Človek v kríze, človek a technika.
13. – 14. Ľudská dôstojnosť a kvalita života.
40% - aktívna účasť na cvičeniach + vypracovanie konspektov zo zadanej odbornej literatúry
60% - písomná práca
Orientácia v pojme a predmete Filozofickej antropológie, získanie teoretických predpokladov pre ceostné uchopenie problematiky človeka, porozumenie kategóriám ľudskej prirodzenosti a humanizmu.
▪ ANZENBACHER, A.: Úvod do etiky. Prel. K. Šprunk. Praha, Zvon 1994.
▪ ANZENBACHER, A.: Úvod do filozofie. Prel. K. Šprunk. Praha, Portál 2004.
▪ FÜRSTOVÁ, M. , TRINKS, J.: Filozofia. Prel. L. Kiczko a Z. Kiczková. Bratislava, SPN 1996.
▪ KRATOCHVÍL, Z.: Studie o křesťanství a řecké filosofii. Praha, Česká křesťanská akademie 1994.
▪ KRATOCHVÍL, Z.: Výchova, zřejmost, vědomí. Praha, Herrmann & synové 1995.
▪ PALOUŠ, R.: Čas výchovy. Praha, SPN 1991.
▪ PALOUŠ, R.: K filosofii výchovy (Východiská fundamentální agogiky). Praha, SPN 1991.
▪ RAJSKÝ, A.: Nihilistický kontext kultivácie mladého človeka. Trnava: Typi Universitatis Tyrnaviensis 2009.
Predmet je ukončený písomnou skúškou.
V priebehu semestra študent pracuje s odporúčanou literatúrou, počas seminára sa pripravuje na samostatné vystúpenie, na konci semestra vypracuje esej.
Na získanie hodnotenia A (výborne) musí získať najmenej 92%, na získanie hodnotenia B 84%, na hodnotenie C najmenej 76%, na hodnotenie D 65%, na hodnotenie E najmenej 51%. Študent, ktorý získa menej ako 51% bude hodnotený stupňom FX.
Výsledné hodnotenie sa vypočíta ako priemer hodnotenia priebežnej práce počas seminárnych stretnutí a eseje, prípadne záverečnej písomky.
slovenský jazyk
▪ Problém „bežného“ rozumenia výchove a výchova ako filozofia
▪ Základné pojmy filozofie výchovy – filozofia (rozdiel medzi sofos (mudrc) a (phileo)sofos (filozof)
▪ Porozumenie filozofii ako sofistike verzus Sokratovo techné maieutiké
▪ Základné pojmy filozofie výchovy – starostlivosť a kultúra (sofistické rozlíšenie na fysei a nomó – ich latinský preklad natura a cultura, „bežné“ rozumenie výchove cez školský systém ako dedičstvo sofistov
▪ Určenie filozofie ako starostlivosti o dušu, ktorá je prevádzaná mimo protikladu fysei a nomó (pohyb duše)
▪ Pohyb duše v Platónskom porozumení (telo (sóma) ako väzenie, resp. náhrobný kameň duše (séma); rozdiel medzi sóma (telo) a sarx (mäso); sóma ako vonkajškovosť, t.j. neautentickosť života)
▪ Platónove odkrytie pravdy (alétheia) ako vedenia (epistémé), ktoré nie je mnohoučenosťou
▪ Základné pojmy filozofie výchovy – zrejmosť (grécke enargeia a latinské evidentia), enargeia ako princíp paideia
▪ Základné pojmy filozofie výchovy – myseľ a vedomie
▪ Grécke predpoklady výchovy – schopnosť úcty, vzťahu a úžasu; cnosť, dobro a Erós; mýtus a logos; mienenie (mienka) a poznanie (epistémé); ľudská múdrosť a zodpovednosť; obec („spoločenskosť“ vzdelania); dospelosť; výchova a smrteľnosť
▪ Prvokresťanské motívy výchovy – nasledovanie Krista; znovuzrodenie, obrátenie, Boží obraz; výchova pre kráľovstvo Božie, agapé
▪ Premeny vzdelanosti – knižné vzdelanie; výklad textu a starostlivosť o reč; pamäť a učenie; matematika a logika; kumulatívne poňatie vzdelania; informácia a kvalifikácia
▪ Súčasné výzvy pre výchovu – hermeneutika; pluralitná ontológia; individualita a individuácia
Absolvent predmetu dokáže:
- zadefinovať a samostatne interpretovať základné kultúrne predstavy, ktoré vytvárali vzdelanosť Európy,
- všímať si a rozumieť historickým spôsobom premýšľania fundujúcim európsku morálnu tradíciu,
- charakterizovať, klasifikovať a zdôvodniť jednotlivé výchovné teórie,
- vysvetliť historický kontext a genézu výchovných koncepcií,
- kriticky analyzovať získané poznatky, prehodnocovať ich a využívať v teórii a praxi,
- na základe kritickej analýzy odvodiť závery a odporúčania pre nové možnosti premýšľania
BILASOVÁ, V. – ANDREANSKÝ, E.: Epistemológia a metodológia vedy. Prešov: FF PU 2007.
FAJKUS, B.: Filosofie a metodologie vědy. Praha: Academia 2005.
BEDNÁRIKOVÁ, M. Úvod do metodológie vied. Trnavská univerzita: Trnava 2013.
DÉMUTH, A. Filozofické aspekty dejín vedy. Trnavská univerzita: Trnava 2013.
FEYERABEND, P.: Proti metodě. Prel. J. Fiala. Praha: Aurora 2001.
KUHN, T. S.: Štruktúra vedeckých revolúcií. Prel. Ľ. Valentová. Bratislava 1982.
Dejiny filozofie 1 – 2
Účasť: Študent môže mať nanajvýš jednu neospravedlnenú absenciu na seminári. Neúčasť na viac ako jednom seminári musí byť odôvodnená a musí byť nahrádzaná konzultáciami.
Podmienky priebežnej a záverečnej kontroly: študent je počas semestra na seminároch priebežne kontrolovaný a hodnotený podľa svojej aktivity. Podmienkou udelenia kreditov za semester je úspešné zvládnutie testu z vedomostí získaných na prednáškach a seminároch. Výsledky testu sa premietnu do klasifikačných stupňov
slovenský jazyk
• Falzifikacionizmus a kritický realizmus K. R. Poppera.
• Rozvoj a kritika Popperovej koncepcie.
• Chápanie vývoja vedy v diele T. S. Kuhna.
• Metodológia vedeckých výskumných programov I. Lakatosa.
• Metodologický anarchizmus P. Feyerabenda.
• W.V.O. Quine – problém vzťahu teórie a empírie.
Predmet je zameraný na oboznámenie sa so základnými problémami metodológie a filozofie vedy. Podstatnú časť bude predstavovať sprístupnenie hlavných koncepcií filozofie vedy v 20. storočí a tomuto cieľu výrazne poslúži čítanie pramenných a interpretačných textov.
"- Schell, Jesse. The Art of Game Design: A Book of Lenses. 3. vydanie (Third Edition). Taylor & Francis Ltd, 2019.
ISBN-13: 9781138632059
- Wolverson, Herbert. Hands-on Rust Effective Learning Through 2D Game Development and Play. Pragmatic Programmers, LLC, 2021.
ISBN-13: 9781680508161
- Salen, Katie; Zimmerman, Eric (2004). Rules of Play: Game Design Fundamentals. Cambridge, MA: MIT Press.
ISBN-13: 9780262240452
- Nystrom, Robert (2014). Game Programming Patterns. Genever Benning.
ISBN-13: 9780990582908"
Preukázanie primeraného zvládnutia obsahového štandardu predmetu pri priebežnom a záverečnom hodnotení, schopnosť sformulovať problém v osvojenej terminológii a riešiť ho v rámci projektu. Zadanie v priebehu semestra. Projekt a ústna obhajoba.
slovenský
1. Úvod do vývoja počítačových hier.
2. Základy herného dizajnu.
3. Úvod do jazyka Rust pre vývoj hier.
4. Práca s herným enginom Bevy.
5. Herná slučka a práca s časom.
6. Grafika a renderovanie v hrách.
7. Používateľské rozhranie hier.
8. Pohyb a fyzika v hrách.
9. Herná logika a stavy hry.
10. Zvuk a vizuálne efekty.
11. Práca s hernými dátami.
12. Procedurálna generácia obsahu.
13. Testovanie a ladenie hier.
14. Záverečný projekt – tvorba vlastnej hry.
Počas absolvovania predmetu si študent osvojí techniky návrhu a vývoja hier prostredníctvom iteratívnej implementácie ťahovej hry.
1. BERMAN,G.P., DOOLEN,G.D., MAINIERI, R., TSIFRINOVIC, V.I. Introduction to Quantum Computers. World Scientific, 2003.
2. GRUSKA, J. Quantum Computing. McGraw-Hill, 1999.
3. JOHNSON, G. Zkratka napříč časem. Argo a Dokořán Praha, 2004.
4. KITAEV, A.Y., SHEN, A.H., VYALYI, M.N. Classical and Quantum Computation. American Mathematical Society, 2002.
5. NIELSEN, M.A., CHUANG, I.L. Quantum Computation and Quantum Information. Cambridge University Press, 2000.
6. HIRVENSALO, M., Quantum Computing, Springer 2004
Úspešné absolvovanie predmetu je podmienené náležitým osvojením si základných pojmov, algoritmov a modelov a preukázaním schopností ich tvorivo aplikovať. Osvojenie si vedomostí prebieha:
- priebežne počas semestra formou čiastkových zadaní,
- písomným testom počas semestra,
- písomným testom na skúške,
- ústnou skúškou.
Na získanie hodnotenia je potrebné získať aspoň 50% bodov z každej z troch častí (zadania počas semestra, písomná časť skúšky, ústna časť skúšky). Podrobný spôsob hodnotenia je zverejnený v AIS.
Slovenský alebo anglický.
Obsahové prerekvizity:
Základy lineárnej algebry, teória grúp, teória pravdepodobnosti, teória algoritmov. Vhodným doplnkom je predmet Úvod do kvantových počítačov.
1. Úvod do kvantového kvantových počítačov. Základy klasickej teórie zložitosti.
2. Boolovské okruhy a ich základné vlastnosti.
3. Pravdepodobnostné algoritmy.
4. Trieda BPP a testovanie pravdepodobnosti.
5. Základné vlastnosti okruhov a Fermatov test.
6. Miller - Rabinov test a postavenie triedy BPP v hierarchii zložitostných modelov.
7. Úvod do kvantového počítania a matematické základy kvantovej teórie.
8. Spektrálna reprezentácia samo-adjungovaných operátorov.
9. Kvantové stavy a Hilbertove vektorové priestory.
10. Základné kvantové operátory a základné kvantové algoritmy.
11. Kvantová teleportácia, superhusté kódovanie a Groverov algoritmus.
12. Fourierova transformácia.
13. Shorov algoritmus.
Absolvovaním predmetu študent získa:
- vedomosti o klasifikácii a dizajne pravdepodobnostných algoritmov,
- základné vedomosti o princípoch kvantových počítačov a ich odlišnostiach voči klasickým výpočtovým modelom,
- vedomosti a zručnosti o dizajne a fungovaní kvantových výpočtov a oboznámi sa s najznámejšími algoritmami,
- základné zručnosti z programovania kvantového počítača.
1. D. Salomon: Data Compression, The Complete Reference, Springer, 2004.
2. K. Sayood: Introduction to Data Compression, Morgan Kaufmann, 2012.
Aktivita na cvičeniach, domáce zadania, priebežný test.
Záverečný test, ústná skúška.
Slovenský alebo anglický.
1. Formálny model kódovania a prenosu informácie, kompresný pomer, kritériá jednoznačnej dekódovateľnosti, blokové a prefixové bezstratové kódy.
2. Kódovanie so známym rozdelením pravdepodobností výskytov vstupných znakov, vzťah k entropii, Huffmanova konštrukcia, adaptívne varianty.
3. Aritmetické kódovanie, celočíselné, binárne, adaptívne verzie, výhody a nevýhody štatistických kódov.
4. Kódovanie s kontextom, predikčné metódy, JBIG, JPEG-LS štandardy, PPM.
5. Slovníkové metódy kompresie, LZ77, LZW, využitie transformačných metód, BWT, ACB, dynamické markovovské reťazce.
6. Princípy stratovej kompresie, RD funkcia, pravdepodobnostné a fyziologické modely pre efektívnu kompresiu. Uniformná a neuniformná skalárna kvantizácia, adaptívne verzie.
7. Vektorová kvantizácia, optimalizácia podľa distribučnej funkcie, kompresory a expandéry.
8. Diferenčné techniky, predikčné metódy, adaptívna kvantizácia s predikciou, DPCM metóda, využitie v kódovaní zvuku a obrazu.
9. Význam transformácií v stratovom kódovaní, ortonormálne zobrazenia, komponentová analýza, dvojdimenzionálne transformácie.
10. Diskétna Fourierova transformácia, využitie pri kompresii obrazu, JPEG kóder.
11. Podpásmové filtre, rozklad signálu, syntéza signálu z podpásiem, využitie v kompresii zvuku, psychoakustické modely, MP3, AAC kódovanie.
12. Waveletové transformácie, EZW kóder, využitie v kódovaní zvuku a obrazu.
13. Kompresia videa, MPEG štandardy, adaptívne algoritmy pre streamované prenosy a videokonferencie.
https://ics.upjs.sk/~jirasek/kmu/
Porozumieť teoretickým základom stratových kompresných algoritmov. Vedieť uplatniť rôzne metódy kvantizácie, predikcie a diferenčné postupy v stratových algoritmoch kompresie obrazu a zvuku. Porozumieť používaným kompresným štandardom JPEG a MPEG.
1. G. Chartrand, O.R. Oellermann: Applied and Algorithmic Graph Theory, McGraw-Hill, Inc. New York 1993.
2. J.L. Gross, J. Yellen: Graph Theory and Its Applications, Chapman & Hall/CRC 2006.
3. D. Jungnickel: Graphs, Networks, and Algorithms, Springer-Verlag Berlin 2005.
4. J. Plesník: Grafové algoritmy, Veda Bratislava 1983.
Hodnotenie pozostáva z projektov (30 bodov) a skúšky (70 bodov). Semestrálne projekty tvorí vypracovanie počítačových programov, ktoré vrátia optimálne riešenia, resp. prípustné aproximácie optimálnych riešení vybraných grafových problémov zadaných vhodnou reprezentáciou.
slovenský
Základné pojmy z teórie grafov.
Úvod do algoritmov, zložitosť. Základné typy algoritmov - triediace algoritmy, vyhľadávacie algoritmy, pažravé algoritmy. NP-úplnosť.
Stromy, kostry, koreňové stromy. Prehľadávanie do hĺbky a do šírky. Vyhľadanie všetkých kostier grafu, počet kostier grafu. Úloha o minimálnej kostre (Kruskalov, Primov, Boruvkov algoritmus).
Vzdialenosť v grafoch. Úloha o najkratšej ceste v (ne)orientovaných (ohodnotených) grafoch (rôzne typy algoritmov) a ďalšie varianty tejto úlohy.
Úvod do sieťovej analýzy, CPM metóda.
Toky v sieťach, úloha o maximálnom toku a minimálnom reze, ďalšie varianty tejto úlohy.
Párovacie a priraďovacie problémy, spárenia v bipartitných a nebipartitných grafoch, úloha nájdenia spárenia s maximálnym ohodnotením v bipartitných grafoch.
Rozmiestňovanie centier, nájdenie centra, absolútneho centra a mediánu grafu.
Eulerovské grafy a úloha čínskeho poštára.
Hamiltonovské grafy, problém obchodného cestujúceho a aproximačné algoritmy pre TSP.
Zvládnuté základné grafové algoritmy. Porozumená úzka zviazanosť medzi teoretickými a algoritmickými aspektami diskrétnej matematiky. Schopnosť porozumenia, ako môžu byť vybrané algoritmy odvodené z matematických tvrdení. Schopnosť dokazovať správnosť algoritmov.
1. JUNGER, J. et al. Turistika a športy v prírode. Prešov: Fakulta humanitných a prírodných vied PU v Prešove. 2002. 267s. ISBN 80-8068-097-3.
2. MADARÁSOVÁ, J. 101 rád ako prežiť v prírode. Bratislava: Svojtka & Co, 2016. 128s. ISBN 9788081079436.
3. MCMANNERS, H. S batohem na zádech: jak přežít v přírodě. Bratislava: Slovo. 1996. 160s. ISBN 80-85711.
4. PAVLÍČEK, J. Člověk v drsné přírodě. 3. vyd. Praha: Práh. 2002. ISBN 8072520598.
5. WISEMAN, J. SAS: příručka jak přežít. Praha: Svojtka & Co. 2004. 566s. ISBN
8072372807.
Ukončenie: Absolvoval
Podmienky na úspešné absolvovanie predmetu:
- aktívna účasť na kurze v zmysle študijného poriadku a pokynov vyučujúceho,
- priebežné plnenie všetkých úloh, ktoré sú vymedzené sylabom predmetu.
Slovenský
Cvičenia:
1. Zásady správania a bezpečnosti pri pohybe a pobyte v neznámom prírodnom prostredí
2. Príprava a vedenie túry
3. Objektívne a subjektívne nebezpečenstvo v horskom prostredí
4. Zásady hygieny a prevencie poškodenia zdravia v extrémnych podmienkach
5. Zakladanie ohňa
6. Pohyb v teréne, orientácia a navigácia
7. Improvizované prístrešky
8. Príprava stravy a filtrovanie vody
9. Zlaňovanie, tyrolský traverz
10. Presun raneného, prvá pomoc
Obsahový štandard:
Študent preukáže vedomosti a zručnosti z problematiky, ktorá je obsahovo daná sylabom predmetu a šírkou definovaná v povinnej literatúre.
Výkonový štandard:
Preukáže zvládnutie výkonového štandardu, v rámci ktorého študent:
- nadobudne poznatky v rámci bezpečného pobytu a pohybu v extrémnom prostredí prírody,
- získa teoretické vedomosti a praktické zručnosti spojené s riešením mimoriadnych a náročných situácií spätých so zachovaním ľudského života a minimalizáciou poškodenia zdravia,
- disponuje zručnosťou odolávať a čeliť situáciám spojených s prekonávaním prekážok,
- vie získané zručnosti aplikovať ako inštruktor pri vykonávaní letných telovýchovných kurzov pre deti a mládež v rámci rekreačného športu.
1. Colin Boyd, Anish Mathuria: Protocols for Authentication and Key Establishment, Springer, 2020
2. Douglas R. Stinson, Maura B. Paterson: Cryptography: Theory and Practice, Fourth Edition, Chapman & Hall/CRC, 2018
3. Paul C. van Oorschot: Computer Security and the Internet: Tools and Jewels, Springer, 2020
4. Peter Ryan, Steve Schneider: Modeling and Analysis of Security Protocols, Addison¬-Wesley, 2001
Aktivita na cvičeniach, domáce zadania, prezentácia vybranej témy na seminári.
Záverečný test.
Slovenský alebo anglický.
Obsahové prerekvizity: Pre absolvovanie predmetu sa predpokladajú znalosti z predmetu KRS/15 Kryptografické systémy a ich aplikácie.
Kurz nie je organizovaný každý rok.
1. Bezpečnostné ciele a používané nástroje modernej kryptografie.
2. Prehľad kryptografických nástrojov, symetrická a asymetrická kryptografia, kryptografické hašovacie funkcie, digitálne podpisy, certifikáty.
3. Autentifikácia, autentifikačné protokoly, využitie dôveryhodných centier, príklady a známe útoky.
4. Formálny model bezpečnosti protokolu, idealizácia protokolu, analýza pomocou modálnych logík (BAN, GNY), možnosti a ohraničenia dôkazov.
5. Protokoly distribúcie kľúčov, možnosti automatického vyhľadávania chýb, formalizácia protokolov pomocou procesného kalkulu, overovanie modelu v spi¬-kalkule.
6. Modelovanie útočníkov a ich využitie v automatizovaných prostrediach pre overovanie bezpečnosti Scyther a Tamarin, tutoriál.
7. Dohody na kľúčoch cez nezabezpečené kanály, využitie efemérnych kľúčov v protokoloch IKEv2 a TLS, dohoda na kľúči pomocou hesla.
8. Dohody na kľúčoch medzi viacerými účastníkmi, konferenčné kľúče, dohody na kľúči pomocou kvantovej kryptografie.
9. Anonymizované prenosy, utajená voľba, interaktívne dôkazy bez šírenia tajomstva.
10.-12. Seminár k aktuálnym problémom bezpečnosti kryptografických protokolov (elektronické voľby, bezpečnosť RFID, bezpečnosť v 3G, 4G a 5G sieťach, elektronické platby, elektronické peniaze, blokové reťazce, elektronické aukcie, bezpečné protokoly pre sociálne siete ...).
https://ics.upjs.sk/~jirasek/krp/
Porozumieť problémom návrhu bezpečných kryptografických protokolov na autentifikáciu a manažment kľúčov. Poznať spôsoby ich kompromitácie a vedieť uplatniť metódy dokazovania ich správnosti. Ovládať niektoré nástroje na automatizovanú verifikáciu. Porozumieť a vedieť uplatniť pokročilé kryptografické techniky v rôznych aplikačných oblastiach - podpisové schémy, elektronické bankovníctvo, elektronické voľby, Orientovať sa v aktuálnych problémoch implementácie kryptografických protokolov.
https://ics.upjs.sk/~krajci/skola/vyucba/ucebneTexty/LAD-presentation.pdf
V dostatočnej miere zvládnuté základné pojmy
Slovenský
1.-3. Základné pojmy logiky – symbol, term, formula, interpretácia
4. Formalizácia tabuľky a databázy
5. Konjunktívne dopyty
6. Konjunktívny kalkulus
7. Vzťah konjunktívneho kalkulu a konjunktívnych dopytov
8.-10. Relačná algebra
11.-12. Vzťahy rôznych modelov databáz
Schopnosť korektne formalizovať databázy.
1. JUNGER, J. et al. Turistika a športy v prírode. Prešov: FHPV PU v Prešove. 2002. ISBN 8080680973.
Internetové zdroje:
1. STEJSKAL, T. Vodná turistika. Prešov: PU v Prešove. 1999.
Dostupné na: https://ulozto.sk/tamhle/UkyxQ2lYF8qh/name/Nahrane-7-5-2021-v-14-46-39#!ZGDjBGR2AQtkAzVkAzLkLJWuLwWxZ2ukBRLjnGqSomICMmOyZN==
Ukončenie: Absolvoval
Podmienky na úspešné absolvovanie predmetu:
- aktívna účasť na kurze v zmysle študijného poriadku a pokynov vyučujúceho,
- úspešné zvládnutie zadaných praktických ukážok: nosenie kanoe, nastupovanie a vystupovanie do kanoe, vyberanie plavidla z vody, pádlovanie.
Slovenský jazyk
1. Hodnotenie obťažnosti vodných tokov
2. Bezpečnostné zásady pri splavovaní vodných tokov
3. Zostavovanie posádok
4. Praktický výcvik s nenaloženým kanoe
5. Nosenie kanoe
6. Položenie kanoe na vodu bez dotyku s brehom
7. Nastupovanie
8. Vystupovanie
9. Vyberanie plavidla z vody
10. Kormidlovanie technika vypáčenia
- (na rýchlych tokoch)
- technika odťahovania
11. Prevrátenie
12. Povely
Obsahový štandard:
Študent počas preukáže zvládnutie obsahového štandardu predmetu, ktorý je definovaný sylabom predmetu a povinnou literatúrou.
Výkonový štandard:
Preukáže zvládnutie výkonového štandardu, v rámci ktorého je študent po absolvovaní schopný:
- aplikovať nadobudnuté poznatky v rôznorodých situáciách a v praxi,
- aplikovať základné zručnosti z ovládania plavidla na tečúcej vode,
- zvoliť správny výber vhodného miesta na táborenie,
- pripraviť adekvátnu materiálnu výbavu k táboreniu.
1. Firemná literatúra SIEMENS. Dostupná na internete: <http://www.siemens.com>
2. Firemná literatúra SYNGO. Dostupná na internete: <http://www.syngo.com>
Podmienky priebežného hodnotenia: aktivita na cvičeniach, domáce zadania, priebežný test.
Podmienky záverečného hodnotenia: ústna a písomná časť skušky
Slovenský alebo anglický.
Obsahová prerekvizita: Základy softvérového inžinierstva.
Úvod do medicínskej informatiky. Clinical workflow. Healthcare services. SW projekty v medicínskej doméne. Vývojové metodiky v SW projektoch v medicínskej doméne. Agilné metódy v medicínskych projektoch, eXtreme programming, rýchle metódy versus robustné metódy. Vývojové nástroje v SW projektoch v medicínskej doméne.
Poukázať na uplatnenie informatiky v medicínskej doméne so zohľadnením špecifík pre tzv. safety-relevant domain.
1. Krajči S., elektronický učebný text, https://ics.upjs.sk/~krajci/skola/vyucba/ucebneTexty/logika-stromy.pdf
2. Goldstern M., Judah H.: The Incompleteness Phenomenon, A New Course in Mathematical Logic, A K Peters, Wellesley, Massachusetts, 1995
Hodnotí sa úroveň zvládnutia preberaných pojmov.
Slovenský.
1.--2. Booleova algebra
3.--4. Filtre a ultrafiltre
5.--6. Rasiowej-Sikorského veta
7. Bezpečná substitúcia
8. Lindenbaumova-Tarského algebra
9.--11. Syntaktická interpretácia
12. Úplnosť
Pochopenie základných konceptov matematickej logiky.
Informačné zdroje odporúčané v rámci jednotlivých profilových predmetov.
Štátna skúška je orientovaná na jednu z nasledujúcich oblastí:
1. Počítačové systémy a siete, bezpečnosť počítačových systémov -
(ÚINF/KRP1/15 a ÚINF/OPS1/15).
2. Informačné a znalostné systémy - (ÚINF/LAD1/15 a ÚINF/AIS1/15)
3. Výpočtová zložitosť, výpočtové modely - (ÚINF/KKV1/15 a ÚMV/KOA/10)
4. Základy umelej inteligencie (ÚINF/STU1/16 a
(ÚINF/NEU1/15 alebo ÚINF/VKN/15))
Súčasťou skúšania môžu byť aj základné princípy a vzťahy z tém povinných
predmetov a možné prepojenia týchto tém so záverečnou prácou.
Podrobnejšia náplň jednotlivých oblastí:
1. Počítačové systémy a siete. Bezpečnosť počítačových systémov.
Znalosti základných pojmov a princípov z problematiky počítačových sietí
(protokoly sieťovej, transportnej a aplikačnej vrstvy) a z
krytografických systémov (symetrická a asymetrická kryptografia,
hešovacie funkcie, digitálny podpis, správa kľúčov, certifikáty).
- Ciele a mechanizmy zabezpečenia IS, systémové a sieťové bezpečnostné
hrozby, bezpečnostná politika.
- Možnosti autentifikácie pri nadväzovaní sieťovej komunikácie,
autentifikačné systémy RADIUS, Kerberos.
- Princíp, režimy práce a možnosti použitia protokolu IPsec, obsah a
použitie databázy bezpečnostných asociácií.
- Princíp a možnosti použitia protokolu TLS. Tunelovanie komunikácie cez
zabezpečené porty.
- Bezpečnostné prvky aplikačných protokolov elektronickej pošty
(S/MIME), spôsoby využitia certifikátov a digitálneho podpisu.
- Ochrana sieťovej komunikácie filtrami, zástupné (proxy) servery a ich
využitie v bezpečnostných bránach (firewall).
Štátna skúška pozostáva aj z vybraných tém z oblasti kryptografických protokolov:
- Autentifikácia a distribúcia kľúčov pomocou symetrickej a asymetrickej
kryptografie.
- Formalizácia kryptografického protokolu, analýza splnenia
bezpečnostných cieľov, automatické dokazovanie.
- Autentifikačné protokoly pomocou zdieľaného hesla, skupinová
autentifikácia a dohoda na kľúči.
- Distribúcia dôvery, spôsoby využitia dôveryhodných centier, certifikácia.
- Anonymizované prenosy, potvrdzovacie schémy.
2. Informačné a znalostné systémy.
- Klasické metodológie vývoja informačných systémov. Konceptuálne
modelovanie. Relačné typy. Taxonómie. Doménové udalosti. Integritné
obmedzenia. Entitné typy.
- Model a jazyk pre tvorbu modelov. Metamodelovanie a transformácia
modelov. Základné pojmy modelovo-orientovaného (MDA) vývoja informačných
systémov.
- Integrita dát v informačnom systéme. Zabezpečenie úplnosti a
korektnosti dát v informačnom systéme. Obmedzenie početnosti v relačných
modeloch. Detekovanie nekonzistentných vzťahov.
- Formalizácia vzájomných vzťahov databázových modelov a SQL. Základné
pojmy logiky - symboly, termy, formuly, interpretácia.
- Formalizácia tabuľky a databázy. Databázové dopyty. Optimalizácia
dopytov (vymieňacie lemy). Spôsoby použitia symbolickej logiky pri
modelovaní databáz (konjunktívne dopyty a relačná algebra).
- Normálne tvary dopytov konjunktívneho kalkulu a dopytov relačnej
algebry (SPC). Konjunktívne dopyty. Rovnostno-konjunktívne dopyty.
Konjunktívny kalkulus. Vzťah konjunktívneho kalkulu a konjunktívnych
dopytov.
- SPC (relačná) algebra. SPCJ (relačná) algebra. SPJR (relačná) algebra.
Vzťahy rôznych typov relačných algebier a konjunktívneho kalkulu.
3. Výpočtová zložitosť, výpočtové modely.
- Úvod do klasickej teórie zložitosti. Turingove stroje. Boolovské
okruhy. Pravdepodobnostné algoritmy. Základné princípy kvantového
počítania. Elementárne kvantové algoritmy. Klasické a kvantové
testovanie prvočíselnosti. Porovnanie nedeterministických,
pravdepodobnostných a kvantových výpočtov. Prehľadávanie usporiadaných a
neusporiadaných zoznamov.
- Shorov algoritmus - základné princípy, spoľahlivosť a zložitosť.
Groverov algoritmus na kvantové prehľadávanie - základné princípy,
spoľahlivosť a zložitosť. Problém obchodného cestujúceho. Postavenie TSP
v hierarchii zložitostných a aproximovateľných tried problémov.
Aplikácia Groverovho algoritmu v probléme TSP.
- Kvantový paralelizmus. Kvantové operátory, požiadavky na operátory,
spektrálna dekompozícia a jej aplikácie. Porovnanie modelov klasických a
kvantových výpočtov. Porovnanie deterministických a pravdepodobnostných
kvantových výpočtov. Porovnanie Markovovského a kvantového modelu
evolúcie systému.
- Úvod do orientovaných i neorientovaných grafov. Úvod do algoritmov.
Algoritmická zložitosť. Triediace algoritmy. Vyhľadávacie algoritmy.
Pažravé algoritmy. NP-úplnosť. Stromy, kostry, koreňové stromy.
Vyhľadanie všetkých kostier grafu. Úloha o minimálnej kostre.
- Vzdialenosť v grafoch. Úloha o najkratšej ceste. Úloha o
najspoľahlivejšej ceste. Úloha o najširšej ceste. Prehľadávanie grafu do
šírky a hĺbky. Cesty a ťahy v grafe. Eulerovské grafy. Úloha čínskeho
poštára. Dopravné úlohy.
- Úvod do sieťovej analýzy. Rozmiestňovacie úlohy. Úlohy o maximálnych
tokoch. Úloha o najlacnejších tokoch. Párovacie a priraďovacie problémy.
4. Metódy umelej inteligencie
- Základné pojmy znalostných systémov, strojového učenia a neurónových
sietí (relačná databáza, tréningová množina, testovacia množina, učiaci
algoritmus, klasifikácia, zhlukovanie).
- Princípy metódy podporných vektorov - SVM a jej aplikácie. Princípy
rozhodovacích stromov a ich aplikácie. Lineárne modelovanie a jeho
zovšeobecnenie.
- Prahové jednotky a ich vlastnosti, perceptróny, ich výpočtové
schopnosti, algoritmy (pravidlá) adaptácie, VC dimenzia a jej vzťah k
perceptrónom.
- Validácia a vyhodnotenie modelov strojového učenia.
- Fuzzy logika (Základy znalostných systémov)
- Základné pravdepodobnostné výpočtové modely a ich charakteristiky,
Bayesovský prístup k učeniu.
- Klasifikácia optimalizačných problémov z hľadiska možnosti ich
aproximácie.
Štátna skúška pozostáva aj z vybraných tém alternatívne z oblasti
neurónových sietí:
- Dopredné a rekurentné neurónové siete, back-propagation algoritmus pre
adaptáciu sietí.
- Neurónové siete vo vzťahu k iným výpočtovým modelom, neuromaty, fuzzy
neurónové siete, RBF neurónové siete
- Hlboké učenie, hlboké neurónové siete a ich trénovanie. Konvolučné
neurónové siete, LSTM siete.
alebo z tém výpočtovej a kognitívnej neurovedy:
- Neurálna báza videnia, vizuálne rozpoznávanie objektov
- Sluchová kognícia, analýza sluchovej scény
- Kortikálne spracovanie zvuku
- Konekcionistické modelovanie - model klasického podmieňovania
- Štatistické a detekčno-teoretické modelovanie
- Konekcionistické modelovanie - adaptívna rezonančná teória
Náležité znalosti a kompetencie z profilových predmetov študijného programu, preukázanie schopnosti syntetizovať získané poznatky a postupy a aplikovať ich na problémy informatiky.
Slovenský jazyk
Štátna skúška je orientovaná na jednu z nasledujúcich oblastí:
1. Počítačové systémy a siete, bezpečnosť počítačových systémov.
2. Informačné a znalostné systémy.
3. Výpočtová zložitosť, výpočtové modely.
4. Metódy umelej inteligencie.
Súčasťou skúšania môžu byť aj základné princípy a vzťahy z tém povinných predmetov a možné prepojenia týchto tém so záverečnou prácou.
Overenie získaných kompetencií študenta v súlade s profilom absolventa.
1. Y. Bengio: Learning Deep Architectures for AI, Foundations and Trends in ML, Vol. 2, No. 1 , 2009, pp. 1-127 ##
2. I. Goodfellow, Y. Bengio and A. Courville: Deep Learning, MIT Press book, 2016, ISBN-13: 978-0262035613
https://www.deeplearningbook.org/ ##
3. M. H. Hassoun: Fundamentals of artificial neural networks. MIT Press, Cambridge, 1995. ##
4. J. Hertz, A. Krogh, R.G. Palmer: Introduction to the theory of neural computation, Addison-Wesley, 1991. ##
5. V. Kvasnička a kol.: Úvod do teórie neurónových sietí, IRIS, Bratislava, 1997. ##
6. P. Sinčák, G. Andrejková: Neurónové siete. I. diel: Dopredné siete, II. diel: Rekurentné a modulárne siete, Košice, 1997. ##
7. J. Šíma, R. Neruda: Teoretické otázky neuronových sití, Matfyzpress, MFF UK, Praha, 1996. ##
8. F. Scarselli, M. Gori, Ah Ch. Tsoi, M. Hagenbuchner, and G. Monfardini: The Graph Neural Network Model. IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS, VOL. 20, NO. 1, JANUARY 2009 ##
Úspešné vypracovanie projektu zameraného na aplikácie neurónových sietí. Úspešné absolvovanie dvoch písomných prác na 60 % zamerané na rôzne architektúry neurónových sietí a ich prepojenia s inými oblasťami informatiky - automaty, fuzzy logika a podobne. Preukázanie vedomostí zameraných na metódy neurónových sietí a ich aplikácie na skúške.
Slovenský a anglický
Prerekvizita pre ERASMUS študentov:
Je potrebné poznať model umelého neurónu, jeho výpočet a jeho nastavenie, vrstvové neurónové siete a backpropagation algoritmus pre ich trénovanie.
1. Motivačné príklady. Matematický model neurónu a neurónovej siete (NS). Perceptróny. Lineárne separovateľné objekty, adaptačný proces (učenie), konvergencia perceptrónu, viac perceptrónov.
2. Výpočtová sila neurónových sietí s jedným vstupom, neuromaty. Simulácia automatov pomocou neurónových sietí.
3. Klasické vrstvové neurónové siete, skryté neuróny, adaptačný proces (učenie), metóda spätného šírenia (backpropagation) a jej varianty.
4. Rekurentné neurónové siete, algoritmus trénovania rekurentných sietí. Príklady použitia.
5. Samoorganizácia NS a Kohonenove neurónové siete, algoritmus učenia sa, použitie.
6. Siete s lokálnymi neurónmi, siete typu RBF, siete so semi - lokálnymi jednotkami. Aproximácie RBF sieťami.
7. Písomka I. – Konštrukcia neuromatu pre regulárny jazyk, vytvorenie neurónovej siete k deterministickému konečno stavovému automatu, rekurentný backpropagation algoritmus a jeho použitie, aplikácia Kohonenovej neurónovej siete pri riešení problému, konštrukcia RBF siete.
8. Konvolučné neurónové siete. Základné poznatky o konvolúcii. Konvolučné neurónové siete pre spracovanie obrazov.
9. Hlboké neurónové siete a ich použitie. Existujúce modely hlbokých neurónových sietí.
10. Grafové neurónové siete, štruktúra, učenie, použitie.
11. Deduktívne systémy fuzzy logiky. Fuzzy neurónové siete a ich použitie. Fuzzy regulátor.
12. Univerzálna aproximácia pomocou neurónových sietí, Kolmogorovova veta. Aproximačné vlastnosti vrstvových neurónových sietí.
13. Riešenie praktických problémov použitím neurónových sietí.
14. Písomka II. – Konvolúcia a konvolučné neurónové siete, modely hlbokých neurónových sietí, grafové neurónové siete, konštrukcia fuzzy regulátora, Kolmogorovova veta s ideou dôkazu.
Poznatky o základných paradigmách neurónových sietí. Poznatky o aplikáciách neurónových sietí v rôznych oblastiach. Schopnosť posúdiť použiteľnosť neurónových sietí pri riešení algoritmických problémov.
- Jurafsky, D., Martin, J.H.: Speech and Language Processing.
- Goldberg, Y.: Neural Network Methods for Natural Language Processing.
- Vaswani, A. et al.: Attention Is All You Need (transformer paper).
- Wolf, T. et al.: Transformers for NLP: The Illustrated Guide.
- Mikolov, T.: Word2Vec Tutorial / rôzne články o embeddingoch.
Hodnotenie študenta je kombináciou priebežných úloh a praktického projektu (50 %).
Slovenský alebo anglický
1. Úvod do NLP, história a prehľad NLP, tradičné prístupy vs. neurónové siete
2. Tokenizácia a predspracovanie, základné techniky
3. Pokročilé tokenizéry (BPE, WordPiece, SentencePiece).
4. embeddingy, kontextové reprezentácie.
5. Jazykové modely
6. Transforméry, architektúra transformerov, mechanizmus self-attention, pozičné kódovanie.
7. Tréning a fine-tuning transformérov
8. Tréning a fine-tuning transformérov II
9. Fine-tuning pre špecifické úlohy (transfer learning),
10. Datasety v NLP, tvorba vlastných datasetov,
11. Big Data v NLP, spracovanie veľkých datasetov, využitie IterableDataset a dávkovanie.
12. Aplikácie transformerov, klasifikácia textu, otázka-odpoveď (Q&A), strojový preklad medzi jazykmi.
Po úspešnom absolvovaní predmetu študent:
- rozumie teoretickým základom spracovania prirodzeného jazyka a transformérov,
- vie dátovo pripraviť texty pre NLP úlohy (tokenizácia, normalizácia),
- zvládne tvorbu a anotovanie datasetov pre NLP aplikácie,
- vie navrhnúť trénovací cyklus a doladiť transformer modely pre konkrétny problém,
- aplikuje modely na praktické úlohy – klasifikácia, QA, strojový preklad,
Oboznámiť poslucháčov matematicko-fyzikálnych študijných programov s biologicky a fyzikálne motivovanými technikami optimalizácie, simulácie a predikcie. Aplikáciou heuristických metód pri riešení praktických úloh rozvíjať kreativitu poslucháčov a ich programátorské zručnosti.
Hartmann, A. K., Rieger, H., Optimization Algorithms in Physics, Wiley, 2002
Reeves, C. R., Rowe, J. E., Genetic Algorithms: Principles and perspectives, Kluwer, 2003
Mitchell, M., Complexity. A Guided Tour, Oxford University Press, 2009
Solé, R. V., Phase Transitions, Princeton University Press, 2011
Ilachinski, A., Cellular Automata. A Discrete universe, World Scientific, 2002
Haykin, S., Neural Networks. A Comprehensive Foundation, Prentice-Hall, 1999
Aktuálne materiály ku konkrétnym problémom (priebežne doplňované)
Kontrola plnenia zadaného projektu.
Ústna skúška z prednesených okruhov (50%) spojená s prezentáciou projektov. Kvalita riešenia projektov a úroveň prezentácie (50%).
Kontrola plnenia zadaných projektov. Zo zadaných tém študent vypracuje 1 až 3 projekty a predloží funkčné implementácie v podobe počítačových programov. V prípade komplexnejších tém je možné prezentovať kolaboratívny projekt, s vymedzením podielu jednotlivých študentov.
Kreditová záťaž 5 ECTS kreditov zodpovedá 2 kreditom za priamu výuku, 2 kreditom za skupinovú prácu/praktickú aktivitu a 1 kredit za samoštúdium.
Jazyk slovenský, znalosť jazyka anglického je ale obrovskou výhodou, nakoľko prevažná väčšina najaktuálnejších informácií je publikovaná v tomto jazyku.
Predmet je realizovaný prezenčnou formou. V prípade pretrvávajúcej zhoršenej epidemiologickej situácie či iného závažného dôvodu je možné predmet uskutočniť aj dištančnou formou - preferovane v prostredí MS Teams.
1. Základné pojmy a definície teórie optimalizácie. Fyzikálne zákony ako optimalizačné úlohy. Variačný princíp.
2. Modelové optimalizačné problémy. Základné typy účelových funkcií. Klasifikácia optimalizačných metód. Výpočtové škálovanie optimalizačných metód. Paralelizácia, Metcalfov zákon, Amdahlov bottleneck.
3. Gradientové optimalizačné metódy. Metóda konjugovaných gradientov a optimalizácia geometrie.
4. Evolučné algoritmy. Genetické algoritmy. Genetické algoritmy ako markovovský proces. Približný štatisticko-mechanický popis trajektórie genetických algoritmov.
5. Monte Carlo a simulované žíhanie. Metropolisov algoritmus a štatistika vzorkovania priestoru riešení.
6. Rojové optimalizačné techniky. Ant algoritmy.
7. Celulárne automaty a ich aplikácie pri simuláciách zložitých systémov.
8. Dátové štruktúry a reprezentácie optimalizačných úloh. Komprimácia a symetria. Manifoldy.
9. Generátory, gramatiky a jazyky, genetické programovanie. AST a operácie na AST reprezentácii programov.
10. Fraktály. L-systémy. Životu-podobné a agentové systémy.
11. Evolučné hry. Evolúcia kooperácie.
12. Základné oboznámenie s optimalizáciou a učením neurónových sietí. Stochastická gradientná optimalizácia.
Oboznámiť poslucháčov matematicko-fyzikálnych študijných programov s biologicky a fyzikálne motivovanými technikami optimalizácie, simulácie a predikcie. Aplikáciou heuristických metód pri riešení praktických úloh rozvíjať kreativitu poslucháčov a ich programátorské zručnosti.
Študent po absolvovaní predmetu bude mať znalosti z netradičných optimalizačných techník a pre vybrané problémy a techniky zároveň získa zručnosti na riešenie konkrétnych problémov.
Ústna skúška spojená s prezentáciou projektu.
1. HOLUBOVÁ I., KOSEK J., MINAŘÍK K, NOVÁK D.: Big Data a NoSQL databáze. Grada, 2015. ISBN 978-80-247-5466-6.
2. HARRISON G.: Next Generation Databases: NoSQL, NewSQL, and Big Data. Apress, 2015. ISBN 978-1-4842-1330-8.
3. HILLS T.: NoSQL and SQL Data Modeling: Bringing Together Data, Semantics, and Software. Technics Publications, 2016. ISBN 978-1-6346-2109-0
Podmienky priebežného hodnotenia: Aktívna účasť na cvičeniach.
Podmienky záverečného hodnotenia: Vytvorenie a prezentácia záverečného projektu.
Slovenský alebo anglický.
Obsahové prerekvizity: programovanie na úrovni PAZ1c - porozumenie pricípu a použitie storage vrstvy, základy relačných databáz (jazyk SQL)
1. Veľké dáta, základné typy NoSQL databáz,
2. Dátové formáty.
3. Databázy typu kľúč-hodnota.
4. Stĺpcové databázy.
5. Grafové databázy.
6. Dokumentové databázy.
https://nosql.ics.upjs.sk/
Znalosť vlastností rôznych druhov NoSQL databáz, praktické skúsenosti s prácou s vybranými NoSQL databázami (Redis, Cassandra, Neo4j, Mongo DB) z programu. Schopnosť rozoznať vhodnosť použitia danej NoSQL databázy pre konkrétny účel. Schopnosť vytvárať horizontálne škálovateľné programy. Znalosť frameworku Spring data a jeho použitie s vybranými databázami.
1. R. RAMAKRISHNAN, J. GEHRKE: Database Management Systems, McGraw Hill Higher Education, 2003
2. A. SILBERSCHATZ, H. F. KORTH, S. SUDARSHAN: Database system concepts, McGraw Hill Higher Education, 2006
3. J. POKORNÝ: Základy implementace souborů a databází, Karolinum 1997
Podmienky záverečného hodnotenia: záverečná písomka
Slovenský alebo anglický.
Obsahové prerekvizity: Jazyk SQL(DBS1a), základy programovania (PAZ1a)
1. Ukladanie dát, spôsoby organizácie súborov,
2. Stromové indexovacie metódy, B+stromy, R stromy
3. Práca s nízkoúrovňovými triedami na prácu so súbormi
4. Vytváranie klastrovaných a neklastrovných indexov
5. Hašovacie metódy, hašovacie indexy, externé triedenie,
6. Výpočet relačných operátorov, odhad cien dopytov, optimalizácia dopytov
7. Prípadová štúdia: Praktická optimalizácia databázy
8. Transakčné spracovanie,
9. Zotavenie po páde databázy,
10. Paralelné databázy, výpočet relačných operátorov v paralelných DB
11. Distribuované databázy, výpočet relačných operátorov v distribuovaných DB, bezpečnosť a konzistencia dát, zotavenie z chýb v distribuovanej databáze, distribuované transakcie, distribúcia replík DB tabuliek
https://pdb.ics.upjs.sk/
Pochopenie princípov, na ktorých sú postavené relačné databázové systémy. Študenti by po absolvovaní predmetu mali byť schopní využiť získané poznatky pri riešení štandardných optimalizačných problémov pri práci s veľkými dátami a manažovaní databáz v paralelnom a distribuovanom prostredí.
1. KATUŠČÁK, D.: Ako písať vysokoškolské a kvalifikačné práce, 2. vydanie Bratislava, 1998
2. ISO 690: 1987 Documentation - Bibliographic references. Content, form and structure.
3. ISO 2145: 1978 Documentation - Numbering of divisions and subdivisions in written documents.
4. ECO, U.: Jak napsat diplomovou práci, z taliančiny Come si fa una tesi di laures, Milano, 1977, Olomouc, Votobiax.
5. Odborná a vedecká literatúra týkajúca sa diplomovej práce podľa odporúčania vedúceho diplomovej práce.
Hodnotenie referátu študenta so zameraním na problematiku diplomovej práce.
Hodnotenie dosiahnutých výsledkov študenta počas semestra na diplomovej práci na základe jeho referátu aj vytvoreného diplomového webu.
Slovenský alebo anglický.
Typy a štruktúra diplomových prác (DP), systém tvorby DP. Problematika autorských práv a citovania informačných zdrojov. Prezentácia aktuálnej ponuky na témy DP. Počas semestra vystúpi každý študent s krátkym referátom tykajúcim sa problematiky súvisiacej s témou jeho témy DP. Na konci semestra vystúpi každý študent na celoústavnom seminári (CÚS) s referátom, ktorý trvá 10 minút so štruktúrou: názov práce, ciele práce, meno školiteľa, vymedzenie v čom tkvie problém práce, čo sa podarilo naštudovať zistiť, aký bude ďalší postup. Zároveň je povinnosťou študenta vytvoriť vlastný diplomový web obsahujúci: základné identifikačné údaje (meno študenta, téma práce, ciele práce, meno školiteľa, e-mailový kontakt na študenta aj školiteľa), upresnené ciele práce, vlastný časový harmonogram na celé obdobie realizácie DP (spolu s „check-listom“ - čo viem, čo sa potrebujem naučiť, naštudovať), hrubý prehľad skúmanej problematiky, zoznam informačných zdrojov.
https://ics.upjs.sk/~jirasek/dp/
Zorientovať študentov v oblastiach informatiky, v ktorých môžu vypracovať diplomovú prácu (DP), oboznámiť ich s typmi a štruktúrou DP a systéme tvorby DP. Na konci semestra má študent mať vybranú tému DP, spracované jej ciele a odporúčanú literatúru.
1. J. JáJá: An Introduction to Parallel Algorithms, Addison-Wesley, 1992, ISBN 0-201-54856-9
2. P. Sanders, K. Mehlhorn, M. Dietzfelbinger, R. Dementiev: Sequential and Parallel Algorithms and Data Structures, Springer, 2019
3. Sukumar Ghosh: Distributed Systems and Algorithms (Second Edition), CRC Press 2014
4. M. Raynal: Distributed Algorithms for Message-Passing Systems, Springer, 2013
5. Gerard Tel: Introduction to Distributed Algorithms, Cambridge University Press, 2001
Domáce zadania, polsemestrálny test, praktický projekt.
Záverečný test, ústna skúška.
Slovenský alebo anglický.
Obsahové prerekvizity:základy konkurentného programovania, základy princípov operačných systémov
1. Konkurentný, paralelný a distribuovaný výpočtový model. Problémy konkurencie procesov vo viacúlohových systémoch, riešenie problémov vzájomného vylúčenia a uviaznutia.
2. Paralelný výpočtový model, prístup do spoločnej pamäte, binárna redukcia, prefixové súčty, škálovanie, cena a efektivita výpočtu, Amdahlov a Gustafsonov zákon.
3. Paralelné výpočty v konštantnom čase, odmocninová redukcia, dvojlogaritmický strom, rank, paralelné zlučovanie vyhľadávaním, work-time zápis, optimalita algoritmu.
4. Bitonické zlučovanie, even-odd zlučovanie, sortovacie siete, pointer jumping, akcelerované kaskádovanie.
5. Tutoriál z programovania GPU.
6. Model distribuovaného výpočtu, spôsoby prenosu správ, komunikačná zložitosť, voľba koordinátora, šírenie správ záplavou.
7. Komunikácia vlnou s odpoveďou, špecifiká šírenia správ v neacyklickej sieti, minimálne kostry, najkratšie cesty, smerovacie algoritmy.
8. Tutoriál z práce v prostredí MPI.
9. Synchronizácia času, aktuálny obraz systému, detekcia ukončenia výpočtu.
10. Riešenie problému vzájomného vylúčenia v distribuovanom systéme, detekcia a prevencia uviaznutia.
11. Tutoriál z distribuovaného spracovania veľkých dát v prostredí Apache SPARK.
12. Tolerancia chýb v nespoľahlivom prostredí, distribuovaný konsenzus, distribúcia a prístup k objektom, transakcie, sociálne siete.
Pochopiť princípy, základné problémy a algoritmy paralelného programovania. Vedieť implementovať synchronizačné postupy a riadiť a využívať medziprocesovú komunikáciu. Ovládať základy programovania v prostredí GPU. Chápať rozdiely medzi paralelným a distribuovaným výpočtovým modelom a poznať ich výhody a nevýhody. Ovládať základné distribuované algoritmy a vedieť ich implementovať. Porozumieť problémom tvorby distribuovaného systémového prostredia a vedieť ich riešiť. Vedieť využívať distribuované nadstavby v praktických aplikáciách.
Hučková, R., Treščáková, D., Rózenfeldová, L.: Právo informačných a komunikačných technológií. Univerzita Pavla Jozefa Šafárika v Košiciach, Košice, 2019
Smejkal, V. et al.: Právo informačních a telekomunikačních systémů. 2. aktualizované a rozšířené vydání. Praha : C.H.Beck, 2004. 770 s.
Polčák, R.: Právo na internetu, spam a odpovednost ISP, 1. vydanie, Computer Press, Brno 2007, ISBN 978-80-251-1777-4
Polčák, R., Škop, M. a Macek, J.: Normativní systémy v kyberprostoru (úvod do studia) (Normative systems in cyberspace (introduction)). 1. vyd. Brno: Masarykova univerzita v Brně, 2005. 102 pp. Edice učebnic Právnické fakulty MU č. 361. ISBN 80-210-3779-2.
Husovec, M.: Zodpovednosť na internete: podľa českého a slovenského práva. CZ. NIC, 2014.
Záverečné hodnotenie z predmetu bude spočívať vo vypracovaní a obhajobe semestrálnej práce. Semestrálna práca bude hodnotená bodovým hodnotením v rozpätí 0-20 bodov. Pri hodnotení sa bude vychádzať z nasledovných kritérií: (1.) metodologická, metodická stránka a štruktúra práce (maximum 3 body); (2.) preukázanie teoretických vedomostí o spracovanej téme (maximum 7 body); (3.) práca s literatúrou a inými informačnými zdrojmi, formálna úprava práce (maximum 5 body); (4.) obhajoba semestrálnej práce: prezentácia, diskusia, odpovede na otázky (maximum 5 bodov).
Stupnica hodnotenia:
A ( 20–19 bodov)
B (18–17 bodov)
C (16–15 bodov)
D (14–13 bodov)
E (12–11 bodov)
Fx (10 – 0 bodov)
Študent, ktorý nezíska aspoň 11 bodov má možnosť opravy, vypracovaním novej semestrálnej práce, ktorá bude hodnotená spôsobom ako je uvedené vyššie.
1.Jednotný digitálny trh – pojem, podstata, význam a vízia jednotného digitálneho trhu.
2.Elektronický obchod – význam, pojem a jeho druhy (B2B, B2C, C2A, B2A, A2A, G2G). Služba informačnej spoločnosti. Výhody a nevýhody elektronického obchodu. Porovnanie tradičného a elektronického obchodu.
3.Zmluvy uzavreté pomocou elektronických prostriedkov (elektronické právne úkony, spôsob uzavierania zmlúv, informačné povinnosti poskytovateľov služieb). Zmluvy v oblasti IKT, Outsourcing, právne aspekty cloudových riešení
4.Ochrana spotrebiteľa v elektronickom obchode - pramene, špecifiká, spotrebiteľské zmluvy, finančné služby na diaľku, podomový a zásielkový predaj. Neprijateľné podmienky.
5.Špecifické oblasti jednotného digitálneho trhu: problematika cookies, geografické blokovanie (geo-blocking), vyhľadávače, právne aspekty Internet of Things
6.Elektronické a virtuálne peniaze – definícia a typy virtuálnych mien (bitcoin, etc.)
7.Kolaboratívne podnikanie (online platformy pre tzv. zdieľané podnikanie, právne aspekty platforiem, legislatívne medzery, súvisiace aspekty)
8.Doménového mena a doménové spory (štruktúra, delenie a technické aspekty doménových mien). Právna povaha doménového mena. Medzinárodná regulácia internetových domén a ICANN. Doménové špekulácie. Národné modely regulácie doménových mien. Nekalosúťažné aspekty doménových špekulácií.
9.Riešenie sporov (rozhodcovské riešenie sporov a riešenie doménových sporov, alternatívne riešenie sporov v doméne .eu., vymáhanie nárokov z osobnostných práv v UDRP a ADR)
10.Kybernetická bezpečnosť (právne aspekty)
Predmet sprostredkuje študentom poznatky z oblasti problematiky elektronického obchodu, konceptu jednotného digitálneho trhu a súvisiacich tém. Študent nadobudne poznatky aj z ďalších oblastí súvisiacich s témou elektronického obchodu, najmä z oblasti práva informačných technológií.
Študijná alebo technická literatúra je určená individuálne vedúcim praxe v závislosti od zamerania praxe.
Podmienky priebežného hodnotenia:
Aktívna účasť na vybranom type praxe na základe pokynov vedúceho praxe.
Podmienky záverečného hodnotenia:
Hodnotenie prístupu študenta k praxi a vykonaných prác vedúcim praxe.
Slovenský alebo anglický.
Presný obsah praxe je špecifikovaný vedúcim praxe. Študenti si vyberajú z ponuky tém predstavených administrátorom predmetu. Typickými druhmi praxe sú:
1. pomoc pri realizácii cvičení pre nižšie ročníky, poskytovanie spätnej väzby študentom k zaslaným domácim úlohám
2. pomoc pri inštalovaní a údržbe počítačovej a sieťovej infraštrutktúry na UPJŠ
3. vedenie školení pre prácu s konkrétnym softvérom
4. vytváranie rešerší z voľne dostupných zdrojov
Získanie skúseností s realizáciou vybraného typu praxe.
Študijná alebo technická literatúra je určená individuálne vedúcim praxe v závislosti od zamerania praxe.
Podmienky priebežného hodnotenia:
Aktívna účasť na vybranom type praxe na základe pokynov vedúceho praxe.
Podmienky záverečného hodnotenia:
Hodnotenie prístupu študenta k praxi a vykonaných prác vedúcim praxe.
Slovenský alebo anglický.
Presný obsah praxe je špecifikovaný vedúcim praxe. Študenti si vyberajú z ponuky tém predstavených administrátorom predmetu. Typickými druhmi praxe sú:
1. pomoc pri realizácii cvičení pre nižšie ročníky, poskytovanie spätnej väzby študentom k zaslaným domácim úlohám
2. pomoc pri inštalovaní a údržbe počítačovej a sieťovej infraštrutktúry na UPJŠ
3. vedenie školení pre prácu s konkrétnym softvérom
4. vytváranie rešerší z voľne dostupných zdrojov
Získanie skúseností s realizáciou vybraného typu praxe.
1. MURDOCH, Don. Blue Team Handbook: Incident Response Edition: A condensed field guide for the Cyber Security Incident Responder. South Carolina, United States: CreateSpace Independent Publishing Platform, 2014. ISBN 978-1500734756, 2. ANSON, Steve. Applied Incident Response. New York, United States: Wiley, 2020. ISBN 978-1119560265, 3. ROBERTS, Scott. Intelligence-Driven Incident Response: Outwitting the Adversary. Sebastopol, California, United States: O'Reilly Media, 2017. ISBN 978-1491934944.
Podmienkou absolvovania predmetu sú domáce zadania (50% z celkového počtu bodov) a finálna praktická úloha (50% z celkového počtu bodov).
slovenský alebo anglický
Obsahové prerekvizity: základné poznatky z oblasti informačnej bezpečnosti, základy práce s operačným systémom Linux, základné poznatky z počítačových sietí.
1. Úvod do riešenia počítačových bezpečnostných incidentov a reakcie naň, 2. Proces riešenia počítačových bezpečnostných incidentov a reakcie naň a tímy na riešenie počítačových bezpečnostných incidentov, 3. Právne aspekty riešenia počítačových bezpečnostných incidentov, 4. Príprava na bezpečnostný incident a prvotná reakcia, 5. Úvod do digitálnej forenznej analýzy, 6. Riešenie a odpoveď na počítačové bezpečnostné incidenty v oblasti malvéru, 7. Riešenie a odpoveď na počítačové bezpečnostné incidenty v oblasti emailovej komunikácie. 8. Riešenie a odpoveď na sieťové bezpečnostné incidenty I., 9. Riešenie a odpoveď na sieťové bezpečnostné incidenty II., 10. Riešenie a odpoveď na počítačové bezpečnostné incidenty v oblasti webových aplikácií I., 11. Riešenie a odpoveď na počítačové bezpečnostné incidenty v oblasti webových aplikácií II., 12. Riešenie a odpoveď na cloudové bezpečnostné incidenty, 13. Riešenie a odpoveď na počítačové bezpečnostné incidenty v oblasti útočníkov z vnútra organizácie, 14. Finálne zadanie.
Výsledkom vzdelávania je porozumenie základným prístupom k riešeniu počítačových bezpečnostných incidentov od procesných a právnych požiadaviek až po spôsoby identifikácie incidentu a spôsobu jeho technického riešenia.
Podľa zadania diplomovej práce.
Prezentácia analýzy zadania a návrhu riešenia úloh diplomovej práce, úprava stránky, písomné spracovanie analýzy a návrhu riešení.
Slovenský alebo anglický.
Seminár slúži na kontrolu, verejnú prezentáciu a obhajobu čiastkových výsledkov na DP. K udeleniu kreditov je v tomto semestri potrebné úspešne absolvovať prezentáciu analýzy zadania a dosiahnutých výsledkov, vrátane návrhu kokrétnych krokov ďalšieho postupu riešenia,
aktualizovať prezentáciu diplomovej práce na sieti a písomne vypracovať analýzu a návrh riešenia zadaného problému v rozsahu 15-20 strán.
https://ics.upjs.sk/~jirasek/dp/
Prezentovať výsledky dosiahnuté na diplomovej práci.
Podľa zadania diplomovej práce.
Prezentácia dosiahnutých výsledkov na diplomovej práci, úprava stránky, písomné spracovanie výsledkov.
Slovenský alebo anglický.
Seminár slúži na kontrolu, verejnú prezentáciu a obhajobu čiastkových výsledkov na DP. K udeleniu kreditov je v tomto semestri potrebné
spracovať písomne v rozsahu 30-40 strán dosiahnuté výsledky v teoretickej časti a návrh programového riešenia pre prípadnú praktickú časť.
Súčasne je potrebné prezentovať dosiahnuté výsledky na sieti a na vystúpení v rámci semináru, kde sa predpokladá prezentácia vlastných tvrdení
a hlavných myšlienok vypracovaných dôkazov, demonštrácia funkčných častí programov resp. častí vývojového prostredia
a názorné spracovanie výsledkov vrátane porovnania s existujúcimi riešeniami.
https://ics.upjs.sk/~jirasek/dp/
Prezentovať výsledky dosiahnuté v diplomovej práci.
Podľa zadania diplomovej práce.
Prezentácia dosiahnutých výsledkov diplomovej práce s diskusiou. Záverečná úprava stránky.
Slovenský alebo anglický.
Seminár slúži na kontrolu, verejnú prezentáciu a obhajobu výsledkov DP. K udeleniu kreditov je potrebné absolvovať verejnú prezentáciu práce spojenú s diskusiou, spolu so záverečnou úpravou prezentácie na Internete.
https://ics.upjs.sk/~jirasek/dp/
Prezentovať výsledky dosiahnuté na diplomovej práci.
1. D. Shreiner, M. Woo, J. Neider, T. Davis: OpenGL Programming Guide: The Official Guide to Learning OpenGL, Addison-Wesley, 2007.
2. R. S. Wright, B. Lipchak, N. Haemel: OpenGL SuperBible: Comprehensive Tutorial and Reference, Addison-Wesley, 2007.
3. F. S. Hill, S. M. Kelley: Computer Graphics Using OpenGL, Prentice Hall, 2006.
aktivita na cvičeniach, referáty
záverečný praktický test
Slovenský alebo anglický.
Seminár naväzuje na prednášku UGR Úvod do počítačovej grafiky. Formou referátov sa zaoberá aktuálnymi teoretickými aj implementačnými problémami s dôrazom na rýchle algoritmy počítačovej grafiky, geometrické modelovanie a realistické vykresľovanie scén. Predpokladajú sa vedomosti v rozsahu prednášky UGR a dobré programátorské skúsenosti.
https://ics.upjs.sk/~rkb/?cmd=spg1
Formou seminárnych prác priblížiť súčasné techniky programovania v prostredí OpenGL.
Zdroje informácií sú závislé na vybranom projekte.
Aktívna participácia na projekte. Zúčastňovanie sa na pravidelných stretnutiach projektového tímu. Prezentácia dosiahnutých výsledkov pri riešení konkrétneho problému. Odovzdanie softvérového diela. Príprava materiálov na spropagovanie výsledného diela.
Slovenský alebo anglický.
Obsahové prerekvizity: pokročilé programátorské skúsenosti
Predmet sa realizuje ako súčasť Živých projektov v splupráci s Technickou univerzitou v Košiciach a viacerými softvérovými firmami. Práca v 4-5 člennom tíme na vývoji, odtestovaní a prezenetácii softvérového produktu pod vedením mentora z univerzity alebo softvérovej firmy.
1. Začiatkom októbra sa koná kreovanie tímov a výber projektu
2. Študenti sa na týždennej báze stretávajú s mentorom projektu a priebežne sa venujú tvorbe softvérového produktu
3. Zhruba v polovici januára študenti odovzdávajú video s krátkou prezentáciou projektu
4. Na začiatku februára prebieha prezentácia projektov. Tie najlepšie tímy sú ohodnotené vecnými cenami.
Osvojiť si spôsob práce nad väčším softwarovým dielom vo všetkých fázach jeho životného cyklu. Vedieť analyzovať a explicitne vyjadrovať požiadavky používateľa, presne úlohu vyšpecifikovať, navrhnúť riešenie a vyhodnotiť alternatívy. Efektívne a korektne navrhnuté riešenie implementovať a otestovať. Naučiť sa viesť podrobnú dokumentáciu a prezentovať výsledky práce písomne i verejným vystúpením. Naučiť sa spolupracovať vo vývojovom kolektíve, efektívne si deliť prácu a vymieňať nápady.
Zdroje informácií sú závislé na vybranom projekte.
Aktívna participácia na projekte. Zúčastňovanie sa na pravidelných stretnutiach projektového tímu. Prezentácia dosiahnutých výsledkov pri riešení konkrétneho problému. Odovzdanie softvérového diela. Príprava materiálov na spropagovanie výsledného diela.
Slovenský alebo anglický.
Obsahové prerekvizity: pokročilé programátorské skúsenosti
Predmet sa realizuje ako súčasť Živých projektov v splupráci s Technickou univerzitou v Košiciach a viacerými softvérovými firmami. Práca v 4-5 člennom tíme na vývoji, odtestovaní a prezenetácii softvérového produktu pod vedením mentora z univerzity alebo softvérovej firmy.
1. Začiatkom októbra sa koná kreovanie tímov a výber projektu
2. Študenti sa na týždennej báze stretávajú s mentorom projektu a priebežne sa venujú tvorbe softvérového produktu
3. Zhruba v polovici januára študenti odovzdávajú video s krátkou prezentáciou projektu
4. Na začiatku februára prebieha prezentácia projektov. Tie najlepšie tímy sú ohodnotené vecnými cenami.
Osvojiť si spôsob práce nad väčším softwarovým dielom vo všetkých fázach jeho životného cyklu. Vedieť analyzovať a explicitne vyjadrovať požiadavky používateľa, presne úlohu vyšpecifikovať, navrhnúť riešenie a vyhodnotiť alternatívy. Efektívne a korektne navrhnuté riešenie implementovať a otestovať. Naučiť sa viesť podrobnú dokumentáciu a prezentovať výsledky práce písomne i verejným vystúpením. Naučiť sa spolupracovať vo vývojovom kolektíve, efektívne si deliť prácu a vymieňať nápady.
1. Vedecká a odborná literatúra súvisiaca s vybranou oblasťou informatiky.
2. Knižné a on-line zdroje popisujúce fungovanie a použitie vybraných softvérových riešení
Prezentácia odborných prác a softvérových riešení z vybranej oblasti informatiky. Aktívna účasť na odborných diskusiách o možných riešeniach vybraných problémov.
slovenský alebo anglický
Prezentácia odborných článkov z vybranej oblasti informatiky.
Praktické predstavenie aktuálnych softvérových riešení (knižníc, frameworkov), ktoré nie sú súčasťou študijných programov.
Diskusie k možným riešeniam vybraných problémov v informatike.
Aktuálny harmonogram bude zverejnený po prvom stretnutí na webstránke predmetu alebo inom dohodnutom mieste
Schopnosť samostatne naštudovať a zrozumiteľne oboznamovať kolegov s princípmi a použitím neznámych softvérových riešení alebo s vedeckými výsledkami publikovanými v odborných časopisoch a príspevkoch z konferencií.
1. Vedecká a odborná literatúra súvisiaca s vybranou oblasťou informatiky.
2. Knižné a on-line zdroje popisujúce fungovanie a použitie vybraných softvérových riešení
Prezentácia odborných prác a softvérových riešení z vybranej oblasti informatiky. Aktívna účasť na odborných diskusiách o možných riešeniach vybraných problémov.
slovenský alebo anglický
Prezentácia odborných článkov z vybranej oblasti informatiky.
Praktické predstavenie aktuálnych softvérových riešení (knižníc, frameworkov), ktoré nie sú súčasťou študijných programov.
Diskusie k možným riešeniam vybraných problémov v informatike.
Aktuálny harmonogram bude zverejnený po prvom stretnutí na webstránke predmetu alebo inom dohodnutom mieste
Schopnosť samostatne naštudovať a zrozumiteľne oboznamovať kolegov s princípmi a použitím neznámych softvérových riešení alebo s vedeckými výsledkami publikovanými v odborných časopisoch a príspevkoch z konferencií.
1. ANTHONY, Martin a Norman BIGGS. Computational Learning Theory, Cambridge University Press, 1997. ISBN 978-0521599221.
2. BROWNLEE, Jason. Machine Learning Mastery With Python. 2019.
3. WATT, Jeremy, Reza BORHANI a Aggelos K. KATSAGGELOS. Machine learning refined: foundations, algorithms, and applications. Cambridge: Cambridge University Press, 2016. ISBN 978-1-107-12352-6.
Spracovanie projektu zameraného na aplikáciu metód strojového riešenia pri riešení praktických úloh. Úspešné absolvovanie dvoch písomných prác zameraných na učiace algoritmy, pravdepodobnostné učenie, klasifikačné úlohy. Úspešné absolvovanie písomnej a ústnej časti skúšky zameranej na učiace algoritmy, pravdepodobnostné učenie, klasifikačné úlohy.
slovenský jazyk alebo anglický jazyk
1. Učiace algoritmy, koncepty, hypotézy. Tréning a učenie, učenie konštrukciou a očíslovaním.
2. Booleovské formuly a ich reprezentácia. Učiace algoritmy pre monočleny. Reprezentácia hypotézového priestoru.
3. Pravdepodobnostné učenie. Odhad počtu potrebných príkladov pre dosiahnutie určitej presnosti a dôveryhodnosti.
4. Pravdepodobnostné učenie a konzistentné algoritmy.
5. Vzťahy medzi množinami atribútov a predikovanými premennými. Regresia. Lineárne modelovanie použitím metódy najmenších štvorcov odchýlok.
6. Lineárne modelovanie, zovšeobecnenie, nelineárne odozvy z lineárneho modelu, validácia dát.
Klasifikácia.
7. Lineárne modelovanie pomocou teórie pravdepodobnosti a maximálnej dôveryhodnosti.
8. VC (Vapnik - Cervonenkis) dimenzia jej vzťah k perceptrónom.
9. Bayesovský prístup k učeniu. SVM.
10. Klastrovanie.
11. Skryté Markovove modely.
Výsledkom vzdelávania je porozumenie základným princípom strojového učenia. Študent získa schopnosť analyzovať dáta s využitím vybraných metód strojového učenia a umelej inteligencie. Dokáže pracovať s vybraným nástrojom na modelovanie neurónových sietí.
Odporúčaná literatúra je špecifikovaná individuálne riešiteľom, resp. riešiteľským kolektívom po dohode s konzultantom alebo vedúcim práce.
Na Študentskú vedeckú konferenciu je potrebná registrácia v súlade so Štatútom Študentskej vedeckej konferencie na PF UPJŠ a konkrétnymi podmienkami pre účasť v danom roku, ktoré vyhlasuje dekan fakulty.
V rámci jedného ročníka Študentskej vedeckej konferencie sa môže prihlásiť študent, alebo riešiteľský kolektív iba do jednej sekcie. Na ŠVK možno prihlásiť aj prácu, ktorá je ucelenou časťou bakalárskej alebo diplomovej práce alebo prácou v rámci študentských pomocných síl.
Práca na ŠVK je výsledkom vlastnej práce študenta alebo riešiteľského kolektívu. 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 riešenia a v procese prezentácie práce. Ich nedodržanie je dôvodom na začatie disciplinárneho konania.
Podmienkou na udelenie hodnotenia je úspešná prezentácia a obhajoba práce v príslušnej sekcii riadenej komisiou vymenovanou dekanom fakulty. O oprávnenosti pridelenia kreditov rozhoduje komisia a svoje rozhodnutie uvádza v zápisnici z priebehu ŠVK.
Slovenský alebo anglický.
1. Analýza stavu skúmanej problematiky.
2. Návrh a implementácia riešenia skúmaného problému.
3. Vyhodnotenie dosiahnutých výsledkov.
4. Príprava anotácie práce.
5. Spracovanie práce ŠVOČ.
6. Príprava prezentácie výsledkov.
7. Prezentácia a obhajoba získaných výsledkov.
Študent preukáže zvládnutie základov teórie a odbornej terminológie študijného odboru, nadobudnutie vedomostí, zručností a kompetentností, schopnosť aplikovať ich tvorivým spôsobom pri riešení vybraného problému študijného odboru, schopnosť prezentovať získané výsledky s využitím vhodných prezentačných metód a nástrojov a schopnosť aktívne participovať na odbornej diskusii.
1. ANTONIOU, Grigoris a Frank van HARMELEN. A semantic web primer. Cambridge: MIT Press, c2008. ISBN 978-0-262-01242-3.
2. BAADER, Franz. The Description Logic Handbook. Theory,
Implementation and Applications. 2nd edition, Cambridge University Press, 2010. ISBN 978-0-521150118
3. Dokumentácia projektu RDF4J. Dostupné online: <https://rdf4j.org>
4. Dokumentácia projektu Protégé. Dostupné online: <https://https://protegewiki.stanford.edu/wiki/Main_Page>
5. Dokumentácia frameworku Apache Jena. Dostupné online: <https://jena.apache.org/>
Podmienky záverečného hodnotenia: naštudovanie a prezentácia vybranej knižnice alebo SW nástroja sémantického webu seminárnou formou
Slovenský alebo anglický
Obsahové prerekvizity: základy programovania(PAZ1a), základy logiky prvého rádu - výrokový a predikátový počet (SLO1a), základy databáz (DBS1a)
1. Sémantický web a motivácia, problémy, vízie.
2. Štruktúrované webové dokumenty, XML, syntax, rozličné programové modely (DOM, SAX, StAX), menné
priestory v XML, adresovací jazyk XPath, dopytovací jazyk XQuery. Ukážky
programovania v Jave.
3. Jazyky sémantického webu: RDF, RDFS, OWL
4. dopytovací jazyk: SPARQL, databáza RDF4J
5. Deskripčná logika
6. Vytváranie ontológie v modelovacom nástroji Protégé, reasoning ontológie
7. Jazyk Topic Maps, modelovanie v nástroji Ontopia,
8. Knižnica Jena
9. DBPedia, Google knowledge graph a inch použitie v programe
Porozumenie jazykom sémantického webu RDF, RDFS, OWL, schopnosť ich využiť v reálnych aplikáciách sémantického webu, schopnosť modelovania ontológií, schopnosť praktickej práce s ontologickými úložiskami.
- ISTQB CTFL Sylabus, dostupné online: <https://www.istqb.org/certification-path-root/foundation-level-2018.html>, <https://castb.org/wp-content/uploads/2020/05/ISTQB_CTFL_Syllabus_SK_2018_3.1-1.pdf>
- ISTQB ATAE Sylabus, dostupné online: < https://www.istqb.org/certification-path-root/test-automation-engineer.html >
- Myers, G. (2011), The Art of Software Testing
- Lisa Crispin and Janet Gregory (2008), Agile Testing: A Practical Guide for Testers and Agile Teams,”
- Mark Fewster, Dorothy Graham(1999), Software Test Automation: Effective use of test execution tools
- Mark Fewster, Dorothy Graham(2012), Experiences of Test Automation: Case Studies of Software Test Automation
- Katarina Clokie (2017),A Practical Guid to Testing in DevOps“, dostupné online: <https://leanpub.com/testingindevops>
- Aktivita na cvičenia
- Čiastkové zadania a úlohy
- Záverečný test
- Záverečne hodnotenia na základe počtu bodov
Slovenský, Anglický
1. Proces testovania softvéru, testovacia stratégia, test projekt, test manažment
2. Pokročilé techniky dizajnu testu, testovanie založené na kontexte, prieskumné testovanie
3. Statické testovanie, statická analýza kódu, revízia kódu, mutation testing
4. Stratégie pre automatizáciu testov, princípy použité pri dizajne, mocking
5. Moderne nástroje na automatizáciu testov pre webové rozhranie
6. Moderne nástroje na automatizáciu testov pre webové služby a API
7. Úvod do testovania a automatizácie na mobilných zariadeniach
8. Snapshot testing, Vizuálna validácia a iné prístupy
9. Viac-úrovňové riešenie pre automatizáciu testovania v rámci mono-repa, integrácia do CICD
10. Testovanie výkonu pomocou moderných nástrojov, návrh stratégie pre testovanie výkonu
11. AI v testovaní, budúcnosť testovania softvéru
12. Záverečný test, opakovanie, ukážky z praxe
Oboznámenie sa s princípmi testovania softvéru na pokročilej úrovni a využitie stratégie pri testovaní. Oboznámenie sa s rôznymi nástrojmi pre automatizáciu v rámci testovania a ich integrácia v rámci vývoja softvéru. Rozšírenie zručnosti pri návrhu a vývoji automatizovaných testov.
1. D. Hankersson, G. Harris, P. Johnson: Introduction to Information Theory and Data Compression, CRC Pr., 1998.
2. J. Adámek: Kódovaní a teorie informace, Vydavatelství ČVUT, Praha 1994
3. J. Černý: Entrópia a informácia v kybernetike, Alfa 1981
Dostatočné zvládnutie základných pojmov
Slovenský
1. Slovo a jazyk
2. Rozdeliteľné kódy
3. Bezprefixové kódy
4. Kraftova-McMillanova nerovnosť
5.-7. Entropia
8.-9. Cena kódovej postupnosti
10. Shannonova veta
11. Fanova kódová postupnosť
12. Huffmanova optimálne kódová postupnosť
Pochopiť základné princípy bezstratového kódovania a entropie a ich vzájomné vzťahy.
BENCE, M. et al. 2005. Plávanie. Banská Bystrica: FHV UMB. 198s. ISBN 80-8083-140-8.
[online] Dostupné na: https://www.ff.umb.sk/app/cmsFile.php?disposition=a&ID=571
BUZKOVÁ, K. 2006. Fitness jóga, harmonické cvičení těla I duše. Praha: Grada. ISBN 8024715252.
JARKOVSKÁ, H, JARKOVSKÁ, M. 2005. Posilování s vlastním tělem 417 krát jinak. Praha: Grada. ISBN 9788024757308.
KAČÁNI, L. 2002. Futbal:Tréning hrou. Bratislava: Peter Mačura – PEEM. 278s. ISBN
8089197027.
KRESTA, J. 2009. Futsal.Praha: Grada Publishing, a.s. 112s. ISBN 9788024725345.
LAWRENCE, G. 2019. Power jóga nejen pro sportovce. Brno: CPress. ISBN 9788026427902.
SNER, Wolfgang. 2004. Posilování ve fitness. České Budějovice: Kopp. ISBN 8072322141.
STACKEOVÁ, D. 2014. Fitness programy z pohledu kinantropologie. Praha: Galén. ISBN 9788074921155.
VOMÁČKO, S. BOŠTÍKOVÁ, S. 2003. Lezení na umělých stěnách. Praha: Grada. 129s. ISBN
8024721743.
Podmienky záverečného hodnotenia:
· aktívna účasť na výučbe v zmysle študijného poriadku a pokynov vyučujúceho
· zvládnutie podmienok v celkovom hodnotení na úrovni 80%
Slovenský jazyk
Ústav TV a športu UPJŠ ponúka pre študentov UPJŠ v rámci výberového predmetu 21 športových aktivít: aerobik; aikido, basketbal, bedminton, body-balance, body form, bouldering, florbal, joga, power joga, pilates, plávanie, posilňovanie, sálový futbal, SM systém, step aerobik, stolný tenis, šach, volejbal, tabata, cykloturistika, dobrovoľníctvo na MMM.
Pre záujemcov Ústav TV a športu UPJŠ ponúka zimné (lyžiarsky kurz, survival) a letné (cvičenie pri mori, splavovanie rieky Tisza) telovýchovné sústredenia s atraktívnym programom, športové súťaže s celoslovenskou i medzinárodnou účasťou.
Výsledky vzdelávania:
Športové aktivity vo všetkých svojich formách pripravujú vysokoškolákov na ich ďalší profesionálny a osobný život. Na základe osobnej skúsenosti si uvedomujú dôležitosť postavenia pohybovej aktivity v živote. Aktívne pôsobia na telesnú zdatnosť a výkonnosť. Pomáhajú udržať duševné zdravie a zlepšiť zdravotný stav aj zdravie cvičencov. Osvojením a zdokonalením zručností a schopností v športových aktivitách posilňujú u študenta vzťah k PA a zároveň rozširujú možnosti vplývať na blízke aj široké okolie vo vybranej športovej činnosti.
Obsahový štandard:
Študent počas záverečného hodnotenia preukáže rozšírenie vedomostí a poznatkov z problematiky, ktorá je obsahovo daná informačným listom predmetu a šírkou definovaná v povinnej literatúre.
Výkonový štandard:
Študent preukáže zvládnutie výkonového štandardu, v rámci ktorého je schopný:
- osvojiť si pohybové zručnosti v konkrétnom športe, herné činnosti, odstrániť plaveckú negramotnosť,
- zvyšovať úroveň kondičných a koordinačných schopností, telesnú zdatnosť a pohybovú výkonnosť,
- pohybové cvičenia uplatňovať v praxi,
- prostredníctvom osvojenia špeciálneho programu zdravotnej TV vplývať na zmiernenie zdravotných oslabení,
- aplikovať nadobudnuté vedomosti a osvojené zručnosti v telovýchovnom procese, vo voľnom čase.
BENCE, M. et al. 2005. Plávanie. Banská Bystrica: FHV UMB. 198s. ISBN 80-8083-140-8.
[online] Dostupné na: https://www.ff.umb.sk/app/cmsFile.php?disposition=a&ID=571
BUZKOVÁ, K. 2006. Fitness jóga, harmonické cvičení těla I duše. Praha: Grada. ISBN 8024715252.
JARKOVSKÁ, H, JARKOVSKÁ, M. 2005. Posilování s vlastním tělem 417 krát jinak. Praha: Grada. ISBN 9788024757308.
KAČÁNI, L. 2002. Futbal:Tréning hrou. Bratislava: Peter Mačura – PEEM. 278s. ISBN
8089197027.
KRESTA, J. 2009. Futsal.Praha: Grada Publishing, a.s. 112s. ISBN 9788024725345.
LAWRENCE, G. 2019. Power jóga nejen pro sportovce. Brno: CPress. ISBN 9788026427902.
SNER, Wolfgang. 2004. Posilování ve fitness. České Budějovice: Kopp. ISBN 8072322141.
STACKEOVÁ, D. 2014. Fitness programy z pohledu kinantropologie. Praha: Galén. ISBN 9788074921155.
VOMÁČKO, S. BOŠTÍKOVÁ, S. 2003. Lezení na umělých stěnách. Praha: Grada. 129s. ISBN
8024721743.
Podmienky záverečného hodnotenia:
· aktívna účasť na výučbe v zmysle študijného poriadku a pokynov vyučujúceho
· zvládnutie podmienok v celkovom hodnotení na úrovni 80%
Slovenský jazyk
Ústav TV a športu UPJŠ ponúka pre študentov UPJŠ v rámci výberového predmetu 21 športových aktivít: aerobik; aikido, basketbal, bedminton, body-balance, body form, bouldering, florbal, joga, power joga, pilates, plávanie, posilňovanie, sálový futbal, SM systém, step aerobik, stolný tenis, šach, volejbal, tabata, cykloturistika, dobrovoľníctvo na MMM.
Pre záujemcov Ústav TV a športu UPJŠ ponúka zimné (lyžiarsky kurz, survival) a letné (cvičenie pri mori, splavovanie rieky Tisza) telovýchovné sústredenia s atraktívnym programom, športové súťaže s celoslovenskou i medzinárodnou účasťou.
Športové aktivity vo všetkých svojich formách pripravujú vysokoškolákov na ich ďalší profesionálny a osobný život. Na základe osobnej skúsenosti si uvedomujú dôležitosť postavenia pohybovej aktivity v živote. Aktívne pôsobia na telesnú zdatnosť a výkonnosť. Pomáhajú udržať duševné zdravie a zlepšiť zdravotný stav aj zdravie cvičencov. Osvojením a zdokonalením zručností a schopností v športových aktivitách posilňujú u študenta vzťah k PA a zároveň rozširujú možnosti vplývať na blízke aj široké okolie vo vybranej športovej činnosti.
Obsahový štandard:
Študent počas záverečného hodnotenia preukáže rozšírenie vedomostí a poznatkov z problematiky, ktorá je obsahovo daná informačným listom predmetu a šírkou definovaná v povinnej literatúre.
Výkonový štandard:
Študent preukáže zvládnutie výkonového štandardu, v rámci ktorého je schopný:
- osvojiť si pohybové zručnosti v konkrétnom športe, herné činnosti, odstrániť plaveckú negramotnosť,
- zvyšovať úroveň kondičných a koordinačných schopností, telesnú zdatnosť a pohybovú výkonnosť,
- pohybové cvičenia uplatňovať v praxi,
- prostredníctvom osvojenia špeciálneho programu zdravotnej TV vplývať na zmiernenie zdravotných oslabení,
- aplikovať nadobudnuté vedomosti a osvojené zručnosti v telovýchovnom procese, vo voľnom čase.
BENCE, M. et al. 2005. Plávanie. Banská Bystrica: FHV UMB. 198s. ISBN 80-8083-140-8.
[online] Dostupné na: https://www.ff.umb.sk/app/cmsFile.php?disposition=a&ID=571
BUZKOVÁ, K. 2006. Fitness jóga, harmonické cvičení těla I duše. Praha: Grada. ISBN 8024715252.
JARKOVSKÁ, H, JARKOVSKÁ, M. 2005. Posilování s vlastním tělem 417 krát jinak. Praha: Grada. ISBN 9788024757308.
KAČÁNI, L. 2002. Futbal:Tréning hrou. Bratislava: Peter Mačura – PEEM. 278s. ISBN
8089197027.
KRESTA, J. 2009. Futsal.Praha: Grada Publishing, a.s. 112s. ISBN 9788024725345.
LAWRENCE, G. 2019. Power jóga nejen pro sportovce. Brno: CPress. ISBN 9788026427902.
SNER, Wolfgang. 2004. Posilování ve fitness. České Budějovice: Kopp. ISBN 8072322141.
STACKEOVÁ, D. 2014. Fitness programy z pohledu kinantropologie. Praha: Galén. ISBN 9788074921155.
VOMÁČKO, S. BOŠTÍKOVÁ, S. 2003. Lezení na umělých stěnách. Praha: Grada. 129s. ISBN
8024721743.
Podmienky záverečného hodnotenia:
· aktívna účasť na výučbe v zmysle študijného poriadku a pokynov vyučujúceho
· zvládnutie podmienok v celkovom hodnotení na úrovni 80%
Slovenský jazyk
Ústav TV a športu UPJŠ ponúka pre študentov UPJŠ v rámci výberového predmetu 21 športových aktivít: aerobik; aikido, basketbal, bedminton, body-balance, body form, bouldering, florbal, joga, power joga, pilates, plávanie, posilňovanie, sálový futbal, SM systém, step aerobik, stolný tenis, šach, volejbal, tabata, cykloturistika, dobrovoľníctvo na MMM.
Pre záujemcov Ústav TV a športu UPJŠ ponúka zimné (lyžiarsky kurz, survival) a letné (cvičenie pri mori, splavovanie rieky Tisza) telovýchovné sústredenia s atraktívnym programom, športové súťaže s celoslovenskou i medzinárodnou účasťou.
Športové aktivity vo všetkých svojich formách pripravujú vysokoškolákov na ich ďalší profesionálny a osobný život. Na základe osobnej skúsenosti si uvedomujú dôležitosť postavenia pohybovej aktivity v živote. Aktívne pôsobia na telesnú zdatnosť a výkonnosť. Pomáhajú udržať duševné zdravie a zlepšiť zdravotný stav aj zdravie cvičencov. Osvojením a zdokonalením zručností a schopností v športových aktivitách posilňujú u študenta vzťah k PA a zároveň rozširujú možnosti vplývať na blízke aj široké okolie vo vybranej športovej činnosti.
Obsahový štandard:
Študent počas záverečného hodnotenia preukáže rozšírenie vedomostí a poznatkov z problematiky, ktorá je obsahovo daná informačným listom predmetu a šírkou definovaná v povinnej literatúre.
Výkonový štandard:
Študent preukáže zvládnutie výkonového štandardu, v rámci ktorého je schopný:
- osvojiť si pohybové zručnosti v konkrétnom športe, herné činnosti, odstrániť plaveckú negramotnosť,
- zvyšovať úroveň kondičných a koordinačných schopností, telesnú zdatnosť a pohybovú výkonnosť,
- pohybové cvičenia uplatňovať v praxi,
- prostredníctvom osvojenia špeciálneho programu zdravotnej TV vplývať na zmiernenie zdravotných oslabení,
- aplikovať nadobudnuté vedomosti a osvojené zručnosti v telovýchovnom procese, vo voľnom čase.
BENCE, M. et al. 2005. Plávanie. Banská Bystrica: FHV UMB. 198s. ISBN 80-8083-140-8.
[online] Dostupné na: https://www.ff.umb.sk/app/cmsFile.php?disposition=a&ID=571
BUZKOVÁ, K. 2006. Fitness jóga, harmonické cvičení těla I duše. Praha: Grada. ISBN 8024715252.
JARKOVSKÁ, H, JARKOVSKÁ, M. 2005. Posilování s vlastním tělem 417 krát jinak. Praha: Grada. ISBN 9788024757308.
KAČÁNI, L. 2002. Futbal:Tréning hrou. Bratislava: Peter Mačura – PEEM. 278s. ISBN
8089197027.
KRESTA, J. 2009. Futsal.Praha: Grada Publishing, a.s. 112s. ISBN 9788024725345.
LAWRENCE, G. 2019. Power jóga nejen pro sportovce. Brno: CPress. ISBN 9788026427902.
SNER, Wolfgang. 2004. Posilování ve fitness. České Budějovice: Kopp. ISBN 8072322141.
STACKEOVÁ, D. 2014. Fitness programy z pohledu kinantropologie. Praha: Galén. ISBN 9788074921155.
VOMÁČKO, S. BOŠTÍKOVÁ, S. 2003. Lezení na umělých stěnách. Praha: Grada. 129s. ISBN
8024721743.
Podmienky záverečného hodnotenia:
· aktívna účasť na výučbe v zmysle študijného poriadku a pokynov vyučujúceho
· zvládnutie podmienok v celkovom hodnotení na úrovni 80%
Slovenský jazyk
Ústav TV a športu UPJŠ ponúka pre študentov UPJŠ v rámci výberového predmetu 21 športových aktivít: aerobik; aikido, basketbal, bedminton, body-balance, body form, bouldering, florbal, joga, power joga, pilates, plávanie, posilňovanie, sálový futbal, SM systém, step aerobik, stolný tenis, šach, volejbal, tabata, cykloturistika, dobrovoľníctvo na MMM.
Pre záujemcov Ústav TV a športu UPJŠ ponúka zimné (lyžiarsky kurz, survival) a letné (cvičenie pri mori, splavovanie rieky Tisza) telovýchovné sústredenia s atraktívnym programom, športové súťaže s celoslovenskou i medzinárodnou účasťou.
Športové aktivity vo všetkých svojich formách pripravujú vysokoškolákov na ich ďalší profesionálny a osobný život. Na základe osobnej skúsenosti si uvedomujú dôležitosť postavenia pohybovej aktivity v živote. Aktívne pôsobia na telesnú zdatnosť a výkonnosť. Pomáhajú udržať duševné zdravie a zlepšiť zdravotný stav aj zdravie cvičencov. Osvojením a zdokonalením zručností a schopností v športových aktivitách posilňujú u študenta vzťah k PA a zároveň rozširujú možnosti vplývať na blízke aj široké okolie vo vybranej športovej činnosti.
Obsahový štandard:
Študent počas záverečného hodnotenia preukáže rozšírenie vedomostí a poznatkov z problematiky, ktorá je obsahovo daná informačným listom predmetu a šírkou definovaná v povinnej literatúre.
Výkonový štandard:
Študent preukáže zvládnutie výkonového štandardu, v rámci ktorého je schopný:
- osvojiť si pohybové zručnosti v konkrétnom športe, herné činnosti, odstrániť plaveckú negramotnosť,
- zvyšovať úroveň kondičných a koordinačných schopností, telesnú zdatnosť a pohybovú výkonnosť,
- pohybové cvičenia uplatňovať v praxi,
- prostredníctvom osvojenia špeciálneho programu zdravotnej TV vplývať na zmiernenie zdravotných oslabení,
- aplikovať nadobudnuté vedomosti a osvojené zručnosti v telovýchovnom procese, vo voľnom čase.
1. Russell S.J., Norvig P: Artificial Intelligence: A Modern Approach (2nd Edition), Prentice Hall, 2002, ISBN: 0137903952
2. Negnevitsky Michael: Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems (2nd Edition), Addison Wesley, 2004, ISBN: 0321204662
3. Poeppel D., Mangun G., Gazzaniga M. (ed.): The Cognitive Neurosciences. 6th ed. MIT Press.
2020. ISBN-13: 978-0262043250
Domáce zadania, priebežné testy.
Záverečná skúška v písomnej a/alebo ústnej forme.
Slovenský alebo anglický.
Obsahové prerekvizity:
základy programovania, neurobiológie, kongnitívnej psychológie alebo súhlas učiteľa
1. Pojem a ciele umelej inteligencie a kognitívnej vedy, prirodzená inteligencia, inteligencia agenta stroja a človeka.
2. Reprezentácia vedomostí v UI (sémantické siete, rámce), uvažovanie.
3. Riešenie úloh v stavovom priestore - neinformované verzus informované prehľadávanie do hĺbky, do šírky.
4. Plánovanie a rozvrhovanie, programovanie logických ohraničení, strojové učenie.
5. Počítačové videnie – rozpoznávanie obrazov (príznakové, štrukturálna analýza scény), predspracovanie obrazu, reprezentácia a popis obrazu, rozpoznávanie predmetov.
6. Spracovanie prirodzeného jazyka, umelé neurónové siete, znalostné systémy (štruktúra, charakteristiky, dopredné a spätné reťazenie pri inferencii).
7. Genetické algoritmy a umelý život, distribuovaná umelá inteligencia a multiagentové systémy.
8. Vizuálne vnímanie a kognícia.
9. Sluchové vnímanie a kognícia.
10. Pamäť, učenie a pozornosť.
11. Jazyk, myslenie a vedomie.
12. Emócie, motivácia, pozornosť.
13. Motorický systém a krosmodálne interakcie.
Cieľom predmetu je získať základný prehľad o rozsiahlej problematike umelej inteligencie a kognitívnej vedy. Jednotlivé časti si poslucháč môže podľa potreby samostatne doplniť z literatúry.
Študijná a zároveň aj technická literatúra je referenčná príručka SAP HANA dostupná online, ďalšie dielčie dokumentácie podľa druhu riešenej úlohy.
Podmienky priebežného hodnotenia: Aktívna účasť na cvičeniach pri riešení úloh.
Podmienky záverečného hodnotenia: Hodnotenie prístupu a kreativity študenta k zadaným úlohám a ich riešeniu.
Komunikácia: slovensky, anglicky
Lietratúra: anglicky
1. Úvod do in-memory výpočtov
2. Porovnanie in-memory SQL a tradičného SQL
3. Základy SAP HAHA - administrácia, monitorovanie, perzistencia dát, záloha, aktualizácia
4. Jazyk SQL HANA
5. HANA Eclipse Studio
6. Procedúry, funkcie, skripty
7. Údaje priestorovej reprezentácie
8. Aplikácie HANA XS
9. Zložitejšie aplikácie HANA XS
10. Analýza streamových dát, notifikácie, vzory
11. Analýza streamových dát - aplikácie klient-server
12. Prediktívna analýza - strojové učenie
13. Prediktívna analýza - knižnice a nástroje HANA
Získanie základného prehľadu ekosystému SAP HANA, skúseností s jednotlivými modulmi a tvorbou aplikácii pre SAP HANA na platforme SAP UI5.
G. Birkhoff, S. MacLane: Prehľad modernej algebry, Alfa Bratislava, 1979
T. Katriňák a kol.: Algebra a teoretická aritmetika 1, Alfa Bratislava, 1985
Plesník, Dupáčová, Vlach: Lineárne programovanie, Alfa, Bratislava 1990
Riečan a kol.:Pravdepodobnosť a matematická štatistika, Alfa, Bratislava, 1984
Skřivánková V.: Pravdepodobnosť v príkladoch, UPJŠ, Košice, 2006
Udeľuje sa na základe výsledkov priebežného hodnotenia (2 písomky po 20b) a záverečnej písomnej (20b) a ústnej skúšky (2 otázky po 20b).
slovenský
Pravdepodobnosť: klasická definícia pravdepodobnosti, podmienená pravdepodobnosť, charakteristiky náhodných veličín, geometrická pravdepodobnosť.
Náhodné procesy, Markovove reťazce.
Polynómy jednej neurčitej: deliteľnosť, najväčší spoločný deliteľ, rozklad na ireducibilné polynómy.
Lineárna optimalizácia: simplexova metóda, dualita, celočíselná lineárna optimalizácia.
Študenti sa oboznámia so základmi teórie pravdepodobnosti a náhodných procesov, s algebrou polynómov a s lineárnou a celočíselnou optimalizáciou. Dôraz je kladený na praktické aplikácie.
1. KANDEL, E. R., SCHWARTZ, J. H. and JESSELL, T.M.: Principles of Neural Science. McGraw-Hill, 2021 ISBN-13: 978-1259642234
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. 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
Záverečná skúška pozostávajúca z písomnej a/alebo ústnej časti
Slovenský alebo anglický.
obsahové prerekvizity:
základy neurobiológie, kongnitívnej psychológie, linernej algebry a diferenciálnych rovníc, programovanie alebo súhlas učiteľa
1. Úvod. Kognitívna psychológia. Neurálne modelovanie
Téma 1: Vybrané témy v kognitívnych a neurálnych vedách
2. Neurálna báza videnia.
3. Vizuálne rozpoznávanie objektov. Analýza vizuálnej scény.
4. Sluchová kognícia: Ako potláčame echá. Analýza sluchovej scény.
5. Kortikálne spracovanie zvuku.
6. Ostatné témy štúdia mozgu a mysle: vedomie, emócie, motivácia, uvažovanie
Téma 2: Modelovanie v kognitívnych a neurálnych vedách
7. Úvod do kognitívneho a neurálneho modelovania, historický prehľad.
8. Konekcionistické modelovanie 1 – Interakcie medzi STM a LTM v jednoduchom neurálnom modeli klasického podmieňovania.
9. Konekcionistické modelovanie 2 – Additive and shunting neural networks.
10. Konekcionistické modelovanie 3 - Učiace pravidlo Outstar.
11. Konekcionistické modelovanie 4 – Adaptive resonance theory.
12. Štatistické a detekčno-teoretické modelovanie.
Téma 3: Témy súčasného výskumu v kogn. a neur. vedách na UPJS a v okolí
13. Pozvaná prednáška
https://pcl.upjs.sk/vkn_eng/
Prehľad pokročilých tém vo výpočtovej a kognitívnej neurovede, a výpočtových nástrojov pre neurovedu.
1. J.E. Hopcroft, R.Motwani, J.D. Ullman: Introduction to automata theory, languages, and computation, Addison-Wesley, 2007.
2. M. Sipser: Introduction to the Theory of Computation, Thomson, 2nd edition, 2006.
3. L.A.Hemaspaandra, M.Ogihara: Complexity theory companion, EATCS series, texts in computer science, Springer-Verlag, 2002.
4. S. Arora, B. Barak: Computational Complexity: A Modern Approach, Cambridge Univ. Pess, 2009. 5. G.Brassard, P.Bradley: Fundamentals of algorithmics, Prentice Hall, 1996.
6. D.P.Bovet, P.Crescenzi: Introduction to the theory of complexity, Prentice Hall, 1994.
7. 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.
Ústna alebo písomná závečná skúška.
Slovenský alebo anglický.
Obsahové prerekvizity:
Základné znalosti z teórie automatov a formálnych jazykov.
Základné zručnosti z programovania a návrhu algoritmov (v ľubovoľnom programovacom jazyku).
Základné znalosti z matematickej logiky, teórie množín, teórie grafov.
1: Úvod: Pojem výpočtová zložitosť, čas výpočtu, výpočtový model, príklad - problém triedenia, časová zložitosť ako asymptotická funkcia
2: Základné výpočtové modely: Počítače RAM a RASP, cena elementárneho kroku na týchto počítačoch, 1-páskový Turingov stroj, viacpáskový Turingov stroj, nedeterministické varianty týchto výpočtových modelov, konverzie medzi rôznymi modelmi z hľadiska časovej zložitosti
3: Triedy P a NP: Základné definície, kódovanie (ne)orientovaných grafov na vstupe, 3COL - množina všetkých 3-zafarbiteľných grafov patrí do NP, 2COL - množina všetkých 2-zafarbiteľných grafov patrí do P, SAT - množina splniteľných booleovských funkcií patrí do NP, CNF-SAT - booleovské funkcie v konjunktívnom normálnom tvare
4: Varianty úloh v P a NP: Rozhodovacie problémy, problém hľadania riešenia, optimalizačné problémy, polynomiálne konverzie medzi rôznymi variantmi
5: NP-úplnosť: Redukovateľnosť v polynomiálnom čase, tranzitívnosť redukovateľnosti, definícia NP-úplnosti a jej základné vlastnosti
6: NP-úplnosť SAT
7: Varianty SAT: 3CNF-SAT - splniteľnosť booleovských funkcií v 3-konjunktívnom normálnom tvare, kCNF-SAT, CNF-SAT - splniteľnosť v k-konjunktívnom (konjunktívnom) normálnom tvare, 2CNF-SAT patrí do P
8: 3COL a jeho varianty: 3COL je NP-úplný (zafarbiteľnosť grafu troma farbami), dôsledok - pre každé k>3 je kCOL NP-úplný
9: Zafarbiteľnosť planárneho grafu troma farbami: Kódovanie planárneho grafu na vstupe, dôkaz NP-úplnosti, zafarbiteľnosť planárneho grafu väčším počtom farieb
10: Ďalšie NP-úplné problémy: Pokrytie množiny, klika, vrcholové pokrytie
11: Hamiltonovská cesta: Hamiltonovská cesta v orientovanom a v neorientovanom grafe
12: Problémy vyvažovania: SubsetSum - vyváženie význačného závažia použitím ostatných závaží, Partition - dosiahnutie rovnováhy na váhach, “voľnejšia” verzia Partition - dosiahnutie približnej rovnováhy, distribúcia úloh medzi K paralelne pracujúcich procesorov
13: Za hranicami P a NP: Prehľad hierarchie základných tried výpočtovej zložitosti - L, NL, P, NP, PSpace , NPSpace, ExpTime, NExpTime, …, simulácia (ne)deterministickej pamäte v (ne)deterministickom čase, opačné konverzie
14: PSpace: QBF – pravdivé kvantifikované booleovské funkcie, prenexový normálny tvar kvantifikovanej booleovskej funkcie, QBF je Pspace-úplný, PSpace = NPSpace
Získať základné poznatky z oblasti konštrukcie efektívnych algoritmov a teórie výpočtovej zložitosti.
1. Bělohlávek, R. (2002). Fuzzy Relational Systems: Foundations and Principles. New York: Kluwer Academic/Plenum Publishers.
2. Carpineto, C., & Romano, G. (2004). Concept Data Analysis: Theory and Applications. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc.
3. Ganter, B., & Wille, R. (1999). Formal Concept Analysis: Mathematical Foundations. Berlin: Springer.
4. Guniš, J., Šnajder, L., Antoni, L., Eliaš, P., Krídlo, O., & Krajči, S. (2024). Formal Concept Analysis of Students’ Solutions on Computational Thinking Game. IEEE Transactions on Education. doi:10.1109/TE.2024.3442612.
5. Krídlo, O., Antoni, Ľ., & Krajči, S. (2022). Selection of appropriate bonds between L-fuzzy formal contexts for recommendation tasks. Information Sciences, 606, 21-37. ISSN 0020-0255. https://doi.org/10.1016/j.ins.2022.05.047.
6. Krídlo, O., López-Rodríguez, D., Antoni, Ľ., Eliaš, P., Krajči, S., & Ojeda-Aciego, M. (2023). Connecting concept lattices with bonds induced by external information. Information Sciences, 648, 119498. ISSN 0020-0255. https://doi.org/10.1016/j.ins.2023.119498.
7. Pitka, T., Bucko, Ľ., Šnajder, L., et al. (2024). Time analysis of online consumer behavior by decision trees, GUHA association rules, and formal concept analysis. Journal of Marketing Analytics. https://doi.org/10.1057/s41270-023-00274-y.
Test z teoretických znalostí v polovici semestra.
Skúška písomná a ústná.
Slovenský alebo anglický.
obsahové prerekvizity: základy logiky, úvod do informatiky
1. základné pojmy usporiadaných množín a formálnej konceptovej analýzy, motivačný príklad
2. uzáverový operátor, uzáverový systém, Galoisova konexia, konceptový zväz
3. základné pojmy fuzzy logiky, jednostranná a fuzzy formálna konceptová analýza
4. základné algoritmy FCA
5. optimálna bezstratová dekompozícia tabuľky, faktorizácia, algoritmy
6. vzťahy medzi viacerými tabuľkami, putá, direktné súčiny, výber najlepších pút, vzťah s faktorizáciou
7. aplikácie na reálnych dátach
Cieľom je naučiť študentov, pokročilé aplikácie logiky, fuzzy logiky a základných zhlukovacích metód, špeciálne v databázových a znalostných systémoch.