Studijní katalog FI MU 2023/2024
Katalog ve verzi vše v jednom
Studijní katalog FI MU je dokument, který popisuje podmínky studia na Fakultě informatiky v bakalářských a navazujících magisterských studijních programech, jež jsou platné pro studenty, kteří započali své studium v některém z dotčených studijních programů v uvedeném akademickém roce. Fakulta informatiky se zavazuje v maximální možné míře zaručit studentům možnost dostudovat studijní programy v řádné době studia za takových podmínek, jaké byly stanoveny v době nástupu studenta do studia.
Bakalářské studijní programy
Navazující magisterské studijní programy (anglické)
Bakalářské studijní programy
bakalářský program bez specializací s podporou sdruženého studia
- český studijní program, přednášky mohou být v angličtině
- prof. RNDr. Jiří Barnat, Ph.D.
Program je určen pro studenty, kteří chtějí získat základní znalosti v informatice a seznámit se s principy tvorby a používání informačních technologií. Vyjma základní orientace v oboru získají posluchači znalosti a praktické dovednosti, které mohou použít bezprostředně po nástupu do praxe. V rámci povinně volitelných předmětů nabízí studijní program možnost zaměření studia na vybrané základní oblasti informatiky, jako jsou například počítačová grafika, zpracování dat, informační bezpečnost, síťování, umělá inteligence či teorie informatiky, jako disciplíny.
Absolventi mohou po ukončení studijního programu nastoupit do praxe jako absolventi bakalářského programu s možností zvyšování kvalifikace a prohloubení konkrétních profesních znalostí realizované podle potřeb zaměstnavatele, případně pokračovat ve studiu magisterských programů zaměřených na informatiku včetně studia teoretické informatiky nebo pokračovat ve studiu magisterských programů jiného zaměření a získat tak perspektivní interdisciplinární znalosti.
Požadavky na úspěšné absolvování programu
- Získat nejméně 180 kreditů za celou dobu studia a složit státní závěrečnou zkoušku.
- Získat 10 kreditů za předmět SBAPR a obhájit bakalářskou práci. Viz pokyny.
- Splnit podmínky jednooborové studijní varianty, nebo studijní varianty major.
- Absolvovat všechny povinné a povinně volitelné předměty programu, vybrané studijní varianty a vybraného zaměření nejvyšší formou ukončení.
- Získat alespoň dva zápočty za tělesnou výchovu. Viz Centrum univerzitního sportu.
Povinné předměty programu
IB000
|
Matematické základy informatiky |
|---|---|
IB002
|
Algoritmy a datové struktury I |
IB005
|
Formální jazyky a automaty |
IB015
|
Neimperativní programování |
IB111
|
Základy programování |
MB151
|
Lineární modely |
MB152
|
Diferenciální a integrální počet |
MB153
|
Statistika I |
MB154
|
Diskrétní matematika |
PB006
|
Principy programovacích jazyků a OOP |
PB007
|
Software Engineering I |
PB071
|
Principy nízkoúrovňového programování |
PB151
|
Výpočetní systémy |
PB152
|
Operační systémy |
PB152zk
|
Operační systémy - zkouška |
PB154
|
Základy databázových systémů |
PB156
|
Počítačové sítě |
PV004
|
UNIX |
PV080
|
Information security and cryptography |
VB001
|
English Exam |
SBPrip
|
Opakování před SBZZ |
SOBHA
|
Obhajoba závěrečné práce |
SZB
|
Státní zkouška (bakalářský studijní program) |
| Sazba a akademické psaní Absolvovat alespoň 1 předmět z následujícího seznamu | |
VB000
|
Základy odborného stylu |
VB000Eng
|
Introduction to Academic Writing |
PB029
|
Elektronická příprava dokumentů |
| Angličtina Získat alespoň 3 kredity absolvováním předmětů z následujícího seznamu | |
VB035
|
English I |
VB036
|
English II |
VV064
|
Academic and Professional Skills in English for IT |
| Společný univerzitní základ Získat alespoň 9 kreditů absolvováním předmětů z následujícího seznamu | |
CORE*
|
Předměty s prefixem CORE |
Studijní varianta: Jednooborové studium informatiky
Povinné předměty a další povinnosti studijní varianty
| Absolvovat povinné předměty programu. | |
IB107
|
Vyčíslitelnost a složitost |
|---|---|
IB031
|
Úvod do strojového učení |
PB016
|
Úvod do umělé inteligence |
| Programování Absolvovat alespoň 1 předmět z následujícího seznamu | |
PB161
|
Programování v jazyce C++ |
PB162
|
Programování v jazyce Java |
PV178
|
Úvod do vývoje v C#/.NET |
| Splnit podmínky alespoň jednoho povinně volitelného zaměření. | |
Povinně volitelná zaměření
Otevřená informatika
Toto zaměření je doporučeno studentům, kteří se svůj profil chtěji zvolit sami.
| Volba v otevřené informatice Získat alespoň 25 kreditů absolvováním předmětů z následujícího seznamu | |
MV008
|
Algebra I |
|---|---|
IA006
|
Vybrané kapitoly z teorie automatů |
IV029
|
Úvod do transparentní intenzionální logiky |
IV100
|
Paralelní a distribuované výpočty |
IV107
|
Bioinformatika I |
IV126
|
Fundamentals of Artificial Intelligence |
PB029
|
Elektronická příprava dokumentů |
PB050
|
Modelování a predikce v systémové biologii |
PB095
|
Úvod do počítačového zpracování řeči |
PB173
|
Tematicky zaměřený vývoj aplikací |
PV005
|
Služby počítačových sítí |
PV017
|
Řízení informační bezpečnosti |
PV061
|
Úvod do strojového překladu |
PV065
|
UNIX -- programování a správa systému I |
PV090
|
UNIX -- seminář ze správy systému |
PV110
|
Základy filmové řeči |
PV112
|
Computer Graphics API |
PV119
|
Základy práva pro informatiky |
PV123
|
Základy vizuální komunikace |
PV168
|
Seminář z programování v jazyce Java |
PV169
|
Základy přenosu dat |
PV170
|
Konstrukce digitálních systémů |
PV171
|
Diagnostika číslicových systémů |
PV175
|
Správa systémů MS Windows I |
PV197
|
GPU Programming |
PV210
|
Kyberbezpečnost v organizaci |
PV248
|
Python Seminar |
PV251
|
Visualization |
PV281
|
Programování v jazyce Rust |
PV288
|
Python |
IB016
|
Seminář z funkcionálního programování |
IB030
|
Úvod do počítačového zpracování přirozeného jazyka |
IB047
|
Úvod do korpusové lingvistiky a počítačové lexikografie |
IB109
|
Návrh a implementace paralelních systémů |
IV109
|
Modelování a simulace |
IV124
|
Komplexní sítě |
IV128
|
Online Communication from Social Science Perspective |
IV130
|
Přínosy a rizika inteligentních systémů |
PB009
|
Principles of Computer Graphics |
PB051
|
Výpočetní metody v bioinformatice a systémové biologii |
PB138
|
Základy webového vývoje a značkovacích jazyků |
PB176
|
Základy kvality a správy kódu |
PV003
|
Architektura relačních databázových systémů |
PV056
|
Machine Learning and Data Mining |
PV077
|
UNIX -- programování a správa systému II |
PV113
|
Produkce audiovizuálního díla |
PV291
|
Introduction to Digital Signal Processing |
PV165
|
Procesní řízení |
PV176
|
Správa systémů MS Windows II |
PV182
|
Human-Computer Interaction |
PV211
|
Introduction to Information Retrieval |
PV249
|
Vývoj v jazyce Ruby |
PV254
|
Recommender Systems |
PV285
|
IoT Security |
PV287
|
Artificial Intelligence and Machine Learning in Healthcare |
VV076
|
Etika a informační technologie |
Počítačové systémy, komunikace a bezpečnost
Toto zaměření je doporučeno studentům, kteří mají v úmyslu studovat navazující magisterský studijní program Počítačové systémy, komunikace a bezpečnost.
PV170
|
Konstrukce digitálních systémů |
|---|---|
PV065
|
UNIX -- programování a správa systému I |
PB138
|
Základy webového vývoje a značkovacích jazyků |
PV077
|
UNIX -- programování a správa systému II |
PV005
|
Služby počítačových sítí |
IB109
|
Návrh a implementace paralelních systémů |
| Volba v počítačových systémech Absolvovat alespoň 1 předmět z následujícího seznamu | |
PB176
|
Základy kvality a správy kódu |
PB173
|
Tematicky zaměřený vývoj aplikací |
Vizuální informatika
Toto zaměření je doporučeno studentům, kteří mají v úmyslu studovat navazující magisterský studijní program Vizuální informatika.
PB130
|
Úvod do digitálního zpracování obrazu |
|---|---|
PB009
|
Principles of Computer Graphics |
PV112
|
Computer Graphics API |
PV291
|
Introduction to Digital Signal Processing |
| Volba ve vizuální informatice Získat alespoň 2 kredity absolvováním předmětů z následujícího seznamu | |
PV160
|
Human-Computer Interaction Laboratory |
PV162
|
Projekt z digitálního zpracování obrazů |
Grafický design
Toto zaměření je doporučeno studentům, kteří mají v úmyslu studovat navazující magisterský studijní program Vizuální informatika ve specializaci Grafický design.
PB130
|
Úvod do digitálního zpracování obrazu |
|---|---|
PV123
|
Základy vizuální komunikace |
PB009
|
Principles of Computer Graphics |
PV078
|
Grafický design I |
VV035
|
3D Modeling |
PV066
|
Typografie I |
PV291
|
Introduction to Digital Signal Processing |
PV084
|
Písmo I |
Bioinformatika a systémová biologie
Toto zaměření je doporučeno studentům, kteří mají v úmyslu studovat navazující magisterský studijní program Umělá inteligence a zpracování dat ve specializaci Bioinformatika a systémová biologie.
IV107
|
Bioinformatika I |
|---|---|
VV071
|
Biochemie pro informatiky |
PA052
|
Úvod do systémové biologie |
VV072
|
Molekulární biologie pro informatiky |
IV114
|
Projekt z bioinformatiky a systémové biologie |
PB051
|
Výpočetní metody v bioinformatice a systémové biologii |
Matematická informatika
Toto zaměření je doporučeno studentům, kteří mají v úmyslu studovat navazující magisterský studijní program Teoretická informatika nebo studijní program Umělá inteligence a zpracování dat.
MV008
|
Algebra I |
|---|---|
IV109
|
Modelování a simulace |
IV119
|
Seminar on Discrete Mathematical Methods |
MA010
|
Graph Theory |
MA018
|
Numerical Methods |
Zpracování přirozeného jazyka
Toto zaměření je doporučeno studentům, kteří mají v úmyslu studovat navazující magisterský studijní program Umělá inteligence a zpracování dat ve specializaci Zpracování přirozeného jazyka.
MV008
|
Algebra I |
|---|---|
IB030
|
Úvod do počítačového zpracování přirozeného jazyka |
IB047
|
Úvod do korpusové lingvistiky a počítačové lexikografie |
PB095
|
Úvod do počítačového zpracování řeči |
PB106
|
Projekt z korpusové lingvistiky |
PV173
|
Seminář zpracování přirozeného jazyka |
Rozšířená matematika
Při volbě tohoto zaměření není třeba absolvovat povinné předměty programu s prefixem MB. Toto zaměření lze doporučit studentům, kteří mají v úmyslu studovat navazující magisterský studijní program Teoretická informatika nebo studijní program Umělá inteligence a zpracování dat.
PřF:MIN101
|
Matematika I |
|---|---|
PřF:M1VM01
|
Algoritmizace úloh a numerické výpočty |
PřF:MIN201
|
Matematika II |
PřF:MIN202
|
Numerické výpočty |
PřF:MIN301
|
Matematika III |
PřF:MIN401
|
Matematika IV |
PřF:M3121
|
Pravděpodobnost a statistika I |
PřF:M4122
|
Pravděpodobnost a statistika II |
Fundamenty matematiky
Při volbě tohoto zaměření není třeba absolvovat povinné předměty programu s prefixem MB151 a MB152. Toto zaměření lze doporučit studentům, kteří mají v úmyslu studovat navazující magisterský studijní program Teoretická informatika nebo studijní program Umělá inteligence a zpracování dat.
PřF:M1110
|
Lineární algebra a geometrie I |
|---|---|
PřF:M2110
|
Lineární algebra a geometrie II |
PřF:M1100
|
Matematická analýza I |
PřF:M2100
|
Matematická analýza II |
PřF:M2150
|
Algebra I |
| Volba v pokročilé matematice Absolvovat alespoň 1 předmět z následujícího seznamu | |
PřF:M3150
|
Algebra II |
PřF:M3100
|
Matematická analýza III |
Doporučený průchod studiem
Podzim 2023 (1. semestr)
Jaro 2024 (2. semestr)
Podzim 2024 (3. semestr)
Jaro 2025 (4. semestr)
Podzim 2025 (5. semestr)
Jaro 2026 (6. semestr)
Studijní varianta: Major
Povinné předměty a další povinnosti studijní varianty
| Absolvovat povinné předměty programu. | |
| Splnit studijní variantu Minor jiného studijního programu. |
Doporučený průchod studiem
Podzim 2023 (1. semestr)
Jaro 2024 (2. semestr)
Podzim 2024 (3. semestr)
Jaro 2025 (4. semestr)
Podzim 2025 (5. semestr)
Studijní varianta: Minor
Povinné předměty a další povinnosti studijní varianty
IB000
|
Matematické základy informatiky |
|---|---|
IB110
|
Základy informatiky |
IB113
|
Úvod do programování a algoritmizace |
IB114
|
Úvod do programování a algoritmizace II |
PB001
|
Úvod do informačních technologií |
PB007
|
Software Engineering I |
PB153
|
Operační systémy a jejich rozhraní |
PB156
|
Počítačové sítě |
PB168
|
Základy databázových a informačních systémů |
PV004
|
UNIX |
PV157
|
Autentizace a řízení přístupu |
IV130
|
Přínosy a rizika inteligentních systémů |
IV109
|
Modelování a simulace |
SZB
|
Státní zkouška (bakalářský studijní program) |
Doporučený průchod studiem
Podzim 2024 (3. semestr)
Jaro 2025 (4. semestr)
Podzim 2025 (5. semestr)
bakalářský program bez specializací
- český studijní program, přednášky mohou být v angličtině
- doc. RNDr. Eva Hladká, Ph.D.
Bakalářský studijní program Programování a vývoj aplikací je zaměřen na technologii návrhu, tvorby, implementace a údržby programového vybavení a v přiměřené míře i technického vybavení moderních počítačových systémů a zařízení počítači řízených. Absolventi programu získají základní znalosti pokrývající celý životní cyklus počítačových systémů, od základů počítačových architektur, programování a softwarového inženýrství přes počítačové sítě a operační systémy až po vývoj vestavěných systémů. Tento technologický pohled je podpořen nezbytným základem matematiky a teoretických principů a s principy návrhu a realizace bezpečných počítačových systémů. Podstatným rysem programu je důraz na průběžné praktické ověřování všech získaných znalostí, včetně semestrálního projektu a volitelné semestrální praxe. Cílem studijního programu je absolventy nasměrovat na řešení konkrétních technologických (praktických) problémů.
Absolventi budou moci okamžitě pracovat jako juniorní programátoři, vývojáři nebo členové testovacích týmů s dostatečně širokými základy pro další odborný a kariérní růst.
Požadavky na úspěšné absolvování programu
- Získat nejméně 180 kreditů za celou dobu studia a složit státní závěrečnou zkoušku.
- Získat 10 kreditů za předmět SBAPR a obhájit bakalářskou práci. Viz pokyny.
- Absolvovat všechny povinné a povinně volitelné předměty programu nejvyšší formou ukončení.
- Získat alespoň dva zápočty za tělesnou výchovu. Viz Centrum univerzitního sportu.
- Splnit podmínku 12 týdnů kontrolované profesní praxe.
Povinné předměty programu
IB000
|
Matematické základy informatiky |
|---|---|
IB002
|
Algoritmy a datové struktury I |
IB015
|
Neimperativní programování |
IB109
|
Návrh a implementace paralelních systémů |
IB110
|
Základy informatiky |
IB111
|
Základy programování |
PB006
|
Principy programovacích jazyků a OOP |
PB007
|
Software Engineering I |
PB071
|
Principy nízkoúrovňového programování |
PB138
|
Základy webového vývoje a značkovacích jazyků |
PB151
|
Výpočetní systémy |
PB152
|
Operační systémy |
PB152cv
|
Operační systémy - cvičení |
PB154
|
Základy databázových systémů |
PB156
|
Počítačové sítě |
PB156cv
|
Počítačové sítě - cvičení |
PB175
|
Správa projektu a projekt |
PB176
|
Základy kvality a správy kódu |
PV004
|
UNIX |
PV028
|
Applied Information Systems |
PV080
|
Information security and cryptography |
PV170
|
Konstrukce digitálních systémů |
MB141
|
Lineární algebra a diskrétní matematika |
MB142
|
Aplikovaná matematická analýza |
MB143
|
Návrh a analýza statistických experimentů |
VB000
|
Základy odborného stylu |
VB001
|
English Exam |
SBPrip
|
Opakování před SBZZ |
SB100
|
Bakalářská stáž - Programování a vývoj aplikací |
SOBHA
|
Obhajoba závěrečné práce |
SZB
|
Státní zkouška (bakalářský studijní program) |
| Programování 1 Absolvovat alespoň 1 předmět z následujícího seznamu | |
PB161
|
Programování v jazyce C++ |
PB162
|
Programování v jazyce Java |
| Programování 2 Absolvovat alespoň 1 předmět z následujícího seznamu | |
PB173
|
Tematicky zaměřený vývoj aplikací |
PV168
|
Seminář z programování v jazyce Java |
PV178
|
Úvod do vývoje v C#/.NET |
| Angličtina Získat alespoň 2 kredity absolvováním předmětů z následujícího seznamu | |
VB035
|
English I |
VB036
|
English II |
VV064
|
Academic and Professional Skills in English for IT |
Doporučený průchod studiem
Podzim 2023 (1. semestr)
Jaro 2024 (2. semestr)
Podzim 2024 (3. semestr)
Jaro 2025 (4. semestr)
Podzim 2025 (5. semestr)
Jaro 2026 (6. semestr)
-
IB109Návrh a implementace paralelních systémů -
PB138Základy webového vývoje a značkovacích jazyků -
PV080Information security and cryptography -
VB000Základy odborného stylu -
SBPripOpakování před SBZZ -
SBAPRBakalářská práce -
SOBHAObhajoba závěrečné práce -
SZBStátní zkouška (bakalářský studijní program)
bakalářský program bez specializací s podporou sdruženého studia
- český studijní program, přednášky mohou být v angličtině
- prof. RNDr. Jiří Zlatuška, CSc.
Cílem tohoto bakalářského studia je vybavit uchazeče nezbytnými odbornými znalostmi a nezbytným minimem psychologicko-pedagogických znalostí pro úspěšné působení ve vzdělávání v odborné oblasti informatiky. Studijní program je zároveň programem, který v kombinaci s navazujícím učitelským studijním programem na MU, připravuje absolventy pro výkon učitelské profese. Program je vypisován pouze ve studijní variantě minor ve spolupráci se studijními programy na Přírodovědecké fakultě MU.
Absolvent je připraven pro pokračování ve studiu v navazujícím učitelském studijním programu na MU nebo může působit v různých školících střediskách se zaměřením na školení v oblasti IT.
Požadavky na úspěšné absolvování programu
- Získat nejméně 180 kreditů za celou dobu studia a složit státní závěrečnou zkoušku.
- Získat 10 kreditů za předmět SBAPR a obhájit bakalářskou práci. Viz pokyny.
- Absolvovat všechny povinné a povinně volitelné předměty studijní varianty nejvyšší formou ukončení.
Studijní varianta: Minor
Povinné předměty a další povinnosti studijní varianty
IB000
|
Matematické základy informatiky |
|---|---|
IB110
|
Základy informatiky |
IB113
|
Úvod do programování a algoritmizace |
IB114
|
Úvod do programování a algoritmizace II |
PB150
|
Architektury výpočetních systémů |
PB153
|
Operační systémy a jejich rozhraní |
PB156
|
Počítačové sítě |
PV157
|
Autentizace a řízení přístupu |
PB007
|
Software Engineering I |
PB168
|
Základy databázových a informačních systémů |
UB001
|
Hodnocení výuky informatického předmětu |
VB036
|
English II |
SBPrip
|
Opakování před SBZZ |
| Programování Absolvovat alespoň 1 předmět z následujícího seznamu | |
PB161
|
Programování v jazyce C++ |
PB162
|
Programování v jazyce Java |
PB071
|
Principy nízkoúrovňového programování |
| Vývoj aplikací Absolvovat alespoň 1 předmět z následujícího seznamu | |
PB069
|
Vývoj desktopových aplikací v C#/.NET |
PB138
|
Základy webového vývoje a značkovacích jazyků |
PV256
|
Úvod do mobilního vývoje pro Android |
| Získat celkem 70 kreditů z předmětů FI s prefixem IB, IV, PB nebo PV. | |
Doporučený průchod studiem
Podzim 2023 (1. semestr)
Jaro 2024 (2. semestr)
Jaro 2025 (4. semestr)
-
IB110Základy informatiky - Volba: Předmět ze sekce Programování
Podzim 2025 (5. semestr)
bakalářský program bez specializací
- český studijní program, přednášky mohou být v angličtině
- prof. RNDr. Tomáš Pitner, Ph.D.
Program reaguje na rostoucí zájem ze strany jak absolventů středních škol, tak již zaměstnaných uchazečů bez formálního vzdělání v oboru, kteří vykonávají profese, kde se vyžadují a očekávají znalosti a dovednosti z oblasti kyberbezpečnosti.
Absolventi budou připraveni pro výkon profesí jako jsou správci systémů, operátoři dohledových center, členové týmů CSIRT, nižší příp. střední management kyberbezpečnosti, příp. softwaroví inženýři bezpečnostně relevantních IT aplikací a systémů, ale i školicí pracovníci pro kyberbezpečnost, asistenti manažerů kyberbezpečnosti.
Požadavky na úspěšné absolvování programu
- Získat nejméně 180 kreditů za celou dobu studia a složit státní závěrečnou zkoušku.
- Získat 10 kreditů za předmět SBAPR a obhájit bakalářskou práci. Viz pokyny.
- Absolvovat všechny povinné a povinně volitelné předměty programu nejvyšší formou ukončení.
- Získat alespoň dva zápočty za tělesnou výchovu. Viz Centrum univerzitního sportu.
Povinné předměty programu
MB141
|
Lineární algebra a diskrétní matematika |
|---|---|
IB000
|
Matematické základy informatiky |
IB110
|
Základy informatiky |
IB113
|
Úvod do programování a algoritmizace |
IB114
|
Úvod do programování a algoritmizace II |
PB007
|
Software Engineering I |
PB071
|
Principy nízkoúrovňového programování |
PB151
|
Výpočetní systémy |
PB152
|
Operační systémy |
PB152cv
|
Operační systémy - cvičení |
PB156
|
Počítačové sítě |
PB156cv
|
Počítačové sítě - cvičení |
| Databáze Absolvovat alespoň 1 předmět z následujícího seznamu | |
PB168
|
Základy databázových a informačních systémů |
PB154
|
Základy databázových systémů |
PV004
|
UNIX |
PV028
|
Applied Information Systems |
PV080
|
Information security and cryptography |
IV130
|
Přínosy a rizika inteligentních systémů |
PV157
|
Autentizace a řízení přístupu |
PV175
|
Správa systémů MS Windows I |
PV276
|
Seminář simulace kyberútoků |
VB000
|
Základy odborného stylu |
VB001
|
English Exam |
SB200
|
Bakalářská stáž - Kyberbezpečnost |
PrF:BI301K
|
Úvod do práva ICT II |
PrF:BVV03K
|
Kyberkriminalita |
FSS:BSSb1101
|
Úvod do bezpečnostních a strategických studií |
FSS:BSSb1103
|
Bezpečnostní politika ČR |
FSS:BSSb1152
|
Kybernetická válka |
| Programování Absolvovat alespoň 1 předmět z následujícího seznamu | |
PB161
|
Programování v jazyce C++ |
PB162
|
Programování v jazyce Java |
| Kyberbezpečnost Absolvovat alespoň 1 předmět z následujícího seznamu | |
PV017
|
Řízení informační bezpečnosti |
PV210
|
Kyberbezpečnost v organizaci |
| Angličtina Získat alespoň 2 kredity absolvováním předmětů z následujícího seznamu | |
VB035
|
English I |
VB036
|
English II |
VV064
|
Academic and Professional Skills in English for IT |
SBPrip
|
Opakování před SBZZ |
SOBHA
|
Obhajoba závěrečné práce |
SZB
|
Státní zkouška (bakalářský studijní program) |
Doporučený průchod studiem
Podzim 2023 (1. semestr)
-
IB000Matematické základy informatiky -
IB113Úvod do programování a algoritmizace -
PB151Výpočetní systémy - Volba: Předmět ze sekce Databáze
-
FSS:BSSb1101Úvod do bezpečnostních a strategických studií -
VB035English I - Tělesná výchova
Jaro 2024 (2. semestr)
Podzim 2024 (3. semestr)
-
PrF:BI301KÚvod do práva ICT II - Volba: Předmět ze sekce Kyberbezpečnost
-
FSS:BSSb1152Kybernetická válka -
PV028Applied Information Systems -
PV175Správa systémů MS Windows I -
PB152cvOperační systémy - cvičení
Jaro 2025 (4. semestr)
-
FSS:BSSb1103Bezpečnostní politika ČR -
IB110Základy informatiky -
PV080Information security and cryptography -
IV130Přínosy a rizika inteligentních systémů -
PB156cvPočítačové sítě - cvičení - Volba: Předmět ze sekce Programování
Podzim 2025 (5. semestr)
Navazující magisterské studijní programy (české)
navazující magisterský program (český) se specializacemi
- český studijní program, přednášky mohou být v angličtině
- prof. RNDr. Antonín Kučera, Ph.D.
Studium teoretické informatiky je zaměřeno na hlubší pochopení základních principů, ze kterých vycházejí soudobé informační technologie, včetně neklasických výpočetních systémů jako jsou neuronové sítě nebo kvantové počítače. Mimo aktivního osvojení poznatků teoretické i technické povahy je kladen zvláštní důraz na rozvoj abstraktního myšlení. Studenti si osvojí pokročilé algoritmické postupy, získají vhled do principů moderních programovacích jazyků, seznámí se s metodami pro analýzu, testování a verifikaci kódu, a porozumí možnostem a omezením nastupujících výpočetních zařízení, která fungují na odlišných principech, než klasické počítače. Získané poznatky a dovednosti připraví studenty k expertní analytické práci, která může zahrnovat i samostatný výzkum.
Absolvent programu je připraven k práci ve společnostech zaměřených na návrh a vývoj softwarových systémů, zejména na pozicích analytika, softwarového architekta, nebo verifikátora. Uplatnění nalezne rovněž ve společnostech poskytujících konzultace a poradenství v oblasti informatiky. Solidní matematické základy společně se znalostí netriviálních algoritmických postupů jsou dobrým předpokladem i pro práci ve finančním sektoru. Získané vědomosti a dovednosti může absolvent velmi dobře zužitkovat rovněž v navazujícím doktorském studiu.
Požadavky na úspěšné absolvování programu
- Získat nejméně 120 kreditů za celou dobu studia a složit státní závěrečnou zkoušku.
- Získat 20 kreditů za předmět SDIPR a obhájit diplomovou práci. Viz pokyny.
- Absolvovat všechny povinné a povinně volitelné předměty programu a vybrané specializace nejvyšší formou ukončení.
- Splnit podmínky alespoň jedné specializace studijního programu.
Povinné předměty programu
IA006
|
Vybrané kapitoly z teorie automatů |
|---|---|
| Logika a odvozování Absolvovat alespoň 1 předmět z následujícího seznamu | |
IA008
|
Computational Logic |
IA085
|
Satisfiability and Automated Reasoning |
IA011
|
Sémantiky programovacích jazyků |
IA012
|
Složitost |
IV003
|
Algorithms and Data Structures II |
IV111
|
Probability in Computer Science |
MA007
|
Matematická logika |
PV027
|
Optimization |
SOBHA
|
Obhajoba závěrečné práce |
SZMGR
|
Státní zkouška (magisterský studijní program) |
Specializace: Diskrétní algoritmy a modely
Studenti specializace Diskrétní algoritmy a modely získají pokročilé znalosti v širokém spektru oblastí teoretické informatiky a souvisejících oblastech matematiky. Absolventi specializace budou umět řešit velmi náročné úlohy z vybraných oblastí teoretické informatiky a budou mít základní zkušenost s vědeckou prací podobnou doktorskému studiu.
Povinné předměty specializace
IA101
|
Algoritmika pro těžké problémy |
|---|---|
IA168
|
Algorithmic game theory |
MA010
|
Graph Theory |
MA015
|
Graph Algorithms |
| Pokročilá matematika a algoritmy Absolvovat alespoň 3 předměty z následujícího seznamu | |
MA017
|
Geometric Algorithms |
PV021
|
Neural Networks |
IA174
|
Fundaments of Cryptography |
IA062
|
Randomized Algorithms and Computations |
PřF:M8190
|
Algoritmy teorie čísel |
MA009
|
Algebra II |
MA026
|
Advanced Combinatorics |
| Volba Semináře Získat alespoň 2 kredity absolvováním předmětů z následujícího seznamu | |
IA072
|
Seminar on Verification |
IV115
|
Seminář laboratoře paralelních a distribuovaných systémů |
IV131
|
Seminář laboratoře diskrétních metod a algoritmů (DIMEA) |
IV125
|
Seminář laboratoře Formela |
Doporučený průchod studiem
Podzim 2023 (1. semestr)
Jaro 2024 (2. semestr)
Podzim 2024 (3. semestr)
Specializace: Kvantové a jiné neklasické výpočetní modely
Specializace Kvantové a jiné neklasické výpočetní modely seznámí studenty s metodami řešení problemů, které jsou na klasických počítačích výpočetně náročné. Absolventi se rovněž obeznámí s principy, výhodami a omezeními neklasických výpočetních systémů, jako jsou neuronové sítě nebo kvantové počítače.
Povinné předměty specializace
IV100
|
Paralelní a distribuované výpočty |
|---|---|
IA062
|
Randomized Algorithms and Computations |
IA066
|
Introduction to Quantum Computing |
IA082
|
Fyzikální koncepty kvantového zpracování informace |
IA101
|
Algoritmika pro těžké problémy |
IA174
|
Fundaments of Cryptography |
PV056
|
Machine Learning and Data Mining |
PV021
|
Neural Networks |
Doporučený průchod studiem
Podzim 2023 (1. semestr)
Jaro 2024 (2. semestr)
Podzim 2024 (3. semestr)
Specializace: Formální analýza počítačových systémů
Specializace Formální analýza počítačových systémů je zaměřena na formální metody pro modelování, analýzu, testování a verifikaci počítačových programů, které jsou klíčovou součástí vývoje moderních softwarových systémů. Studenti získají potřebný teoretický základ v oblasti formálních metod, hlubší vhled do principů moderních verifikačních nástrojů a soubor prakticky orientovaných dovedností využitelných při působení v týmech zodpovědných za zajištění kvality softwarových produktů.
Povinné předměty specializace
IA023
|
Petriho sítě |
|---|---|
IA085
|
Satisfiability and Automated Reasoning |
IA159
|
Formal Methods for Software Analysis |
IA168
|
Algorithmic game theory |
IA169
|
Model Checking |
IA175
|
Algorithms for Quantitative Verification |
IV120
|
Spojité a hybridní systémy |
| Volba Semináře Získat alespoň 4 kredity absolvováním předmětů z následujícího seznamu | |
IA072
|
Seminar on Verification |
IV115
|
Seminář laboratoře paralelních a distribuovaných systémů |
IV131
|
Seminář laboratoře diskrétních metod a algoritmů (DIMEA) |
IV125
|
Seminář laboratoře Formela |
Doporučený průchod studiem
Podzim 2023 (1. semestr)
Jaro 2024 (2. semestr)
Podzim 2024 (3. semestr)
Specializace: Principy programovacích jazyků
Specializace Principy programovacích jazyků poskytuje hlubší vhled do paradigmat moderních programovacích jazyků a struktury jejich překladačů. Absolventi umí zvolit optimální programovací prostředky pro daný typ aplikace a dokáží si rychle osvojit nové programovací jazyky.
Povinné předměty specializace
IA010
|
Principles of Programming Languages |
|---|---|
IA014
|
Advanced Functional Programming |
| Pokročilé typování Absolvovat alespoň 1 předmět z následujícího seznamu | |
IA038
|
Typy a důkazy |
IA081
|
Lambda calculus |
IA158
|
Real Time Systems |
IA174
|
Fundaments of Cryptography |
IV010
|
Komunikace a paralelismus |
PA008
|
Překladače |
PA037
|
Projekt z překladačů |
Doporučený průchod studiem
Podzim 2023 (1. semestr)
Jaro 2024 (2. semestr)
navazující magisterský program (český) se specializacemi
- český studijní program, přednášky mohou být v angličtině
- doc. RNDr. Tomáš Brázdil, Ph.D.
Studijní program Umělá inteligence a zpracování dat připravuje studenty na práci v oblasti návrhu a vývoje inteligentních systémů a analytiky rozsáhlých dat. Jde o oblasti informatiky, které se dnes velmi rychle vyvíjejí a nabývají stále větší důležitosti. Program studenty vede k důkladnému pochopení základních teoretických pojmů a metod. Již v průběhu studia studenti řeší konkrétní případové studie, při kterých se seznámí s aktuálně používanými nástroji a technologiemi. Studenti tak získají zkušenosti, které jim umožní bezprostředně využít aktuální stav poznání v praxi, i pevné základy, díky kterým mohou nadále samostatně sledovat další vývoj v oblasti. Program se dělí do čtyř specializací, které prohlubují znalosti ve vybraném směru. Specializace sdílí společný základ studia, který představuje studentům nejdůležitější matematické, algoritmické i technologické aspekty práce oboru. Specializace Strojové učení a umělá inteligence vede absolventy k získání hlubších znalostí metod v oblasti technik strojového učení a umělé inteligence a zkušeností s jejich aplikací. Specializace Zpracování přirozeného jazyka připravuje absolventy na práci s přirozenými jazyky (např. čeština, angličtina) v psané i mluvené podobě z pohledu informatiky. Specializace Analýza a zpracování rozsáhlých dat se zaměřuje na datové vědy, které vytvářejí hodnotu z obrovských datových toků tím, že sbírají, prozkoumávají, interpretují a prezentují data z různých hledisek za účelem datové analytiky, tzv. business intelligence. Specializace Bioinformatika a systémová biologie se zaměřuje na počítačové metody pro automatizovanou analýzu rozsáhlých biologických dat a pro vytváření prediktivních modelů biologických procesů za účelem lepšího pochopení komplexních biologických systémů.
Díky dynamickému vývoji oblasti, na kterou studenty program připravuje, mají absolventi širokou škálu uplatnění, přičemž konkrétní způsoby uplatnění kontinuálně vznikají a mnohé se teprve objeví v průběhu studia. Rámcové možnosti uplatnění představují: aplikovaný i základní výzkum, typicky zpracování rozsáhlých dat, často ve spolupráci s odborníky z jiných oborů jako je biologie nebo lingvistika; práce ve firmách, jejichž bezprostředním zájmem jsou umělá inteligence a zpracování dat (např. Seznam, Google), například na pozicích Data Scientist a Machine Learning Engineer; práce ve firmách, které mají k dispozici cenná a často rozsáhlá data (např. bankovnictví, telekomunikační operátoři), ale i firmách poskytující technologie pro datovou analytiku v cloudech, například na pozicích Business Intelligence Analyst a Data Analyst; založení vlastního start-upu specializujícího se na využití metod umělé inteligence v konkrétní oblasti.
Požadavky na úspěšné absolvování programu
- Získat nejméně 120 kreditů za celou dobu studia a složit státní závěrečnou zkoušku.
- Získat 20 kreditů za předmět SDIPR a obhájit diplomovou práci. Viz pokyny.
- Absolvovat všechny povinné a povinně volitelné předměty programu a vybrané specializace nejvyšší formou ukončení.
- Splnit podmínky alespoň jedné specializace studijního programu.
Povinné předměty programu
MA012
|
Statistics II |
|---|---|
IV126
|
Fundamentals of Artificial Intelligence |
PA039
|
Supercomputer Architecture and Intensive Computations |
PA152
|
Efficient Use of Database Systems |
PV021
|
Neural Networks |
PV056
|
Machine Learning and Data Mining |
PV211
|
Introduction to Information Retrieval |
PV251
|
Visualization |
SOBHA
|
Obhajoba závěrečné práce |
SZMGR
|
Státní zkouška (magisterský studijní program) |
Specializace: Strojové učení a umělá inteligence
Specializace Strojové učení a umělá inteligence vede absolventy k získání hlubších znalostí metod v oblasti technik strojového učení a umělé inteligence a zkušeností s jejich aplikací.
Povinné předměty specializace
IV111
|
Probability in Computer Science |
|---|---|
IA008
|
Computational Logic |
PA163
|
Constraint programming |
PA153
|
Počítačové zpracování přirozeného jazyka |
PA228
|
Machine Learning in Image Processing |
| Aplikace strojového učení Absolvovat alespoň 1 předmět z následujícího seznamu | |
PA167
|
Rozvrhování |
PA212
|
Advanced Search Techniques for Large Scale Data Analytics |
PA128
|
Similarity Searching in Multimedia Data |
PV254
|
Recommender Systems |
PA164
|
Strojové učení a přirozený jazyk |
IA168
|
Algorithmic game theory |
| Projekty a Laboratoř Získat alespoň 4 kredity absolvováním předmětů z následujícího seznamu | |
PA026
|
Projekt z umělé inteligence |
PV115
|
Laboratoř dobývání znalostí |
IV127
|
Seminář laboratoře adaptabilní výuky |
IV125
|
Seminář laboratoře Formela |
PV253
|
Seminar of DISA Laboratory |
PV212
|
Seminar on Machine Learning, Information Retrieval, and Scientific Visualization |
| Optimalizace a numerické výpočty Absolvovat alespoň 1 předmět z následujícího seznamu | |
PV027
|
Optimization |
MA018
|
Numerical Methods |
PřF:M7PNM1
|
Pokročilé numerické metody I - metody lin. algebry |
Doporučený průchod studiem
Podzim 2023 (1. semestr)
Jaro 2024 (2. semestr)
Podzim 2024 (3. semestr)
Specializace: Zpracování a analýza rozsáhlých dat
Specializace Analýza a zpracování rozsáhlých dat se zaměřuje na datové vědy, které vytvářejí hodnotu z obrovských datových toků tím, že sbírají, prozkoumávají, interpretují a prezentují data z různých hledisek za účelem datové analytiky, tzv. business intelligence.
Povinné předměty specializace
PA017
|
Information Systems Management |
|---|---|
PA128
|
Similarity Searching in Multimedia Data |
PA195
|
NoSQL Databases |
PA200
|
Cloud Computing |
PA212
|
Advanced Search Techniques for Large Scale Data Analytics |
PA220
|
Database systems for data analytics |
| Datové algoritmy Získat alespoň 4 kredity absolvováním předmětů z následujícího seznamu | |
PA228
|
Machine Learning in Image Processing |
PV079
|
Applied Cryptography |
PA167
|
Rozvrhování |
PV254
|
Recommender Systems |
MA015
|
Graph Algorithms |
| Projekty a Laboratoř Získat alespoň 4 kredity absolvováním předmětů z následujícího seznamu | |
PV253
|
Seminar of DISA Laboratory |
PV115
|
Laboratoř dobývání znalostí |
PV229
|
Multimedia Similarity Searching in Practice |
PA036
|
Projekt z databázových systémů |
Doporučený průchod studiem
Podzim 2023 (1. semestr)
Jaro 2024 (2. semestr)
-
PV056Machine Learning and Data Mining -
PA152Efficient Use of Database Systems -
PA039Supercomputer Architecture and Intensive Computations -
PV211Introduction to Information Retrieval -
PA195NoSQL Databases -
PA212Advanced Search Techniques for Large Scale Data Analytics -
PA128Similarity Searching in Multimedia Data
Podzim 2024 (3. semestr)
Specializace: Zpracování přirozeného jazyka
Specializace Zpracování přirozeného jazyka připravuje absolventy na práci s přirozenými jazyky (např. čeština, angličtina) v psané i mluvené podobě z pohledu informatiky.
Povinné předměty specializace
IA161
|
Zpracování přirozeného jazyka v praxi |
|---|---|
IV111
|
Probability in Computer Science |
PA153
|
Počítačové zpracování přirozeného jazyka |
PA154
|
Jazykové modelování |
PA156
|
Dialogue Systems |
| Matematika Absolvovat alespoň 2 předměty z následujícího seznamu | |
MA007
|
Matematická logika |
IA008
|
Computational Logic |
MA010
|
Graph Theory |
MA015
|
Graph Algorithms |
MV008
|
Algebra I |
MA018
|
Numerical Methods |
PřF:M7130
|
Computational geometry |
| Zpracování přirozeného jazyka Absolvovat alespoň 1 předmět z následujícího seznamu | |
PA164
|
Strojové učení a přirozený jazyk |
PV061
|
Úvod do strojového překladu |
IV029
|
Úvod do transparentní intenzionální logiky |
| Seminář nebo projekt Získat alespoň 2 kredity absolvováním předmětů z následujícího seznamu | |
PV173
|
Seminář zpracování přirozeného jazyka |
PV277
|
Programování aplikací pro sociální roboty |
PB106
|
Projekt z korpusové lingvistiky |
PA107
|
Projekt z korpusových nástrojů |
Doporučený průchod studiem
Podzim 2023 (1. semestr)
Jaro 2024 (2. semestr)
Podzim 2024 (3. semestr)
Specializace: Bioinformatika a systémová biologie
Specializace Bioinformatika a systémová biologie je určena pro studenty, kteří chtějí získat vedle všeobecných poznatků z informatiky i nejnovější znalosti v dynamicky se rozvíjejících oborech na pomezí informatiky a biologie. Výběrem této specializace student získá hluboké znalosti týkající se zpracování, ukládání a analýz biologických dat nebo pro využití formálních metod pro analýzu a predikci chování biologických systémů.
Povinné předměty specializace
IV106
|
Bioinformatics seminar |
|---|---|
IV108
|
Bioinformatika II |
IV110
|
Projekt z bioinformatiky I |
IV120
|
Spojité a hybridní systémy |
PA054
|
Formální modely v systémové biologii |
PA183
|
Projekt ze systémové biologie |
PB050
|
Modelování a predikce v systémové biologii |
PB172
|
Seminář ze systémové biologie |
PV225
|
Laboratoř systémové biologie |
PV290
|
Chemoinformatics |
| Aplikace Absolvovat alespoň 1 předmět z následujícího seznamu | |
PV269
|
Pokročilé metody bioinformatiky |
PV270
|
Biocomputing |
Doporučený průchod studiem
Podzim 2023 (1. semestr)
Jaro 2024 (2. semestr)
Podzim 2024 (3. semestr)
navazující magisterský program (český) se specializacemi
- český studijní program, přednášky mohou být v angličtině
- doc. RNDr. Petr Matula, Ph.D.
Studijní program vizuální informatika připravuje studenty na práci s obrazovou informací a modely prostorových scén, což zahrnuje nebo se dotýká oblastí jako je počítačová grafika, zpracování obrazu, vizualizace, počítačové vidění, virtuální a rozšířená realita, zpracování videa, rozpoznávání vzorů, komunikace člověka s počítačem, 3D modelování, animace, grafický design a strojové učení.
Absolvent nalezne dle zvoleného zaměření uplatnění v různých oblastech, například vývoji grafických aplikací, simulátorů, počítačových her, aplikací pro zpracování a analýzu multimédií, vizualizaci dat, virtuální a rozšířené realitě nebo vytváření kvalitního grafického designu. Absolvent může působit například jako analytik, grafický designer, aplikační programátor, vedoucí výzkumného nebo vývojového týmu. Získané teoretické znalosti a praktické dovednosti mu dovolí řešeným problémům důkladně porozumět a umožní v praxi efektivně využívat široké spektrum moderních technologií - od běžných mobilních zařízení až po dedikované systémy s velkým výpočetním výkonem.
Požadavky na úspěšné absolvování programu
- Získat nejméně 120 kreditů za celou dobu studia a složit státní závěrečnou zkoušku.
- Získat 20 kreditů za předmět SDIPR a obhájit diplomovou práci. Viz pokyny.
- Absolvovat všechny povinné a povinně volitelné předměty programu a vybrané specializace nejvyšší formou ukončení.
- Splnit podmínky alespoň jedné specializace studijního programu.
Povinné předměty programu
IV003
|
Algorithms and Data Structures II |
|---|---|
MA018
|
Numerical Methods |
MV013
|
Statistics for Computer Science |
PA103
|
Object-oriented Methods for Design of Information Systems |
PA010
|
Intermediate Computer Graphics |
PV021
|
Neural Networks |
PV182
|
Human-Computer Interaction |
PV189
|
Mathematics for Computer Graphics |
VV035
|
3D Modeling |
SOBHA
|
Obhajoba závěrečné práce |
SZMGR
|
Státní zkouška (magisterský studijní program) |
Specializace: Počítačová grafika a vizualizace
Specializace Počítačová grafika a vizualizace nabízí řadu kurzů zaměřených základní principy i nejnovější poznatky z oblastí počítačové grafiky a vizualizace dat, doplněných o nezbytné všeobecné znalosti z informatiky. Důraz je kladen na získání praktických dovedností v těchto oblastech a aplikaci jejich principů v dalších disciplínách a vědních oborech. Posluchači se seznámí se základními principy a algoritmy, které jsou nezbytnými stavebními bloky při tvorbě vizuálních výstupů, ať už ve formě vytváření a vykreslování rozsáhlých scén v reálném čase, tak i v podobě návrhů způsobu vizualizace komplexních multidimenzionálních dat. Prakticky zaměřená cvičení a projekty pak umožní posluchačům prohloubit tyto znalosti pomocí řady implementačních úloh.
Povinné předměty specializace
MA017
|
Geometric Algorithms |
|---|---|
PA213
|
Advanced Computer Graphics |
PA093
|
Computational Geometry Project |
PA157
|
Seminar on Computer Graphics Research |
PA166
|
Advanced Methods of Digital Image Processing |
PA214
|
Visualization II |
PV160
|
Human-Computer Interaction Laboratory |
PV227
|
GPU Rendering |
PV251
|
Visualization |
Doporučený průchod studiem
Podzim 2023 (1. semestr)
Jaro 2024 (2. semestr)
Podzim 2024 (3. semestr)
Specializace: Analýza a zpracování obrazu
Specializace Analýza a zpracování obrazu poskytuje komplexní rozhled v oblasti získávání a zpracování obrazové informace počínaje jednoduchými úpravami obrazů pomocí bodových transformací či lineárních filtrů a konče sofistikovanými nástroji, jakými jsou matematická morfologie nebo deformabilní modely. Absolventi naleznou uplatnění zejména při vývoji a nasazení systémů pro zpracování obrazu v nejrůznějších oblastech, např. pro použití v lékařství, biologii, při zpracování meteorologických a geografických dat, pro biometrické aplikace atd.
Povinné předměty specializace
MA017
|
Geometric Algorithms |
|---|---|
PA093
|
Computational Geometry Project |
PA166
|
Advanced Methods of Digital Image Processing |
PA170
|
Digital Geometry |
PA171
|
Integral and Discrete Transforms in Image Processing |
PA172
|
Image Acquisition |
PA173
|
Mathematical Morphology |
PV187
|
Seminar of digital image processing |
PV197
|
GPU Programming |
PA228
|
Machine Learning in Image Processing |
Doporučený průchod studiem
Podzim 2023 (1. semestr)
Jaro 2024 (2. semestr)
Podzim 2024 (3. semestr)
Specializace: Vývoj počítačových her
Specializace Vývoj počítačových her dává studentům vhled do multidisciplinární problematiky vývoje digitálních her. Studenti se seznámí jak s principy navrhování her, tak s moderními nástroji a postupy pro implementaci her a dalších aplikací založených na herních technologiích, včetně využití rozšířené a virtuální reality. Důraz je kladen i na vizuální aspekty vývoje her – od tvorby 3D modelů až k programování moderních grafických karet. Vedle přednášek pokrývajících teoretické principy obsahuje studium i řadu projektově zaměřených seminářů, které studentům umožní získat praxi s vývojem her a rozšířit si své profesní portfolio. Povinnou součástí studia je rovněž stáž v herním studiu v rozsahu 480 hodin.
Povinné předměty specializace
PA213
|
Advanced Computer Graphics |
|---|---|
PA215
|
Game Design I |
PA216
|
Game Design II |
PA217
|
Artificial Intelligence for Computer Games |
SA300
|
Internship - Computer Games |
PV227
|
GPU Rendering |
PV255
|
Game Development I |
PV266
|
Game Development II |
VV036
|
3D Character Modeling |
| Game Development Absolvovat alespoň 1 předmět z následujícího seznamu | |
PA199
|
Game Engine Development |
PV283
|
Games User Research Lab |
Doporučený průchod studiem
Podzim 2023 (1. semestr)
Jaro 2024 (2. semestr)
Podzim 2024 (3. semestr)
Specializace: Grafický design
Specializace Grafický design nabízí vzdělání v oboru grafický design a souvisejících disciplín, a to ve spolupráci s Ateliérem grafického designu a multimédií (AGD+M). Ateliér se orientuje především na digitální média, která v dnešní době větší měrou nahrazují média tištěná. V rovině zvládnutí kvalitního grafického designu se jedná o problém totožný, nicméně digitální média otevírají nové možnosti v komunikaci s konzumentem. Pro tato média je souběžné informatické vzdělání studentů nezbytné, a je v rámci studia specializace rozvíjeno. Studenti zpracovávají témata jako například tvorba her, interaktivní informační grafika, tvorba aplikací pro interaktivní média. Výuka uvede studenty do programování generativního designu, animace, videa, 3D digitálního modelování a 3D tisku, e-publishingu, webdesignu, tvorby fontů a typografie.
Povinné předměty specializace
PV067
|
Typography II |
|---|---|
PV083
|
Graphic Design II |
PV085
|
Type Design II |
PV257
|
Graphic Design and Multimedia Project |
PV259
|
Generative Design Programming |
PV268
|
Digital Design |
VV051
|
Animation |
| Gr.Design I Absolvovat alespoň 1 předmět z následujícího seznamu | |
PV112
|
Computer Graphics API |
PV239
|
Vývoj aplikací pro mobilní platformy |
VV036
|
3D Character Modeling |
| Gr.Design II Absolvovat alespoň 3 předměty z následujícího seznamu | |
PV156
|
Digital Photography |
VV067
|
Konceptuální a intermediální tvorba I |
VV034
|
Fotografie - efekty při vzniku snímku |
VV050
|
Animace a vizualizace I |
PV110
|
Základy filmové řeči |
PV101
|
Type Design III |
PV251
|
Visualization |
PV097
|
Visual Creativity Informatics |
PV113
|
Produkce audiovizuálního díla |
Doporučený průchod studiem
Podzim 2023 (1. semestr)
Jaro 2024 (2. semestr)
Podzim 2024 (3. semestr)
navazující magisterský program (český) se specializacemi
- anglický studijní program
- prof. RNDr. Václav Matyáš, M.Sc., Ph.D.
Program Počítačové systémy, komunikace a bezpečnost má za cíl připravit absolventa na dobré pochopení architektur, principů, metod navrhování a provozu bezpečných počítačových systémů se zohledněním hardwarových i softwarových aspektů, včetně síťové komunikace. Absolvent získá také v jedné ze zvolených specializací oboru hlubší znalosti.
Absolvent programu bude připraven na navrhování a zajištění provozu bezpečných počítačových systémů se zohledněním hardwarových i softwarových aspektů, včetně síťové komunikace. Absolvent specializace Hardwarové systémy bude připraven navrhovat řešení praktických problémů s využitím počítačového hardwaru, tvořivě upravovat hardwarové systémy a nasazovat je. Absolvent specializace Softwarové systémy bude schopen zastávat různé role v IT odděleních podílejících se na vývoji a provozu informačních systémů a při využívání IT pro činnost organizací. Absolventi specializace Informační bezpečnost najdou uplatnění ve společnostech vyvíjejících či dodávajících systémy zohledňující bezpečnostní požadavky, ale i při pokročilé správě a provozu takových systémů. Absolvent specializace Počítačové sítě a komunikace bude schopen působit jako projektant rozsáhlých sítí, vedoucí oddělení počítačových sítí či vedoucí projektů, případně jako samostatný odborník na aplikace počítačových sítí nebo jejich bezpečnost.
Požadavky na úspěšné absolvování programu
- Získat nejméně 120 kreditů za celou dobu studia a složit státní závěrečnou zkoušku.
- Získat 20 kreditů za předmět SDIPR a obhájit diplomovou práci. Viz pokyny.
- Absolvovat všechny povinné a povinně volitelné předměty programu a vybrané specializace nejvyšší formou ukončení.
- Splnit podmínky alespoň jedné specializace studijního programu.
Povinné předměty programu
IA174
|
Fundaments of Cryptography |
|---|---|
MV013
|
Statistics for Computer Science |
PA191
|
Advanced Computer Networking |
PV079
|
Applied Cryptography |
SOBHA
|
Obhajoba závěrečné práce |
SZMGR
|
Státní zkouška (magisterský studijní program) |
| Matematika Absolvovat alespoň 2 předměty z následujícího seznamu | |
IV111
|
Probability in Computer Science |
MA007
|
Matematická logika |
MA010
|
Graph Theory |
MA012
|
Statistics II |
MA015
|
Graph Algorithms |
MA018
|
Numerical Methods |
MA026
|
Advanced Combinatorics |
| Teorie Informatiky Absolvovat alespoň 1 předmět z následujícího seznamu | |
IA008
|
Computational Logic |
IA101
|
Algoritmika pro těžké problémy |
IV003
|
Algorithms and Data Structures II |
IA158
|
Real Time Systems |
IA159
|
Formal Methods for Software Analysis |
IA169
|
Model Checking |
IV054
|
Coding, Cryptography and Cryptographic Protocols |
| Hardwarové systémy Absolvovat alespoň 2 předměty z následujícího seznamu | |
IA158
|
Real Time Systems |
PA174
|
Design of Digital Systems II |
PA175
|
Digital Systems Diagnostics II |
PA176
|
Architecture of Digital Systems II |
PA190
|
Digital Signal Processing |
PA192
|
Secure hardware-based system design |
PA221
|
Hardware description languages II |
PV191
|
Seminar in Digital System Design |
PV193
|
Akcelerace algoritmů na obvodové úrovni |
PV194
|
Vnější prostředí digitálních systémů |
PV198
|
Onechip Controllers |
PV200
|
Introduction to hardware description languages |
Specializace: Hardwarové systémy
Specializace Hardwarové systémy poskytuje specifické znalosti pro práci s programovatelnými strukturami rozšiřujícími se na paralelní a distribuované systémy, počítačové sítě a kryptografii. Výuka zdůrazňuje rovnováhu kurzů poskytujících potřebný teoretický základ a kurzů zaměřených na praktické dovednosti, ve kterých se studenti podílejí na návrhu, implementaci, analýze, testování a provozu vestavěných systémů. Nedílnou součástí studia je rovněž práce na projektu s malým týmem zaměřeným na experimentální a prototypová řešení zajímavých problémů spojených s řešením praktických problémů vyplývajících z výzkumné a vývojové činnosti fakulty.
Povinné předměty specializace
PB170
|
Seminar on Digital System Design |
|---|---|
PB171
|
Seminar on Digital System Architecture |
PA175
|
Digital Systems Diagnostics II |
PA176
|
Architecture of Digital Systems II |
PV191
|
Seminar in Digital System Design |
PV198
|
Onechip Controllers |
PV200
|
Introduction to hardware description languages |
| Programování Získat alespoň 4 kredity absolvováním předmětů z následujícího seznamu | |
PA165
|
Enterprise Applications in Java |
PV179
|
Vývoj systémů v C#/.NET |
PV197
|
GPU Programming |
PV248
|
Python Seminar |
PV249
|
Vývoj v jazyce Ruby |
PV284
|
Introduction to IoT |
PV288
|
Python |
PV260
|
Software Quality |
Doporučený průchod studiem
Podzim 2023 (1. semestr)
Jaro 2024 (2. semestr)
Podzim 2024 (3. semestr)
Specializace: Softwarové systémy
Specializace Softwarové systémy orientuje absolventa na znalosti a dovednosti potřebné ve všech etapách vývoje a úprav rozsáhlých softwarových systémů, zejména informačních systémů. Důraz je kladen na znalosti potřebné pro návrh a vývoj systémů s nasazenými moderními softwarovými technologiemi.
Povinné předměty specializace
PA017
|
Information Systems Management |
|---|---|
PA039
|
Supercomputer Architecture and Intensive Computations |
PA103
|
Object-oriented Methods for Design of Information Systems |
PA152
|
Efficient Use of Database Systems |
PA160
|
Net-Centric Computing II |
PA165
|
Enterprise Applications in Java |
PV217
|
Service Oriented Architecture |
PV258
|
Software Requirements Engineering |
PV260
|
Software Quality |
Doporučený průchod studiem
Podzim 2023 (1. semestr)
Jaro 2024 (2. semestr)
Podzim 2024 (3. semestr)
Specializace: Informační bezpečnost
Specializace Informační bezpečnost se zaměřuje na oblasti bezpečnosti počítačových systémů a sítí, kryptografie a jejich aplikací. Cílem je připravit takového absolventa, který bude schopen pracovat v řadě úloh, které jsou rozhodující pro zajištění bezpečnosti profilů specifických pro IT (např. směrem ke kryptografii, technologickým aspektům nebo řízení bezpečnosti). Studium nad rámec společného základu a specializace je ponecháno na volbě studenta.
Povinné předměty specializace
PV181
|
Laboratory of security and applied cryptography |
|---|---|
PV204
|
Security Technologies |
PA197
|
Secure Network Design |
PA193
|
Seminar on secure coding principles and practices |
PV286
|
Secure coding principles and practices |
PA018
|
Advanced Topics in Information Technology Security |
PA168
|
Postgraduate seminar on IT security and cryptography |
| Programování Získat alespoň 4 kredity absolvováním předmětů z následujícího seznamu | |
PA165
|
Enterprise Applications in Java |
PV179
|
Vývoj systémů v C#/.NET |
PV197
|
GPU Programming |
PV248
|
Python Seminar |
PV249
|
Vývoj v jazyce Ruby |
PV284
|
Introduction to IoT |
PV288
|
Python |
PV260
|
Software Quality |
Doporučený průchod studiem
Podzim 2023 (1. semestr)
Jaro 2024 (2. semestr)
Podzim 2024 (3. semestr)
Specializace: Počítačové sítě a komunikace
Specializace Počítačové sítě a komunikace je zaměřená na získání pokročilých znalostí architektur, principů operací a zásad provozu počítačových sítí. Obor je koncipován tak, aby uspokojil jak zájemce o prakticky orientované pokročilé informace a znalosti z oblasti počítačových sítí a jejich aplikací, tak i zájemce o hlubší seznámení s teoretickými základy oboru a studium počítačových sítí jako speciálního případu distribuovaných systémů. Kromě znalostí v oblasti počítačových sítí student získá během studia znalosti o bezpečnosti, principy práce s multimediálními daty, základní znalosti v oblasti paralelních systémů a nezbytné teoretické zázemí.
Povinné předměty specializace
PA039
|
Supercomputer Architecture and Intensive Computations |
|---|---|
PA053
|
Distributed Systems and Middleware |
PA151
|
Bezdrátové sítě |
PA160
|
Net-Centric Computing II |
PV169
|
Základy přenosu dat |
PV188
|
Principles of Multimedia Processing and Transport |
PV233
|
Switching, Routing and Wireless Essentials |
PV234
|
Enterprise Networking, Security, and Automation |
| Programování Získat alespoň 4 kredity absolvováním předmětů z následujícího seznamu | |
PA165
|
Enterprise Applications in Java |
PV179
|
Vývoj systémů v C#/.NET |
PV197
|
GPU Programming |
PV248
|
Python Seminar |
PV249
|
Vývoj v jazyce Ruby |
PV284
|
Introduction to IoT |
PV288
|
Python |
PV260
|
Software Quality |
Doporučený průchod studiem
Podzim 2023 (1. semestr)
Jaro 2024 (2. semestr)
Podzim 2024 (3. semestr)
navazující magisterský program (český) se specializacemi
- český studijní program, přednášky mohou být v angličtině
- doc. Ing. RNDr. Barbora Bühnová, Ph.D.
Softwarové systémy ve vzrůstající míře stojí na pozadí většiny aktivit lidské činnosti, čímž roste i důraz na kvalitu jejich návrhu, vývoje, testování, nasazení a provozu. Softwarové inženýrství sdružuje dovednosti, techniky a nástroje pro systematickou podporu těchto aktivit s důrazem na zaručenou kvalitu výsledného softwarového systému. Cílem studijního programu je zvýšení kompetencí studentů v oblastech softwarového inženýrství, včetně pochopení hlubších souvislostí potřebných při práci na rozsáhlých softwarových projektech, kdy mají jednotlivá rozhodnutí v rámci softwarového vývoje kritický dopad na kvalitu a životaschopnost výsledného systému a služeb, které poskytuje. Nedílnou součástí přípravy studenta je výrazná složka praktického tréninku, a to jak v softwarovém vývoji, tak fungování v rámci softwarových týmů, včetně vedení týmu. Tyto kompetence jsou nezbytné pro splnění nástupních podmínek zamýšlených pracovních pozic. Praktické dovednosti budou studenti získávat zejména na stážích ve firmách, ale také vedením softwarových projektů mladších spolužáků z bakalářského stupně studia. Vzhledem k tomu, že studijní program je akreditován v profesním profilu, obsahuje studijního plán šest týdnů povinné praxe.
Absolventi programu jsou připraveni pro odborné působení na pozicích seniorních softwarových vývojářů (při zaměření Návrh a vývoj softwarových systémů) a inženýrů pro nasazení systémů, tzv. DevOps inženýrů (při zaměření Nasazení a provoz softwarových systémů), včetně vedoucích rolí v rámci takto odborně složených týmů.
Požadavky na úspěšné absolvování programu
- Získat nejméně 120 kreditů za celou dobu studia a složit státní závěrečnou zkoušku.
- Získat 20 kreditů za předmět SDIPR a obhájit diplomovou práci. Viz pokyny.
- Absolvovat všechny povinné a povinně volitelné předměty programu a vybrané specializace nejvyšší formou ukončení.
- Splnit podmínky alespoň jedné specializace studijního programu.
- Splnit podmínku 6 týdnů kontrolované profesní praxe.
Povinné předměty programu
PA017
|
Information Systems Management |
|---|---|
PV157
|
Autentizace a řízení přístupu |
PV260
|
Software Quality |
PA179
|
Project Management |
PA053
|
Distributed Systems and Middleware |
SOBHA
|
Obhajoba závěrečné práce |
SZMGR
|
Státní zkouška (magisterský studijní program) |
SA200
|
Internship - Software Engineering |
| Programování Získat alespoň 12 kreditů absolvováním předmětů z následujícího seznamu | |
IA014
|
Advanced Functional Programming |
IB016
|
Seminář z funkcionálního programování |
PA165
|
Enterprise Applications in Java |
PV179
|
Vývoj systémů v C#/.NET |
PV168
|
Seminář z programování v jazyce Java |
PV178
|
Úvod do vývoje v C#/.NET |
PV264
|
Seminar on programming in C++ |
PV248
|
Python Seminar |
PV249
|
Vývoj v jazyce Ruby |
PV255
|
Game Development I |
PV197
|
GPU Programming |
PV198
|
Onechip Controllers |
PV239
|
Vývoj aplikací pro mobilní platformy |
PV281
|
Programování v jazyce Rust |
PV288
|
Python |
PV292
|
Multiplatformní vývoj Flutter aplikací |
| Pokročilé programování Absolvovat alespoň 1 předmět z následujícího seznamu | |
PA165
|
Enterprise Applications in Java |
PV179
|
Vývoj systémů v C#/.NET |
| Ukládání dat Absolvovat alespoň 1 předmět z následujícího seznamu | |
PV003
|
Architektura relačních databázových systémů |
PA152
|
Efficient Use of Database Systems |
| Počítačové sítě Absolvovat alespoň 1 předmět z následujícího seznamu | |
PA159
|
Počítačové sítě a jejich aplikace I |
PA191
|
Advanced Computer Networking |
Specializace: Návrh a vývoj softwarových systémů
V rámci specializace Návrh a vývoj softwarových systémů je důraz kladen na návrh kvalitní softwarové architektury a dovednosti v oblasti programování a softwarového vývoje jako takového (včetně návrhu uživatelského rozhranní, principů bezpečného programování, datové analytiky).
Povinné předměty specializace
PA103
|
Object-oriented Methods for Design of Information Systems |
|---|---|
PA187
|
Správa projektu a projekt |
PA036
|
Projekt z databázových systémů |
| Rozšířené Programování Získat alespoň 17 kreditů absolvováním předmětů z následujícího seznamu | |
IA014
|
Advanced Functional Programming |
IB016
|
Seminář z funkcionálního programování |
PA165
|
Enterprise Applications in Java |
PA200
|
Cloud Computing |
PV179
|
Vývoj systémů v C#/.NET |
PV168
|
Seminář z programování v jazyce Java |
PV178
|
Úvod do vývoje v C#/.NET |
PV264
|
Seminar on programming in C++ |
PV248
|
Python Seminar |
PV249
|
Vývoj v jazyce Ruby |
PV255
|
Game Development I |
PV197
|
GPU Programming |
PV198
|
Onechip Controllers |
PV239
|
Vývoj aplikací pro mobilní platformy |
PV281
|
Programování v jazyce Rust |
PV288
|
Python |
PV292
|
Multiplatformní vývoj Flutter aplikací |
| Datová analytika Absolvovat alespoň 1 předmět z následujícího seznamu | |
PA220
|
Database systems for data analytics |
PV212
|
Seminar on Machine Learning, Information Retrieval, and Scientific Visualization |
| Analýza a návrh Absolvovat alespoň 1 předmět z následujícího seznamu | |
PV167
|
Seminář návrhových a architektonických vzorů |
PV258
|
Software Requirements Engineering |
PV293
|
Softwarové architektury |
| Informační bezpečnost Absolvovat alespoň 1 předmět z následujícího seznamu | |
PV286
|
Secure coding principles and practices |
PV276
|
Seminář simulace kyberútoků |
PV017
|
Řízení informační bezpečnosti |
| Uživatelská rozhraní Absolvovat alespoň 1 předmět z následujícího seznamu | |
PV247
|
Modern Development of User Interfaces |
PV278
|
Vývoj intuitivních uživatelských rozhraní |
PV182
|
Human-Computer Interaction |
Doporučený průchod studiem
Podzim 2023 (1. semestr)
Jaro 2024 (2. semestr)
Podzim 2024 (3. semestr)
Specializace: Nasazení a provoz softwarových systémů
V rámci specializace Nasazení a provoz softwarových systémů je důraz kladen na návrh kvalitní infrastruktury pro provoz softwarového systému a schopnost provázání softwarového vývoje na jeho nasazení do provozu (včetně návrhu bezpečné infrastruktury, počítačových sítí, cloud computingu, administrace UNIXu).
Povinné předměty specializace
PA195
|
NoSQL Databases |
|---|---|
PA160
|
Net-Centric Computing II |
PV175
|
Správa systémů MS Windows I |
PV065
|
UNIX -- programování a správa systému I |
PV077
|
UNIX -- programování a správa systému II |
PA200
|
Cloud Computing |
| Informační bezpečnost Absolvovat alespoň 2 předměty z následujícího seznamu | |
PA018
|
Advanced Topics in Information Technology Security |
PA211
|
Advanced Topics of Cyber Security |
PV276
|
Seminář simulace kyberútoků |
Doporučený průchod studiem
Podzim 2023 (1. semestr)
Jaro 2024 (2. semestr)
Podzim 2024 (3. semestr)
navazující magisterský program (český) se specializacemi
- český studijní program, přednášky mohou být v angličtině
- prof. RNDr. Tomáš Pitner, Ph.D.
Studijní program rozvíji unikátní kompetenční profil studenta založený na průniku znalostí z více okruhů, které jsou relevantní při řízení vývoje softwarových systémů a služeb, jakož i řízení v oblasti kyberbezpečnosti. Specifickou charakteristikou je zaměření na strategické i operativní řízení související s cílením, návrhem, realizací a provozem softwarových systémů a služeb v rámci kontextu organizací a různých typů s možným zaměřením na jejich bezpečný provoz nebo IT služby. Kromě rozvíjení základních teoretických a technologických znalostí a praktických vývojářských dovedností získaných v bakalářském studiu je obsah navazujícího studia rozšířen o další dimenze, jako jsou teorie a praxe řízení týmů, projektů a procesů, komunikace, soft-skills a znalosti podstatné pro fungování v ekonomických vztazích – základy marketingu, práva a dalších, což se zejména (ale nejen) týká specializace vývoje služeb. Studium kyberbezpečnosti zohledňuje aspekty přesahu počítačového zpracování dat mimo pevně definované systémové perimetry (např. s dopadem na kritické infrastruktury), čímž umožňuje specifický víceoborový překryv technických, společenských a právních hledisek v této oblasti.
Absolventi nacházejí uplatnění v podnicích a organizacích různých zaměření a velikostí, ale dostávají rovněž motivaci a možnost základní přípravy pro vlastní inovační podnikání. Výraznou konkurenční výhodou absolventů programu je schopnost řešení složitých problémů souvisejících s řízením vývojem systémů a služeb, pro něž mohou využívat studiem získané schopnosti. Jejich potenciál je předurčuje k zastávání manažerských pozic, jako je například manažer informatiky ve společnosti (CIO - Chief Information Officer), projektový manažer a manažer rizik. Absolventi specializace řízení kyberbezpečnosti najdou uplatnění především ve společnostech a institucích, které potřebují specialisty schopné spolupracovat s relevantními koordinačními institucemi a zajistit řízení procesů kyberbezpečnosti. Jedná se o pozice jako manažer kyberbezpečnosti a manažer informační bezpečnosti (CISO - Chief Information Security Officer).
Požadavky na úspěšné absolvování programu
- Získat nejméně 120 kreditů za celou dobu studia a složit státní závěrečnou zkoušku.
- Získat 20 kreditů za předmět SDIPR a obhájit diplomovou práci. Viz pokyny.
- Absolvovat všechny povinné a povinně volitelné předměty programu a vybrané specializace nejvyšší formou ukončení.
- Splnit podmínky alespoň jedné specializace studijního programu.
Povinné předměty programu
PA017
|
Information Systems Management |
|---|---|
PV206
|
Communication and Soft Skills |
PV079
|
Applied Cryptography |
MV013
|
Statistics for Computer Science |
PA152
|
Efficient Use of Database Systems |
PA179
|
Project Management |
SOBHA
|
Obhajoba závěrečné práce |
SZMGR
|
Státní zkouška (magisterský studijní program) |
SA100
|
Internship - Management |
| Management Absolvovat alespoň 1 předmět z následujícího seznamu | |
PA182
|
Managing in Reality |
PV214
|
IT service management vycházející z ITIL |
PV215
|
Management by Competencies |
PV237
|
Strategy and Leadership |
PV271
|
Risk Management in IT |
PV203
|
IT Services Management |
Specializace: Řízení vývoje softwarových systémů
Specializace Řízení vývoje softwarových systémů je zaměřená na softwérové inženýrství, tj. na získávání znalostí a dovedností potřebných ve všech etapách vývoje, správy a úprav informačních systémů a jiných rozsáhlých softwarových systémů. Důraz je kladen na znalosti potřebné při analýze a specifikaci požadavků na systém, návrh systému a jeho implementaci a nasazení.
Tato specializace byla pro semestr podzim 2023 otevřena k zápisu naposledy. Od semestru jaro 2024 se již nebude otevírat. Zájemci o danou problematiku se mohou podívat na program Softwarové inženýrství, nebo si vybrat jednu ze dvou zbývajících specializací.
Povinné předměty specializace
IA159
|
Formal Methods for Software Analysis |
|---|---|
PA053
|
Distributed Systems and Middleware |
PA103
|
Object-oriented Methods for Design of Information Systems |
PA165
|
Enterprise Applications in Java |
PA197
|
Secure Network Design |
PV028
|
Applied Information Systems |
PV247
|
Modern Development of User Interfaces |
| Programování Absolvovat alespoň 1 předmět z následujícího seznamu | |
PA036
|
Projekt z databázových systémů |
PV179
|
Vývoj systémů v C#/.NET |
PV229
|
Multimedia Similarity Searching in Practice |
PV248
|
Python Seminar |
PV249
|
Vývoj v jazyce Ruby |
PV288
|
Python |
Doporučený průchod studiem
Podzim 2023 (1. semestr)
Jaro 2024 (2. semestr)
Podzim 2024 (3. semestr)
Specializace: Řízení vývoje služeb
Specializace Řízení vývoje služeb sleduje současný velký posun od tradičního paradigmatu návrhu IT k IT jako službě a od produktově orientované ekonomiky k servisně orientované. Problémy a úkoly v oblasti IT se stávají složitějšími a znalosti IT technologií nejsou pro jejich řešení dostačující. Multidisciplinární pohled je jádrem této specializace. Studenti získají nejen dobré znalosti IT (programování, databáze, počítačová bezpečnost, sítě atd.), ale také dovednosti potřebné k pochopení problémů v jejich složitosti (marketing, řízení, finance nebo právo) a potřebné komunikační kompetence.
Povinné předměty specializace
PA116
|
Domain Understanding and Modeling |
|---|---|
PA194
|
Introduction to Service Science |
PA181
|
Services - Systems, Modeling and Execution |
PV207
|
Business Process Management |
| Počítačové sítě Absolvovat alespoň 1 předmět z následujícího seznamu | |
PA151
|
Bezdrátové sítě |
PA159
|
Počítačové sítě a jejich aplikace I |
PA191
|
Advanced Computer Networking |
PA211
|
Advanced Topics of Cyber Security |
PV210
|
Kyberbezpečnost v organizaci |
PV177
|
Laboratory of Advanced Network Technologies |
| Ekonomie Absolvovat alespoň 1 předmět z následujícího seznamu | |
PV028
|
Applied Information Systems |
PV241
|
Enterprise and Financial Management |
| Programování Absolvovat alespoň 1 předmět z následujícího seznamu | |
PA036
|
Projekt z databázových systémů |
PA165
|
Enterprise Applications in Java |
PV179
|
Vývoj systémů v C#/.NET |
PV229
|
Multimedia Similarity Searching in Practice |
PV247
|
Modern Development of User Interfaces |
PV248
|
Python Seminar |
PV249
|
Vývoj v jazyce Ruby |
PV288
|
Python |
| Soft skills Absolvovat alespoň 1 předmět z následujícího seznamu | |
ESF:MPV_RKMD
|
Rozvoj komunikačních a manažerských dovedností |
ESF:MPV_COMA
|
Communication and Managerial Skills Training |
ESF:MPP_CEIT
|
České a evropské právo informačních technologií |
PV236
|
Time Management and Effectiveness |
PV209
|
Person Centered Communication |
IV057
|
Seminář k informační společnosti |
IV064
|
Information Society |
PA212
|
Advanced Search Techniques for Large Scale Data Analytics |
PV263
|
Intercultural Management |
| Marketing Absolvovat alespoň 1 předmět z následujícího seznamu | |
PV216
|
Marketing Strategy in Service Business |
PV240
|
Základy marketingu služeb |
Doporučený průchod studiem
Podzim 2023 (1. semestr)
Jaro 2024 (2. semestr)
Specializace: Řízení kyberbezpečnosti
Specializace Řízení kyberbezpečnosti zohledňuje aspekty přesahu počítačového zpracování dat mimo pevně definované systémové perimetry (např. s dopadem na kritické infrastruktury), reflektované v oblasti tzv. kyberbezpečnosti a umožňující specifický víceoborový přesah jak technických, tak společenských a právních aspektů kyberbezpečnosti.
Povinné předměty specializace
PrF:BVV14K
|
Teorie a metoda práva ICT |
|---|---|
IA174
|
Fundaments of Cryptography |
PrF:BI301K
|
Úvod do práva ICT II |
PA197
|
Secure Network Design |
PV204
|
Security Technologies |
PA018
|
Advanced Topics in Information Technology Security |
PrF:BVV03K
|
Kyberkriminalita |
IV128
|
Online Communication from Social Science Perspective |
| Počítačové sítě Absolvovat alespoň 1 předmět z následujícího seznamu | |
PA151
|
Bezdrátové sítě |
PA159
|
Počítačové sítě a jejich aplikace I |
PA191
|
Advanced Computer Networking |
PA211
|
Advanced Topics of Cyber Security |
PV210
|
Kyberbezpečnost v organizaci |
PV177
|
Laboratory of Advanced Network Technologies |
Doporučený průchod studiem
Podzim 2023 (1. semestr)
-
PA017Information Systems Management -
PV206Communication and Soft Skills -
PV079Applied Cryptography -
PrF:BVV14KTeorie a metoda práva ICT -
IA174Fundaments of Cryptography - Volba: Předmět ze sekce Počítačové sítě
Jaro 2024 (2. semestr)
Podzim 2024 (3. semestr)
Jaro 2025 (4. semestr)
- Volba: Předmět ze sekce Management
-
PrF:BVV03KKyberkriminalita a kybernetická bezpečnost -
IV128Online Communication from Social Science Perspective -
SDIPRDiplomová práce -
SOBHAObhajoba závěrečné práce -
SZMGRStátní zkouška (magisterský studijní program)
navazující magisterský program (český) bez specializací s podporou sdruženého studia
- český studijní program, přednášky mohou být v angličtině
- doc. RNDr. Aleš Horák, Ph.D.
V magisterském programu Digitální lingvistika získají studenti vysokou kvalifikaci v kombinaci oborů počítačová věda, informatika a lingvistika. Absolventi získají kompetence v širokém spektru dovedností aplikovaných informačních technologií. Budou schopni pracovat s programovacími jazyky, používat a kompilovat jazykové zdroje, adaptovat existující jazykové technologie a samostatně provádět analýzu jazykových dat. Dále získají kompetence ke komunikaci v alespoň dvou jazycích a budou schopni pracovat se všemi typy psaných, mluvených a digitálních textů. Vedle tohou absolventi dokážou porozumět mezijazyčné komunikaci ve všech formách.
Absolventi programu mají uplatnění kdekoliv, kde jsou vyvíjeny, nabízeny nebo používány jazykové služby využívající technologie.
Požadavky na úspěšné absolvování programu
- Získat nejméně 120 kreditů za celou dobu studia a složit státní závěrečnou zkoušku.
- Získat 20 kreditů za předmět SDIPR a obhájit diplomovou práci. Viz pokyny.
- Absolvovat všechny povinné a povinně volitelné předměty programu a vybrané specializace nejvyšší formou ukončení.
Povinné předměty programu
FF:CJBB105
|
Korpusová lingvistika – přednáška |
|---|---|
MV013
|
Statistics for Computer Science |
PA153
|
Počítačové zpracování přirozeného jazyka |
FF:PLIN063
|
Algoritmický popis morfologie |
SA400
|
Foreign Studies - Digital Linguistics |
| Základy Absolvovat alespoň 2 předměty z následujícího seznamu | |
FF:CJJ15
|
Čeština v komparativní perspektivě |
FF:PLIN041
|
Vývoj počítačové lingvistiky |
IB000
|
Matematické základy informatiky |
IV029
|
Úvod do transparentní intenzionální logiky |
| Úvod do programování Absolvovat alespoň 1 předmět z následujícího seznamu | |
IB111
|
Základy programování |
IB113
|
Úvod do programování a algoritmizace |
| Aplikačně orientované volby I Absolvovat alespoň 1 předmět z následujícího seznamu | |
FF:PLIN045
|
Základy vývoje multiplatformních aplikací |
FF:PLIN055
|
Projekt z korpusové a počítačové lingvistiky |
PV061
|
Úvod do strojového překladu |
PV251
|
Visualization |
| Aplikačně orientované volby II Absolvovat alespoň 1 předmět z následujícího seznamu | |
FF:PLIN078
|
Kvantitativní analýza vybraných jazykových jevů |
PA107
|
Projekt z korpusových nástrojů |
PB138
|
Základy webového vývoje a značkovacích jazyků |
PV211
|
Introduction to Information Retrieval |
| Metody a nástroje Absolvovat alespoň 1 předmět z následujícího seznamu | |
FF:PLIN032
|
Gramatika a korpus |
FF:PLIN033
|
Algoritmický popis slovotvorby |
PV027
|
Optimization |
IA161
|
Zpracování přirozeného jazyka v praxi |
| Metody a nástroje Absolvovat alespoň 2 předměty z následujícího seznamu | |
FF:PLIN037
|
Sémantika a počítače |
FF:PLIN077
|
Stylometrie |
IB047
|
Úvod do korpusové lingvistiky a počítačové lexikografie |
PV004
|
UNIX |
PV056
|
Machine Learning and Data Mining |
PV080
|
Information security and cryptography |
PA152
|
Efficient Use of Database Systems |
| Pokročilá témata Absolvovat alespoň 2 předměty z následujícího seznamu | |
FF:CJJ45
|
Topics in semantics |
FF:PLIN065
|
Tools for theories |
FF:PLIN068
|
Applied Machine Learning |
FF:PLIN069
|
Applied Machine Learning Project |
IV003
|
Algorithms and Data Structures II |
PA128
|
Similarity Searching in Multimedia Data |
PA154
|
Jazykové modelování |
PA156
|
Dialogue Systems |
SDIPR
|
Diplomová práce |
SOBHA
|
Obhajoba závěrečné práce |
SZMGR
|
Státní zkouška (magisterský studijní program) |
Studijní varianta: Studijní plán pro místní studenty
Povinné předměty a další povinnosti studijní varianty
| V třetím semestru se očekává zahraniční stáž v rozsahu 30 kreditů. |
Doporučený průchod studiem
Podzim 2023 (1. semestr)
-
PA153Počítačové zpracování přirozeného jazyka - Volba: Předmět ze sekce Základy
- Volba: Předmět ze sekce Úvod do programování
- Volba: Předmět ze sekce Metody a nástroje
- Volba: Předmět ze sekce Aplikačně orientované volby I
Jaro 2024 (2. semestr)
-
MV013Statistics for Computer Science -
FF:CJBB105Korpusová lingvistika – přednáška -
FF:PLIN063Algoritmický popis morfologie - Volba: Předmět ze sekce Metody a nástroje
- Volba: Předmět ze sekce Aplikačně orientované volby II
Podzim 2024 (3. semestr)
- Zahraniční stáž
Studijní varianta: Studijní plán pro zahraniční studenty
Předpokládá se semestrální studium v rozsahu 30 kreditů.
Povinné předměty a další povinnosti studijní varianty
IA161
|
Zpracování přirozeného jazyka v praxi |
|---|---|
FF:PLIN055
|
Projekt z korpusové a počítačové lingvistiky |
| Vybraná témata v digitální linguistice Absolvovat alespoň 3 předměty z následujícího seznamu | |
FF:CJBB184
|
Language Typology |
FF:PLIN035
|
Počítačová lexikografie |
FF:PLIN064
|
Úvod do Digital Humanities |
FF:PLIN075
|
Linguistic Webinar |
PA164
|
Strojové učení a přirozený jazyk |
PA220
|
Database systems for data analytics |
PV021
|
Neural Networks |
PV061
|
Úvod do strojového překladu |
PV251
|
Visualization |
IV111
|
Probability in Computer Science |
| Projekty Získat alespoň 4 kredity absolvováním předmětů z následujícího seznamu | |
FF:PLIN034
|
Algoritmický popis syntaxe |
FF:PLIN053
|
Projekty z programování mobilních aplikací |
PB106
|
Projekt z korpusové lingvistiky |
PV277
|
Programování aplikací pro sociální roboty |
Doporučený průchod studiem
Podzim 2023 (1. semestr)
-
IA161Zpracování přirozeného jazyka v praxi -
FF:PLIN055Projekt z korpusové a počítačové lingvistiky - Volba: Předmět ze sekce Vybraná témata v digitální linguistice
- Volba: Předmět ze sekce Vybraná témata v digitální linguistice
- Volba: Předmět ze sekce Vybraná témata v digitální linguistice
- Volba: Předmět ze sekce Projekty
Jaro 2024 (2. semestr)
navazující magisterský program (český) bez specializací s podporou sdruženého studia
- český studijní program, přednášky mohou být v angličtině
- prof. RNDr. Jiří Zlatuška, CSc.
Cílem studia tohoto programu je připravit absolventy, kteří mají řadu kompetencí nezbytných pro výkon učitelské profese. Mají znalosti i dovednosti týkající se vzdělávání žáků, řízení třídy i řešení specifických situací spojených s výukou a žáky. Předmětové znalosti, obecně a oborově didaktické kompetence zajišťují vysokou znalost daného oboru přiměřenou očekávaným požadavkům středních škol a schopnost absolventů zprostředkovávat poznatky daného oboru žákům/studentům v souladu se vzdělávacím programem dané školy za využití celé řady didaktických metod. Absolventi jsou také vybaveni schopnostmi a dovednostmi vést pedagogickou komunikaci se žáky/studenty, jejich rodiči, kolegy a jinými subjekty (sociální a komunikační kompetence), výchovně působit a motivovat žáky, řídit třídy, participovat na chodu školy a řešit specifické situace spojené s výukou (pedagogicko-psychologické kompetence). Mimo to jsou absolventi vybaveni také diagnostickými a speciálně pedagogickými kompetencemi, které jim umožňují rozpoznávat individuální vzdělávací a jiné potřeby žáků/studentů, individualizovat nároky na jednotlivé žáky/studenty, spolupracovat s poradenskými specialisty a uplatňovat širokou škálu podpůrných opatření v rámci inkluzivního přístupu. Nad rámec pedgagogického působení připravuje tento studijní program absolventy s aprobací v informatice také působení v pozici školního administrátora informačních systémů a počítačové sítě.
Absolventi NMgr. studijního programu učitelství pro střední školy budou prioritně působit jako učitelé příslušných předmětů na středních školách (gymnáziích a středních odborných školách), podle názvu akreditovaných oborů a jejich zaměření. V případě volby studijního plánu Učitel informatiky a správce sítě mohou absolventi působit také na pozicích administrátorů informačních sytémů na středních školách.
Požadavky na úspěšné absolvování programu
- Získat nejméně 120 kreditů za celou dobu studia a složit státní závěrečnou zkoušku.
- Získat 20 kreditů za předmět SDIPR a obhájit diplomovou práci. Viz pokyny.
- Splnit podmínky studijní varianty Učitel informatiky a správce sítě, nebo studijní varianty Major.
- Absolvovat všechny povinné a povinně volitelné předměty programu a vybrané studijní varianty nejvyšší formou ukončení.
Povinné předměty programu
PA159
|
Počítačové sítě a jejich aplikace I |
|---|---|
PV094
|
Technické vybavení počítačů |
PV175
|
Správa systémů MS Windows I |
PV004
|
UNIX |
UA104
|
Didaktika informatiky I |
UA105
|
Didaktika informatiky II |
UA442
|
Pedagogická praxe z informatiky I |
UA542
|
Pedagogická praxe z informatiky II |
UA642
|
Pedagogická praxe z informatiky III |
SOBHA
|
Obhajoba závěrečné práce |
SZMGR
|
Státní zkouška (magisterský studijní program) |
PřF:XS080
|
Speciální pedagogika |
PřF:XS092
|
Školský management |
PřF:XS093
|
Pedagogická činnost s nadanými žáky |
PřF:XS100
|
Učitel a provoz školy |
PřF:XS130
|
Psychologie osobnosti |
PřF:XS150
|
Pedagogická psychologie |
PřF:XS170
|
Didaktická technika |
PřF:XS350
|
Práce se skupinovou dynamikou |
Studijní varianta: Učitel informatiky a správce sítě
Studijní varianta Učitel informatiky a správce sítě připravuje studenty na odborné působení na pozici správce sítě na střední škole souběžně s nezbytnou pedagogickou průpravou nutnou pro získání středoškolské aprobace v Informatice.
Povinné předměty a další povinnosti studijní varianty
UB001
|
Hodnocení výuky informatického předmětu |
|---|---|
UA742
|
Pedagogická praxe z informatiky IV |
UA842
|
Pedagogická praxe z informatiky V |
PB071
|
Principy nízkoúrovňového programování |
PB138
|
Základy webového vývoje a značkovacích jazyků |
PřF:XS020
|
Inspiratorium pro učitele |
PřF:XS050
|
Školní pedagogika |
PřF:XS060
|
Obecná didaktika |
PřF:XS140
|
Základy psychologie |
PřF:XS090
|
Asistentská praxe |
PřF:XS220
|
Reflexe asistentské praxe |
| Získat celkem 36 kreditů z předmětů FI s prefixem I nebo P. | |
Doporučený průchod studiem
Podzim 2023 (1. semestr)
-
PA159Počítačové sítě a jejich aplikace I -
PV094Technické vybavení počítačů -
PřF:XS080Speciální pedagogika -
PřF:XS150Pedagogická psychologie -
UB001Hodnocení výuky informatického předmětu -
PřF:XS020Inspiratorium pro učitele -
PřF:XS050Školní pedagogika -
PřF:XS093Pedagogická činnost s nadanými žáky -
PřF:XS170Didaktická technika -
PřF:XS092Školský management
Jaro 2024 (2. semestr)
Podzim 2024 (3. semestr)
Jaro 2025 (4. semestr)
Studijní varianta: Minor
Tato studijní varianta vede studenty ve spolupráci s Přírodovědeckou fakultou Masarykovy univerzity k získání dvou středoškolských aprobací.
Povinné předměty a další povinnosti studijní varianty
PA159
|
Počítačové sítě a jejich aplikace I |
|---|---|
PV175
|
Správa systémů MS Windows I |
PV094
|
Technické vybavení počítačů |
UA104
|
Didaktika informatiky I |
UA105
|
Didaktika informatiky II |
UA442
|
Pedagogická praxe z informatiky I |
UA542
|
Pedagogická praxe z informatiky II |
UA642
|
Pedagogická praxe z informatiky III |
SZMGR
|
Státní zkouška (magisterský studijní program) |
| Získat celkem 22 kreditů z předmětů FI s prefixem I nebo P. | |
Doporučený průchod studiem
Podzim 2023 (1. semestr)
Podzim 2024 (3. semestr)
Navazující magisterské studijní programy (anglické)
navazující magisterský program (anglický) se specializacemi
- anglický studijní program
- doc. RNDr. Petr Matula, Ph.D.
Studijní program vizuální informatika připravuje studenty na práci s obrazovou informací a modely prostorových scén, což zahrnuje nebo se dotýká oblastí jako je počítačová grafika, zpracování obrazu, vizualizace, počítačové vidění, virtuální a rozšířená realita, zpracování videa, rozpoznávání vzorů, komunikace člověka s počítačem, 3D modelování, animace, grafický design a strojové učení.
Absolvent nalezne dle zvoleného zaměření uplatnění v různých oblastech, například vývoji grafických aplikací, simulátorů, počítačových her, aplikací pro zpracování a analýzu multimédií, vizualizaci dat, virtuální a rozšířené realitě nebo vytváření kvalitního grafického designu. Absolvent může působit například jako analytik, grafický designer, aplikační programátor, vedoucí výzkumného nebo vývojového týmu. Získané teoretické znalosti a praktické dovednosti mu dovolí řešeným problémům důkladně porozumět a umožní v praxi efektivně využívat široké spektrum moderních technologií - od běžných mobilních zařízení až po dedikované systémy s velkým výpočetním výkonem.
Požadavky na úspěšné absolvování programu
- Získat nejméně 120 kreditů za celou dobu studia a složit státní závěrečnou zkoušku.
- Získat 20 kreditů za předmět SDIPR a obhájit diplomovou práci. Viz pokyny.
- Absolvovat všechny povinné a povinně volitelné předměty programu a vybrané specializace nejvyšší formou ukončení.
- Splnit podmínky alespoň jedné specializace studijního programu.
Povinné předměty programu
IV003
|
Algorithms and Data Structures II |
|---|---|
MA018
|
Numerical Methods |
MV013
|
Statistics for Computer Science |
PA103
|
Object-oriented Methods for Design of Information Systems |
PA010
|
Intermediate Computer Graphics |
PV021
|
Neural Networks |
PV182
|
Human-Computer Interaction |
PV189
|
Mathematics for Computer Graphics |
VV035
|
3D Modeling |
SOBHA
|
Obhajoba závěrečné práce |
SZMGR
|
Státní zkouška (magisterský studijní program) |
Specializace: Počítačová grafika a vizualizace
Specializace Počítačová grafika a vizualizace nabízí řadu kurzů zaměřených základní principy i nejnovější poznatky z oblastí počítačové grafiky a vizualizace dat, doplněných o nezbytné všeobecné znalosti z informatiky. Důraz je kladen na získání praktických dovedností v těchto oblastech a aplikaci jejich principů v dalších disciplínách a vědních oborech. Posluchači se seznámí se základními principy a algoritmy, které jsou nezbytnými stavebními bloky při tvorbě vizuálních výstupů, ať už ve formě vytváření a vykreslování rozsáhlých scén v reálném čase, tak i v podobě návrhů způsobu vizualizace komplexních multidimenzionálních dat. Prakticky zaměřená cvičení a projekty pak umožní posluchačům prohloubit tyto znalosti pomocí řady implementačních úloh.
Povinné předměty specializace
MA017
|
Geometric Algorithms |
|---|---|
PA213
|
Advanced Computer Graphics |
PA093
|
Computational Geometry Project |
PA157
|
Seminar on Computer Graphics Research |
PA166
|
Advanced Methods of Digital Image Processing |
PA214
|
Visualization II |
PV160
|
Human-Computer Interaction Laboratory |
PV227
|
GPU Rendering |
PV251
|
Visualization |
Doporučený průchod studiem
Podzim 2023 (1. semestr)
Jaro 2024 (2. semestr)
Podzim 2024 (3. semestr)
Specializace: Analýza a zpracování obrazu
Specializace Analýza a zpracování obrazu poskytuje komplexní rozhled v oblasti získávání a zpracování obrazové informace počínaje jednoduchými úpravami obrazů pomocí bodových transformací či lineárních filtrů a konče sofistikovanými nástroji, jakými jsou matematická morfologie nebo deformabilní modely. Absolventi naleznou uplatnění zejména při vývoji a nasazení systémů pro zpracování obrazu v nejrůznějších oblastech, např. pro použití v lékařství, biologii, při zpracování meteorologických a geografických dat, pro biometrické aplikace atd.
Povinné předměty specializace
MA017
|
Geometric Algorithms |
|---|---|
PA093
|
Computational Geometry Project |
PA166
|
Advanced Methods of Digital Image Processing |
PA170
|
Digital Geometry |
PA171
|
Integral and Discrete Transforms in Image Processing |
PA172
|
Image Acquisition |
PA173
|
Mathematical Morphology |
PV187
|
Seminar of digital image processing |
PV197
|
GPU Programming |
PA228
|
Machine Learning in Image Processing |
Doporučený průchod studiem
Podzim 2023 (1. semestr)
Jaro 2024 (2. semestr)
Podzim 2024 (3. semestr)
Specializace: Vývoj počítačových her
Specializace Vývoj počítačových her dává studentům vhled do multidisciplinární problematiky vývoje digitálních her. Studenti se seznámí jak s principy navrhování her, tak s moderními nástroji a postupy pro implementaci her a dalších aplikací založených na herních technologiích, včetně využití rozšířené a virtuální reality. Důraz je kladen i na vizuální aspekty vývoje her – od tvorby 3D modelů až k programování moderních grafických karet. Vedle přednášek pokrývajících teoretické principy obsahuje studium i řadu projektově zaměřených seminářů, které studentům umožní získat praxi s vývojem her a rozšířit si své profesní portfolio. Povinnou součástí studia je rovněž stáž v herním studiu v rozsahu 480 hodin.
Povinné předměty specializace
PA213
|
Advanced Computer Graphics |
|---|---|
PA215
|
Game Design I |
PA216
|
Game Design II |
PA217
|
Artificial Intelligence for Computer Games |
SA300
|
Internship - Computer Games |
PV227
|
GPU Rendering |
PV255
|
Game Development I |
PV266
|
Game Development II |
VV036
|
3D Character Modeling |
| Game Development Absolvovat alespoň 1 předmět z následujícího seznamu | |
PA199
|
Game Engine Development |
PV283
|
Games User Research Lab |
Doporučený průchod studiem
Podzim 2023 (1. semestr)
Jaro 2024 (2. semestr)
Podzim 2024 (3. semestr)
navazující magisterský program (anglický) se specializacemi
- anglický studijní program
- prof. RNDr. Václav Matyáš, M.Sc., Ph.D.
Program Počítačové systémy, komunikace a bezpečnost má za cíl připravit absolventa na dobré pochopení architektur, principů, metod navrhování a provozu bezpečných počítačových systémů se zohledněním hardwarových i softwarových aspektů, včetně síťové komunikace. Absolvent získá také v jedné ze zvolených specializací oboru hlubší znalosti.
Absolvent programu bude připraven na navrhování a zajištění provozu bezpečných počítačových systémů se zohledněním hardwarových i softwarových aspektů, včetně síťové komunikace. Absolvent specializace Hardwarové systémy bude připraven navrhovat řešení praktických problémů s využitím počítačového hardwaru, tvořivě upravovat hardwarové systémy a nasazovat je. Absolvent specializace Softwarové systémy bude schopen zastávat různé role v IT odděleních podílejících se na vývoji a provozu informačních systémů a při využívání IT pro činnost organizací. Absolventi specializace Informační bezpečnost najdou uplatnění ve společnostech vyvíjejících či dodávajících systémy zohledňující bezpečnostní požadavky, ale i při pokročilé správě a provozu takových systémů. Absolvent specializace Počítačové sítě a komunikace bude schopen působit jako projektant rozsáhlých sítí, vedoucí oddělení počítačových sítí či vedoucí projektů, případně jako samostatný odborník na aplikace počítačových sítí nebo jejich bezpečnost.
Požadavky na úspěšné absolvování programu
- Získat nejméně 120 kreditů za celou dobu studia a složit státní závěrečnou zkoušku.
- Získat 20 kreditů za předmět SDIPR a obhájit diplomovou práci. Viz pokyny.
- Absolvovat všechny povinné a povinně volitelné předměty programu a vybrané specializace nejvyšší formou ukončení.
- Splnit podmínky alespoň jedné specializace studijního programu.
Povinné předměty programu
IA174
|
Fundaments of Cryptography |
|---|---|
MV013
|
Statistics for Computer Science |
PA191
|
Advanced Computer Networking |
PV079
|
Applied Cryptography |
SOBHA
|
Obhajoba závěrečné práce |
SZMGR
|
Státní zkouška (magisterský studijní program) |
| Matematika Absolvovat alespoň 2 předměty z následujícího seznamu | |
IV111
|
Probability in Computer Science |
MA007
|
Matematická logika |
MA010
|
Graph Theory |
MA012
|
Statistics II |
MA015
|
Graph Algorithms |
MA018
|
Numerical Methods |
MA026
|
Advanced Combinatorics |
| Teorie Informatiky Absolvovat alespoň 1 předmět z následujícího seznamu | |
IA008
|
Computational Logic |
IA101
|
Algoritmika pro těžké problémy |
IV003
|
Algorithms and Data Structures II |
IA158
|
Real Time Systems |
IA159
|
Formal Methods for Software Analysis |
IA169
|
Model Checking |
IV054
|
Coding, Cryptography and Cryptographic Protocols |
| Hardwarové systémy Absolvovat alespoň 2 předměty z následujícího seznamu | |
IA158
|
Real Time Systems |
PA174
|
Design of Digital Systems II |
PA175
|
Digital Systems Diagnostics II |
PA176
|
Architecture of Digital Systems II |
PA190
|
Digital Signal Processing |
PA192
|
Secure hardware-based system design |
PA221
|
Hardware description languages II |
PV191
|
Seminar in Digital System Design |
PV193
|
Akcelerace algoritmů na obvodové úrovni |
PV194
|
Vnější prostředí digitálních systémů |
PV198
|
Onechip Controllers |
PV200
|
Introduction to hardware description languages |
Specializace: Hardwarové systémy
Specializace Hardwarové systémy poskytuje specifické znalosti pro práci s programovatelnými strukturami rozšiřujícími se na paralelní a distribuované systémy, počítačové sítě a kryptografii. Výuka zdůrazňuje rovnováhu kurzů poskytujících potřebný teoretický základ a kurzů zaměřených na praktické dovednosti, ve kterých se studenti podílejí na návrhu, implementaci, analýze, testování a provozu vestavěných systémů. Nedílnou součástí studia je rovněž práce na projektu s malým týmem zaměřeným na experimentální a prototypová řešení zajímavých problémů spojených s řešením praktických problémů vyplývajících z výzkumné a vývojové činnosti fakulty.
Povinné předměty specializace
PB170
|
Seminar on Digital System Design |
|---|---|
PB171
|
Seminar on Digital System Architecture |
PA175
|
Digital Systems Diagnostics II |
PA176
|
Architecture of Digital Systems II |
PV191
|
Seminar in Digital System Design |
PV198
|
Onechip Controllers |
PV200
|
Introduction to hardware description languages |
| Programování Získat alespoň 4 kredity absolvováním předmětů z následujícího seznamu | |
PA165
|
Enterprise Applications in Java |
PV179
|
Vývoj systémů v C#/.NET |
PV197
|
GPU Programming |
PV248
|
Python Seminar |
PV249
|
Vývoj v jazyce Ruby |
PV284
|
Introduction to IoT |
PV288
|
Python |
PV260
|
Software Quality |
Doporučený průchod studiem
Podzim 2023 (1. semestr)
Jaro 2024 (2. semestr)
Podzim 2024 (3. semestr)
Specializace: Softwarové systémy
Specializace Softwarové systémy orientuje absolventa na znalosti a dovednosti potřebné ve všech etapách vývoje a úprav rozsáhlých softwarových systémů, zejména informačních systémů. Důraz je kladen na znalosti potřebné pro návrh a vývoj systémů s nasazenými moderními softwarovými technologiemi.
Povinné předměty specializace
PA017
|
Information Systems Management |
|---|---|
PA039
|
Supercomputer Architecture and Intensive Computations |
PA103
|
Object-oriented Methods for Design of Information Systems |
PA152
|
Efficient Use of Database Systems |
PA160
|
Net-Centric Computing II |
PA165
|
Enterprise Applications in Java |
PV217
|
Service Oriented Architecture |
PV258
|
Software Requirements Engineering |
PV260
|
Software Quality |
Doporučený průchod studiem
Podzim 2023 (1. semestr)
Jaro 2024 (2. semestr)
Podzim 2024 (3. semestr)
Specializace: Informační bezpečnost
Specializace Informační bezpečnost se zaměřuje na oblasti bezpečnosti počítačových systémů a sítí, kryptografie a jejich aplikací. Cílem je připravit takového absolventa, který bude schopen pracovat v řadě úloh, které jsou rozhodující pro zajištění bezpečnosti profilů specifických pro IT (např. směrem ke kryptografii, technologickým aspektům nebo řízení bezpečnosti). Studium nad rámec společného základu a specializace je ponecháno na volbě studenta.
Povinné předměty specializace
PV181
|
Laboratory of security and applied cryptography |
|---|---|
PV204
|
Security Technologies |
PA197
|
Secure Network Design |
PA193
|
Seminar on secure coding principles and practices |
PV286
|
Secure coding principles and practices |
PA018
|
Advanced Topics in Information Technology Security |
PA168
|
Postgraduate seminar on IT security and cryptography |
| Programování Získat alespoň 4 kredity absolvováním předmětů z následujícího seznamu | |
PA165
|
Enterprise Applications in Java |
PV179
|
Vývoj systémů v C#/.NET |
PV197
|
GPU Programming |
PV248
|
Python Seminar |
PV249
|
Vývoj v jazyce Ruby |
PV284
|
Introduction to IoT |
PV288
|
Python |
PV260
|
Software Quality |
Doporučený průchod studiem
Podzim 2023 (1. semestr)
Jaro 2024 (2. semestr)
Podzim 2024 (3. semestr)
Specializace: Počítačové sítě a komunikace
Specializace Počítačové sítě a komunikace je zaměřená na získání pokročilých znalostí architektur, principů operací a zásad provozu počítačových sítí. Obor je koncipován tak, aby uspokojil jak zájemce o prakticky orientované pokročilé informace a znalosti z oblasti počítačových sítí a jejich aplikací, tak i zájemce o hlubší seznámení s teoretickými základy oboru a studium počítačových sítí jako speciálního případu distribuovaných systémů. Kromě znalostí v oblasti počítačových sítí student získá během studia znalosti o bezpečnosti, principy práce s multimediálními daty, základní znalosti v oblasti paralelních systémů a nezbytné teoretické zázemí.
Povinné předměty specializace
PA039
|
Supercomputer Architecture and Intensive Computations |
|---|---|
PA053
|
Distributed Systems and Middleware |
PA151
|
Bezdrátové sítě |
PA160
|
Net-Centric Computing II |
PV169
|
Základy přenosu dat |
PV188
|
Principles of Multimedia Processing and Transport |
PV233
|
Switching, Routing and Wireless Essentials |
PV234
|
Enterprise Networking, Security, and Automation |
| Programování Získat alespoň 4 kredity absolvováním předmětů z následujícího seznamu | |
PA165
|
Enterprise Applications in Java |
PV179
|
Vývoj systémů v C#/.NET |
PV197
|
GPU Programming |
PV248
|
Python Seminar |
PV249
|
Vývoj v jazyce Ruby |
PV284
|
Introduction to IoT |
PV288
|
Python |
PV260
|
Software Quality |
Doporučený průchod studiem
Podzim 2023 (1. semestr)
Jaro 2024 (2. semestr)
Podzim 2024 (3. semestr)
navazující magisterský program (anglický) se specializacemi
- anglický studijní program
- prof. RNDr. Tomáš Pitner, Ph.D.
Studijní program rozvíji unikátní kompetenční profil studenta založený na průniku znalostí z více okruhů, které jsou relevantní při řízení vývoje softwarových systémů a služeb, jakož i řízení v oblasti kyberbezpečnosti. Specifickou charakteristikou je zaměření na strategické i operativní řízení související s cílením, návrhem, realizací a provozem softwarových systémů a služeb v rámci kontextu organizací a různých typů s možným zaměřením na jejich bezpečný provoz nebo IT služby. Kromě rozvíjení základních teoretických a technologických znalostí a praktických vývojářských dovedností získaných v bakalářském studiu je obsah navazujícího studia rozšířen o další dimenze, jako jsou teorie a praxe řízení týmů, projektů a procesů, komunikace, soft-skills a znalosti podstatné pro fungování v ekonomických vztazích – základy marketingu, práva a dalších, což se zejména (ale nejen) týká specializace vývoje služeb. Studium kyberbezpečnosti zohledňuje aspekty přesahu počítačového zpracování dat mimo pevně definované systémové perimetry (např. s dopadem na kritické infrastruktury), čímž umožňuje specifický víceoborový překryv technických, společenských a právních hledisek v této oblasti.
Absolventi nacházejí uplatnění v podnicích a organizacích různých zaměření a velikostí, ale dostávají rovněž motivaci a možnost základní přípravy pro vlastní inovační podnikání. Výraznou konkurenční výhodou absolventů programu je schopnost řešení složitých problémů souvisejících s řízením vývojem systémů a služeb, pro něž mohou využívat studiem získané schopnosti. Jejich potenciál je předurčuje k zastávání manažerských pozic, jako je například manažer informatiky ve společnosti (CIO - Chief Information Officer), projektový manažer a manažer rizik. Absolventi specializace řízení kyberbezpečnosti najdou uplatnění především ve společnostech a institucích, které potřebují specialisty schopné spolupracovat s relevantními koordinačními institucemi a zajistit řízení procesů kyberbezpečnosti. Jedná se o pozice jako manažer kyberbezpečnosti a manažer informační bezpečnosti (CISO - Chief Information Security Officer).
Požadavky na úspěšné absolvování programu
- Získat nejméně 120 kreditů za celou dobu studia a složit státní závěrečnou zkoušku.
- Získat 20 kreditů za předmět SDIPR a obhájit diplomovou práci. Viz pokyny.
- Absolvovat všechny povinné a povinně volitelné předměty programu a vybrané specializace nejvyšší formou ukončení.
- Splnit podmínky alespoň jedné specializace studijního programu.
Povinné předměty programu
PA017
|
Information Systems Management |
|---|---|
PV206
|
Communication and Soft Skills |
PV079
|
Applied Cryptography |
MV013
|
Statistics for Computer Science |
PA152
|
Efficient Use of Database Systems |
PA179
|
Project Management |
SOBHA
|
Obhajoba závěrečné práce |
SZMGR
|
Státní zkouška (magisterský studijní program) |
SA100
|
Internship - Management |
| Management Absolvovat alespoň 1 předmět z následujícího seznamu | |
PA182
|
Managing in Reality |
PV214
|
IT service management vycházející z ITIL |
PV215
|
Management by Competencies |
PV237
|
Strategy and Leadership |
PV271
|
Risk Management in IT |
PV203
|
IT Services Management |
Specializace: Řízení vývoje softwarových systémů
Specializace Řízení vývoje softwarových systémů je zaměřená na softwérové inženýrství, tj. na získávání znalostí a dovedností potřebných ve všech etapách vývoje, správy a úprav informačních systémů a jiných rozsáhlých softwarových systémů. Důraz je kladen na znalosti potřebné při analýze a specifikaci požadavků na systém, návrh systému a jeho implementaci a nasazení.
Tato specializace byla pro semestr podzim 2023 otevřena k zápisu naposledy. Od semestru jaro 2024 se již nebude otevírat. Zájemci o danou problematiku se mohou podívat na program Softwarové inženýrství, nebo si vybrat jednu ze dvou zbývajících specializací.
Povinné předměty specializace
IA159
|
Formal Methods for Software Analysis |
|---|---|
PA053
|
Distributed Systems and Middleware |
PA103
|
Object-oriented Methods for Design of Information Systems |
PA165
|
Enterprise Applications in Java |
PA197
|
Secure Network Design |
PV028
|
Applied Information Systems |
PV247
|
Modern Development of User Interfaces |
| Programování Absolvovat alespoň 1 předmět z následujícího seznamu | |
PA036
|
Projekt z databázových systémů |
PV179
|
Vývoj systémů v C#/.NET |
PV229
|
Multimedia Similarity Searching in Practice |
PV248
|
Python Seminar |
PV249
|
Vývoj v jazyce Ruby |
PV288
|
Python |
Doporučený průchod studiem
Podzim 2023 (1. semestr)
Jaro 2024 (2. semestr)
Podzim 2024 (3. semestr)
Specializace: Řízení vývoje služeb
Specializace Řízení vývoje služeb sleduje současný velký posun od tradičního paradigmatu návrhu IT k IT jako službě a od produktově orientované ekonomiky k servisně orientované. Problémy a úkoly v oblasti IT se stávají složitějšími a znalosti IT technologií nejsou pro jejich řešení dostačující. Multidisciplinární pohled je jádrem této specializace. Studenti získají nejen dobré znalosti IT (programování, databáze, počítačová bezpečnost, sítě atd.), ale také dovednosti potřebné k pochopení problémů v jejich složitosti (marketing, řízení, finance nebo právo) a potřebné komunikační kompetence.
Povinné předměty specializace
PA116
|
Domain Understanding and Modeling |
|---|---|
PA194
|
Introduction to Service Science |
PA181
|
Services - Systems, Modeling and Execution |
PV207
|
Business Process Management |
| Počítačové sítě Absolvovat alespoň 1 předmět z následujícího seznamu | |
PA151
|
Bezdrátové sítě |
PA159
|
Počítačové sítě a jejich aplikace I |
PA191
|
Advanced Computer Networking |
PA211
|
Advanced Topics of Cyber Security |
PV210
|
Kyberbezpečnost v organizaci |
PV177
|
Laboratory of Advanced Network Technologies |
| Ekonomie Absolvovat alespoň 1 předmět z následujícího seznamu | |
PV028
|
Applied Information Systems |
PV241
|
Enterprise and Financial Management |
| Programování Absolvovat alespoň 1 předmět z následujícího seznamu | |
PA036
|
Projekt z databázových systémů |
PA165
|
Enterprise Applications in Java |
PV179
|
Vývoj systémů v C#/.NET |
PV229
|
Multimedia Similarity Searching in Practice |
PV247
|
Modern Development of User Interfaces |
PV248
|
Python Seminar |
PV249
|
Vývoj v jazyce Ruby |
PV288
|
Python |
| Soft skills Absolvovat alespoň 1 předmět z následujícího seznamu | |
ESF:MPV_RKMD
|
Rozvoj komunikačních a manažerských dovedností |
ESF:MPV_COMA
|
Communication and Managerial Skills Training |
ESF:MPP_CEIT
|
České a evropské právo informačních technologií |
PV236
|
Time Management and Effectiveness |
PV209
|
Person Centered Communication |
IV057
|
Seminář k informační společnosti |
IV064
|
Information Society |
PA212
|
Advanced Search Techniques for Large Scale Data Analytics |
PV263
|
Intercultural Management |
| Marketing Absolvovat alespoň 1 předmět z následujícího seznamu | |
PV216
|
Marketing Strategy in Service Business |
PV240
|
Základy marketingu služeb |
Doporučený průchod studiem
Podzim 2023 (1. semestr)
Jaro 2024 (2. semestr)
Specializace: Řízení kyberbezpečnosti
Specializace Řízení kyberbezpečnosti zohledňuje aspekty přesahu počítačového zpracování dat mimo pevně definované systémové perimetry (např. s dopadem na kritické infrastruktury), reflektované v oblasti tzv. kyberbezpečnosti a umožňující specifický víceoborový přesah jak technických, tak společenských a právních aspektů kyberbezpečnosti.
Povinné předměty specializace
IA174
|
Fundaments of Cryptography |
|---|---|
PrF:MVV60K
|
Cybersecurity Law |
PA197
|
Secure Network Design |
PV204
|
Security Technologies |
PA018
|
Advanced Topics in Information Technology Security |
PrF:SOC022
|
European Cyberlaw |
IV128
|
Online Communication from Social Science Perspective |
| Počítačové sítě Absolvovat alespoň 1 předmět z následujícího seznamu | |
PA151
|
Bezdrátové sítě |
PA159
|
Počítačové sítě a jejich aplikace I |
PA191
|
Advanced Computer Networking |
PA211
|
Advanced Topics of Cyber Security |
PV210
|
Kyberbezpečnost v organizaci |
PV177
|
Laboratory of Advanced Network Technologies |
Doporučený průchod studiem
Podzim 2023 (1. semestr)
-
PA017Information Systems Management -
PV206Communication and Soft Skills -
PV079Applied Cryptography -
IA174Fundaments of Cryptography -
PrF:SOC022European Cyberlaw - Volba: Předmět ze sekce Počítačové sítě
Jaro 2024 (2. semestr)
Podzim 2024 (3. semestr)
Jaro 2025 (4. semestr)
- Volba: Předmět ze sekce Management
-
PrF:MVV60KCybersecurity Law -
IV128Online Communication from Social Science Perspective -
SDIPRDiplomová práce -
SOBHAObhajoba závěrečné práce -
SZMGRStátní zkouška (magisterský studijní program)
Seznam předmětů vypisovaných na FI MU 2023/2024
Uvedený seznam byl sestaven dne 14. 9. 2023. V průběhu roku může docházet k mírným změnám. Aktuální přehled vypisovaných předmětů a jejich osnov najdete v Informačním systému MU.
MB141 Lineární algebra a diskrétní matematika
zk 2/2 3 kr., jaro
- Mgr. David Kruml, Ph.D.
- Předpoklady:
! NOW ( MB151 ) && ( ! MB151 || ! MB154 ) && ( ! MB101 || ! MB104 )
- Cíle: Praktické seznámení se základy lineární algebry, analytické geometrie a elementární teorií dělitelnosti
- Výstupy z učení: Na konci tohoto kurzu bude student schopen: rozumět základním konceptům lineární algebry; aplikovat tyto koncepty na iterované lineární procesy; řešit základní úlohy analytické geometrie; aplikovat elementární teorii čísel v kryptografii.
- Osnova:
Obsah kurzu Lineární:
1. Geometrie v rovině. Komplexní čísla. 2. Soustavy lineárních rovnic, Gaussova eliminace. 3. Počítání s maticemi, inverzní matice a determinant. 4. Vektorové prostory, báze, dimenze, souřadnice. 5. Lineární zobrazení, vlastní čísla a vektory. 6. Lineární procesy. 7. Afinní geometrie. 8. Skalární součin 9. Eukleidovská geometrie 10. Elementární teorie dělitelnosti. 11. Kongruence. 12. Aplikace v kryptografii.
MB142 Aplikovaná matematická analýza
zk 2/2 3 kr., podzim
- doc. RNDr. Michal Veselý, Ph.D.
- Předpoklady:
! MB152 && ! NOW ( MB152 ) && ! MB102 && ! MB202
Středoškolská matematika - Cíle: Jedná se o základní kurz matematické analýzy. Jeho cílem je seznámit posluchače se základy diferenciálního a integrálního počtu a nekonečnými řadami. Studenti se budou orientovat v základních metodách a budou schopni aplikovat tyto metody na konkrétní úlohy.
- Výstupy z učení:
Studenti budou po absolvování předmětu schopni:
pracovat s derivací a integrálem (neurčitým i určitým);
analyzovat chování funkcí;
rozumět použití nekonečných číselných a mocninných řad;
rozumět vybraným aplikacím infinitezimálního počtu;
aplikovat metody diferenciálního a integrálního počtu na konkrétní úlohy. - Osnova:
Spojité funkce a limity
Derivace funkcí a aplikace
Primitivní funkce
Riemannův integrál a jeho aplikace
Řady
MB143 Návrh a analýza statistických experimentů
zk 2/2 3 kr., jaro
- doc. Mgr. David Kraus, Ph.D.
- Předpoklady:
MB141 || MB142 || MB101 || MB201 || MB102 || MB202 || MB151 || MB152
- Cíle: Kurs seznamuje studenty s principy a metodami statistické analýzy dat a s typy a charakteristikami dat vhodných k zodpovězení položených otázek.
- Výstupy z učení:
Po absolvování kursu student:
- umí zformulovat položenou otázku v řeči statistické inference (odhad parametrů nebo testování hypotéz ve vhodném modelu);
- umí pro základní typy dat zvolit vhodný model a pro zodpovězení nejčastějších otázek vhodnou metodu statistické inference, implementovat ji ve statistickém software R a správně interpretovat získané výsledky;
- dovede posoudit, jaké otázky a s jakou přesností/(ne)jistotou je možné s pomocí dostupných dat zodpovědět, anebo navrhnout, jaká data by se za účelem zodpovězení daných otázek s danou přesností/(ne)jistotou měla shromáždit. - Osnova:
Základní pravděpodobnostní principy.
Náhodné veličiny, jejich charakteristiky a vzájemné vztahy.
Vlastnosti funkcí náhodných veličin.
Data jako realizace náhodných veličin.
Popisné statistiky a výběr vhodného modelu.
Bodové a intervalové odhady parametrů: principy a nejužívanější metody.
Testování hypotéz: principy a nejužívanější metody.
Lineární regrese, analýza rozptylu, analýza kovariance.
Způsoby sběru dat, jejich cíle, záběr a limitace.
Návrh experimentu.
MB151 Lineární modely
zk 2/2 3 kr., jaro
- doc. Mgr. Ondřej Klíma, Ph.D.
- Předpoklady:
! MB101 && ! MB201
Doporučujeme studentům mít absolvovaný předmět IB000, i když po obsahové stránce na něj bezprostředně nenavazujeme. - Cíle: Seznámení se základy lineární algebry a analytické geometrie.
- Výstupy z učení: Na konci tohoto kurzu bude student schopen: rozumět základním konceptům lineární algebry; aplikovat tyto koncepty na iterované lineární procesy; řešit základní úlohy analytické geometrie.
- Osnova:
Kurs je první částí čtyřsemestrového bloku základních přednášek matematiky. V celém bloku jsou prezentovány základy algebry a teorie čísel, lineární algebry, analýzy, numerických metod, kombinatoriky a teorie pravděpodobnosti a statistiky. Obsah kurzu Lineární modely:
1. Přípravka (3 týdny) - úvod do předmětu a motivační příklady; reálná a komplexní čísla; polynomy nad reálnými čísly a základní poznatky o jejich kořenech; násobení matic; diferenční rovnice včetně příkladů na rekurentí metody v kombinatorice; opakování geometrie v rovině ze střední školy.
2. Vektorové prostory (4 týdny) - řešení soustav lineárnich rovnic, matice (determinanty a inverzní matice); definice a příklady vektorových prostorů; báze a souřadnice; skalární součin, velikost a kolmost vektorů; první aplikace na hledaní explicitních formulí pro diferenční rovnice.
3. Lineární zobrazení (2 týdny) - reprezentace lineárních zobrazení pomocí matic, vlastní čísla a vlastní vektory; aplikace: shodná zobrazení třírozměrného reálného prostoru a iterované lineární procesy (populační modely a diskrétní Markovovy řetězce).
4. Analytická geometrie (4 týdny) – afinní a Euklidovské prostory (přímka, rovina, odchylky, obsah, objem); systémy lineárních rovnic a nerovnic - problém lineárního programování; elementární přehled kvadrik.
MB152 Diferenciální a integrální počet
zk 2/2 3 kr., podzim
- doc. RNDr. Michal Veselý, Ph.D.
- Předpoklady:
( ! MB202 && ! MB102 )
Středoškolská matematika - Cíle: Jedná se o základní kurz matematické analýzy. Jeho cílem je seznámit posluchače se základy diferenciálního a integrálního počtu a teorií nekonečných řad. Studenti se budou orientovat v základních teoretických a praktických metodách a budou schopni aplikovat tyto metody na konkrétní úlohy.
- Výstupy z učení:
Studenti budou po absolvování předmětu schopni:
pracovat prakticky i teoreticky s derivací a integrálem (neurčitým i určitým);
analyzovat chování funkcí jedné reálné proměnné;
rozumět teorii a použití nekonečných číselných a mocninných řad;
rozumět vybraným aplikacím infinitezimálního počtu;
aplikovat metody diferenciálního a integrálního počtu na konkrétní úlohy. - Osnova:
Spojité funkce a limity
Derivace a její aplikace
Přehled základních funkcí
Primitivní funkce (neurčitý integrál)
Riemannův integrál a jeho aplikace (včetně úvodu do základních diferenciálních rovnic)
Úvod do diferenciálního (a integrálního) počtu funkcí více proměnných
Nekonečné řady
MB153 Statistika I
zk 2/2 3 kr., jaro
- doc. Mgr. Jan Koláček, Ph.D.
- Předpoklady:
( MB151 || MB101 || MB201 || MB152 || MB102 || MB202 || PřF:M1110 || PřF:M1100 ) && ( ! MB103 && ! MB203 && ! MV011 )
Předpokládá se znalost diferenciálního a integrálního počtu jedné a více proměnných, základní znalosti z lineární algebry. - Cíle: Úvodní kurz seznamuje studenty s popisnou statistkou, s teorií pravděpodobnosti, náhodnými veličinami a jejich rozložením pravděpodobností, s testováním hypotéz.
- Výstupy z učení: Po absolvování kurzu student: zvládne pomocí statistického software R základní statistické zpracování datového souboru ve formě tabulek, grafů a číselných charakteristik; porozumí základním pravděpodobnostním pojmům; umí řešit praktické pravděpodobnostní úlohy, které vycházejí z vyložené teorie (v některých případech s využitím statistického software); umí pomocí statistického software generovat realizace vybraných typů náhodných veličin, ovládá základy statistického testování hypotéz, včetně provedení testů v statistickém software a interpretace výsledků testování.
- Osnova:
Úvod do teorie pravděpodobnosti.
Náhodné veličiny, náhodné vektory a jejich distribuční funkce.
Diskrétní a spojité náhodné veličiny, jejich funkcionální charakteristiky a příklady různých typů rozložení. Simultánní a marginální rozložení.
Stochasticky nezávislé náhodné veličiny, posloupnost nezávislých opakovaných pokusů, generátory realizací některých typů náhodných veličin.
Kvantil, střední hodnota, rozptyl, kovariance, koeficient korelace s odpovídajícími vlastnostmi a výpočetními pravidly.
Zákon velkých čísel a centrální limitní věta.
Tabulkové a grafické zpracování datových souborů, průzkumová analýza dat.
Náhodný výběr, bodové a intervalové odhady parametrů.
Úvod do testování hypotéz. Testování v R.
Regresní analýza v R.
MB154 Diskrétní matematika
zk 2/2 3 kr., podzim
- prof. RNDr. Jan Slovák, DrSc. - doc. Lukáš Vokřínek, PhD.
- Předpoklady:
! MB104 && ! MB204 && ( MB101 || MB201 || MB151 || MB102 || MB202 || MB152 || PřF:M1110 || PřF:M1100 )
Středoškolská matematika. Elementární algebraické a kombinatorické znalosti a dovednosti. - Cíle: Cílem předmětu je seznámit studenty se základy teorie čísel s aplikacemi na šifrování, dále pak se základy kódování a pokročilejšími kombinatorickými metodami.
- Výstupy z učení: Na konci tohoto kurzu bude student schopen: porozumět a používat metody teorie čísel pro řešení jednoduchých úloh; přibližně rozumět tomu, jak jsou výsledky teorie čísel aplikovány v kryptografii; chápat základní výpočetní souvislosti; modelovat a řešit jednoduché kombinatorické úlohy.
- Osnova:
Základy teorie čísel:
gcd, rozšířený Euklidův algoritmus (Bezout); počítání s velkými čísly (zejména gcd, modulární umocňování) základní věta aritmetiky, faktorizace, testování prvočíselnosti a složenosti (Rabin-Miller, Mersenneho prvočísla); Malá Fermatova věta; Eulerova věta, řád čísla
řešení lineárních kongruencí a jejich soustav, čínská zbytková věta
binomické kongruence a primitivní kořeny, problém diskrétního logaritmu.
Aplikace teorie čísel:
RSA, DH, ElGamal, DSA, lineární a polynomiální kódy.
Kombinatorické výpočty:
binomická věta a zobecněná binomická věta; základní kombinatorické identity a jejich odvozování, základní způsoby řešení kombinatorických úloh, Catalanova čísla, algebra formálních mocninných řad; (obyčejné) vytvořující funkce; exponenciální vytvořující funkce; pravděpodobnostní vytvořující funkce; řešení kombinatorických úloh pomocí vytvořujících funkcí, Fibonacciho čísla, Cayleyho formule a další využití vytvořujících funkcí, asymptotické odhady.
MA007 Matematická logika
zk 2/1 4 kr., podzim
- prof. RNDr. Antonín Kučera, Ph.D.
- Předpoklady:
IB000 || PřF:M1120 || PřF:M1125
Předpokládá se znalost základních matematických pojmů a důkazových technik.
Je nutno předem absolvovat předmět IB000 Matematické základy informatiky nebo předmět pokrývající základy matematiky na PřF. - Cíle: Předmět pokrývá základní výsledky o výrokové a predikátové logice, včetně Gödelových vět o úplnosti a neúplnosti.
- Výstupy z učení:
Na konci kurzu bude student schopen:
porozumět rozdílu mezi metapojmy a formálnímy pojmy;
porozumět rozdílu mezi pravdivostí a dokazatelností;
rozumět základním principům axiomatické výstavby matematických teorií a chápat fundamentální omezení tohoto přístupu;
aktivně používat vyjadřovací aparát logiky 1. řádu;
chápat základní obraty v důkazech Gödelových vět o úplnosti a neúplnosti a rozumět významu těchto výsledků. - Osnova:
Výroková logika: výrokové formule, pravdivost, dokazatelnost,
věta o úplnosti.
Predikátová logika: predikátové formule.
Sémantika predikátové logiky: realizace, pravdivost.
Axiomy predikátové logiky: dokazatelnost, věta o korektnosti, věta o dedukci.
Věta o úplnosti: teorie, modely, Gödelova věta o úplnosti.
Věta o kompaktnosti, Löwenheimova-Skolemova věta.
Turingův stroj. Gödelova věta o neúplnosti.
MA009 Algebra II
zk 2/2 3 kr., jaro
- doc. Mgr. Michal Kunc, Ph.D.
- Předpoklady:
( MB008 || MV008 || program ( N - IN )|| program ( N - AP )|| program ( N - SS ))
- Cíle: Cílem předmětu je seznámení se základními pojmy univerzální algebry používanými v informatice, a to se svazově uspořádanými množinami a rovnostní logikou.
- Výstupy z učení: Po absolvování tohoto kurzu budou studenti schopni: používat základní pojmy teorie svazů a univerzální algebry; definovat a chápat základní vlastnosti svazů a úplných svazů; dokazovat jednoduchá algebraická tvrzení; aplikovat teoretické výsledky při algoritmickém počítání s operacemi a termy.
- Osnova:
Teorie svazů: polosvazy, svazy, homomorfismy svazů, modulární a distributivní svazy, Booleovy algebry, úplné svazy, věty o pevném bodě, uzávěrové operátory, zúplnění uspořádaných množin, Galoisovy korespondence, algebraické svazy.
Univerzální algebra: algebry, podalgebry, homomorfismy, algebry termů, kongruence, faktorové algebry, přímé součiny, podpřímé součiny, identity, variety, volné algebry, prezentace, Birkhoffova věta, věta o úplnosti pro rovnostní logiku, algebraické specifikace, přepisovací systémy.
MA010 Graph Theory
zk 2/1 3 kr., podzim
- prof. RNDr. Daniel Kráľ, Ph.D., DSc.
- Předpoklady:
! PřF:M5140 &&! NOW ( PřF:M5140 )
Discrete mathematics. IB000 (or equivalent from other schools) is recommended. - Cíle: This is a standard introductory course in graph theory, assuming no prior knowledge of graphs. The course aims to present basic graph theory concepts and statements with a particular focus on those relevant in algorithms and computer science in general. Selected advanced graph theory topics will also be covered. Although the content of this course is primarily targeted at computer science students, it should be accessible to all students.
- Výstupy z učení: At the end of the course, students shall understand basic concenpts in graph theory; be able to reproduce the proofs of some fundamental statements in graph theory; be able to solve unseen simple graph theory problems; and be ready to apply their knowledge particularly in computer science.
- Osnova:
Basic graph theory notions: graphs, subgraph, graph isomorphism, vertex degree, paths, cycles, connected components, directed graphs.
Trees, Hamilton cycles, Dirac’s and Ore’s conditions.
Planar graphs, duality of planar graphs, Euler's formula and its applications.
Graph coloring, Five Color Theorem, Brooks’ Theorem, Vizing’s Theorem.
Interval graphs, chordal graphs, and their chromatic properties.
Vertex and edge connectivity.
Matchings in graphs, Hall’s Theorem.
Ramsey's Theorem.
Selected advanced topics (to be chosen from): Graph minors, graph embeddings on surfaces, planarity testing, list coloring, Tutte’s Theorem, Cayley’s formula.
MA012 Statistics II
zk 2/2 3 kr., podzim
- Mgr. Ondřej Pokora, Ph.D.
- Předpoklady:
Basic knowledge of calculus: function, derivative, definite integral.
Basic knowledge of linear algebra: matrix, determinant, eigenavlues, eigenvectors.
Knowledge of probability a and statistics and practice with statistical language R within the scope of course MB153 Statistics I or MB143 Design and analysis of statistical experiments. Students without these knowledges and without practice with R are adviced to complete the course MB153 first. - Cíle: This is an advanced course which introduces students to more complex methods of mathematical statistics. It expands the knowledge from a basic course of statistics and add further methods. The lectures explains the mathematical background, algorithms, computational procedures and conditions, seminars lead to practical use of the methods for the analysis of datasets in statistical software R and to interprete the results. After completing the course, the student will understand advanced statistical methods and inferential principles (estimations, hypothesis testing). The student will be able to use this methods in analyzing datasets and will be able to statistically interpret the achieved results.
- Výstupy z učení:
After completing the course the student will be able to:
- explain the principles and algorithms of advanced methods of mathematical statistics;
- perform a statistical analysis of a real dataset using tidyverse packages in software R;
- interpret the results obtained by the statistical analysis. - Osnova:
Analysis of variance (ANOVA).
Nonparametric tests – rank tests.
Goodness-of-fit tests.
Correlation analysis, correlation coefficients.
Multiple regression.
Regression diagnostics.
Autocorrelation and multicollinearity.
Principal component Analysis (PCA).
Logistic regression and other generalized linear models (GLM).
Contingency tables and independence testing.
Bootstrapping.
MA015 Graph Algorithms
zk 2/1 3 kr., podzim
- doc. Mgr. Jan Obdržálek, PhD.
- Předpoklady:
IB002 ||( typ_studia ( N )&& fakulta ( FI ))
Knowledge of basic graph algorithms and datastructures. Specifically, students should already understand the following datastructures and algorithms: Graphs searching: DFS, BFS. Network flows: Ford-Fulkerson. Minimum spanning trees: at least one of Boruvka, Jarnik (Prim), Kruskal. Shortest paths: Bellman-Ford, Dijkstra. Datastructures: priority queues, heaps (incl. Fibonacci), disjoint set (union-find). - Cíle: The course surveys important graph algorithms beyond those typically covered in basic algorithms and data structures courses. Chosen algorithms span most of the important application areas of graphs algorithms.
- Výstupy z učení:
At the end of the course students will:
- know and understand efficient algorithms for various graph problems, including: minimum spanning trees, network flows, (globally) minimum cuts, matchings (including the assignment problem);
- be able to prove correctness and complexity of these algorithms;
- be able to use dynamic programming to solve problems on tree-like graphs;
- learn a range of techniques useful for designing efficient algorithms and deriving their complexity. - Osnova:
Minimum Spanning Trees.
Quick overview of basic algorithms (Kruskal, Jarník [Prim], Borůvka) and their modifications. Advanced algorithms: Fredman-Tarjan, Gabow et al. Randomized algorithms: Karger-Klein-Tarjan. Arborescenses of directed graphs, Edmond's branching algorithm.
Flows in Networks. Revision - Ford-Fulkerson. Edmonds-Karp, Dinic's algorithm (and its variants), MPM (three Indians) algorithm. Modifications for restricted networks.
Minimum Cuts in Undirected Graphs. All pairs flows/cuts: Gomory-Hu trees. Global minimum cut: node identification algorithm (Nagamochi-Ibaraki), random algorithms (Karger, Karger-Stein)
Matchings in General Graphs. Basic algorithm using augmenting paths. Perfect matchings: Edmond's blossom algorithm. Maximum matchings. Min-cost perfect matching: Hungarian algorithm.
Dynamic Algorithms for Hard Problems. Dynamic programming on trees and circular-arc graphs. Tree-width; dynamic programming on tree-decompositions.
Graph Isomorphism. Colour refinement. Individualisation-refinement algorithms. Tractable classes of graphs.
MA017 Geometric Algorithms
zk 2/0 2 kr., podzim
- doc. RNDr. Martin Čadek, CSc.
- Předpoklady: Basic course on algorithms, high school geometry.
- Cíle: The aim of the course is to introduce the principles of basic algorithms in computational geometry. This course can be followed by the PA093 Computational Geometry Project where the students are implemented selected algorithms in practice.
- Výstupy z učení: Students will gain knowledge about state-of-the-art algorithmic methods in this field, along with their complexity and underlying data and searching structures.
- Osnova: 1. Algorithms for construction of convex hulls in two-dimensional space 2. Line segment intersections 3. Triangulations 4. Linear programming in two-dimensional space 5. Range searching (kd-trees, range trees) 6. Point localization 7. Voronoi diagrams 8. Duality and arrangements 9. Delaunay triangulation 10. Convex hulls in in three-dimensional space
MA018 Numerical Methods
zk 2/2 3 kr., podzim
- RNDr. Veronika Eclerová, Ph.D.
- Předpoklady: Differential and integral calculus of functions of one and more variables. Basic knowledge of linear algebra, theory of matrices and solving systems of linear equations. Basics of programing.
- Cíle: This course provides explanation of numerical mathematics as the separate scientific discipline. The emphasis is given to the algorithmization and computer implementation. Examples with graphical outputs help to explain even some difficult parts.
- Výstupy z učení: At the end of course students should be able to apply numerical methods for solving practical problems and use these methods in other disciplines.
- Osnova:
1. Error analysis: absolute and relative error, representation of numbers, error propagation
2. Iterative methods for solving of nonlinear equations: general iterative method, order of the convergence, Newton method and its modifications
3. Direct methods for solving systems of linear equations: methods based on Gaussian elimination, methods for special matrices
4. Iterative methods for solving of systems of linear equations: general construction of iterative methods, Jacobi method, Gauss-Seidel method
5. Solving of systems of nonlinear equations: Newton method
6. Interpolation and approximation: polynomial and piece-wise polynomial interpolation, curve approximations, subdivision schemes, least squares method
7. Numerical differentiation: differentiation schemes
8. Numerical integration: methods based on interpolation, Monte Carlo integration
MA026 Advanced Combinatorics
zk 2/1 3 kr., jaro
- prof. RNDr. Petr Hliněný, Ph.D.
- Předpoklady:
MA010
- Osnova:
Advanced structural graph theory:
graph minors and well-quasi-ordering, width parameters, matching in general graphs, list coloring, intersection graphs
Topological graph theory: planarity testing and SPQR trees, MAXCUT algorithm in planar graphs, graphs on surfaces of higher genus, crossing numbers
Probabilistic method: review of tools - linearity of expectation and concentration bounds, lower bounds on Ramsey number, crossing number, and list chromatic number, Lovász Local Lemma
Regularity method: regularity decompositions, removal lemma, property testing algorithms
Extremal Combinatorics: Hales-Jewett Theorem, Van der Waerden Theorem, Gallai-Witt Theorem
MV008 Algebra I
zk 2/2 3 kr., podzim
- doc. Mgr. Michal Kunc, Ph.D.
- Předpoklady:
( MB005 || MB101 || MB201 || MB151 ) && ! MB008
Znalost základů teorie čísel v rozsahu předmětu MB154. - Cíle: Cílem předmětu je bližší seznámení se základní algebraickou terminologií na příkladu monoidů, grup a okruhů a s jejím použitím například v modulární aritmetice či pro počítání s permutacemi a čísly.
- Výstupy z učení: Po absolvování tohoto kurzu budou studenti schopni: používat základní pojmy teorie monoidů, grup a okruhů; definovat a chápat základní vlastnosti těchto struktur; dokazovat jednoduchá algebraická tvrzení; aplikovat teoretické výsledky při algoritmickém počítání s čísly, zobrazeními a polynomy.
- Osnova:
Pologrupy: monoidy, podpologrupy a podmonoidy, homomorfismy a izomorfismy, Cayleyho reprezentace, přechodové monoidy automatů, součiny pologrup, invertibilní prvky.
Grupy: základní vlastnosti, podgrupy, homomorfismy a izomorfismy, cyklické grupy, Cayleyho reprezentace, součiny grup, rozklad grupy podle podgrupy, Lagrangeova věta, normální podgrupy, faktorizace grup.
Polynomy: polynomy nad komplexními, reálnými, racionálními a celými čísly, polynomy nad zbytkovými třídami, dělitelnost, nerozložitelné polynomy, kořeny, minimální polynomy čísel.
Okruhy: základní vlastnosti, podokruhy, homomorfismy a izomorfismy, součiny okruhů, obory integrity, tělesa, podílová tělesa, dělitelnost, polynomy nad tělesem, ideály, faktorové okruhy, rozšíření těles, konečná tělesa.
MV013 Statistics for Computer Science
zk 2/2 3 kr., jaro
- RNDr. Radim Navrátil, Ph.D.
- Předpoklady:
Basic knowledge of mathematical analysis: functions, limits of sequences and functions, derivatives and integrals of real and multidimensional functions.
Basic knowledge of linear algebra: matrices and determinants, eigenvalues and eigenvectors.
Basic knowledge of probability theory: probability, random variables and vectors, limit theorems. - Cíle: The main goal of the course is to become familiar with some basic principles of statistics, with writing about numbers (presenting data using basic characteristics and statistical graphics), some basic principles of likelihood and statistical inference; to understand basic probabilistic and statistical models; to understand and explain basic principles of parametric statistical inference for continuous and categorical data; to implement these techniques to R language; to be able to apply them to real data.
- Výstupy z učení:
Student will be able:
- to understand principles of likelihood and statistical inference for continuous and discrete data;
- to select suitable probabilistic and statistical model for continous and discrete data;
- to use suitable basic characteristics and statistical graphics for continous and discrete data;
- to build up and explain suitable statistical test for continuous and discrete data;
- to apply statistical inference on real continuous and discrete data;
- to apply simple linear regression model including ANOVA on real continuous data;
- to implement statistical methods of continuous and discrete data to R. - Osnova:
What is statistics? Motivation and examples.
Exploratory data analysis
Revision of probability theory
Parametric models - methods for parameter estimation
Confidence intervals and hypothesis testing
Testing hypotheses about one-sample
Testing hypotheses about two-samples
ANOVA
Testing for independence
Nonparametric tests
Linear regression models
IB000 Matematické základy informatiky
zk 2/2 4 kr., podzim
- prof. RNDr. Petr Hliněný, Ph.D.
- Cíle: V tomto předmětu se posluchači seznámí se základními matematickými konstrukcemi potřebnými pro studium informatiky. Vytváří se tím pojmový a formální základ pro řadu dalších předmětů, které patří k základní teoretické výbavě informatiků. Úspěšný absolvent kurzu bude: znát základní matematické pojmy; schopný porozumět logické struktuře matematické věty a matematického důkazu, speciálně matematické indukci; ovládat diskrétní matematické struktury jako konečné množiny, relace, funkce a grafy, včetně jejich používání v informatice; umět přesně formulovat vlastní tvrzení či algoritmy a jejich důkazy; aplikovat získané formální nástroje v dalším studiu informatiky i následné praxi.
- Výstupy z učení: Po ukončení tohoto předmětu bude student schopen: porozumět logické struktuře matematické věty a matematického důkazu, ovládat a vysvětlit základní diskrétní matematické struktury, umět přesně formulovat vlastní tvrzení či algoritmy a jejich důkazy.
- Osnova:
Úvod do matematických konstrukcí relevantních ke studiu algoritmů a ostatních informatických pojmů jako matematických objektů:
Základní formalismy - věta, důkaz a výroková logika.
Množiny, relace a funkce.
Důkazové techniky, matematická indukce.
Rekurze a strukturální indukce.
Binární relace, uzávěry, tranzitivita.
Ekvivalence a uspořádané množiny.
Skládání relací a funkcí.
Pojem grafu, isomorfismus, souvislost, stromy.
Grafová vzdálenost, kostry. Orientované grafy.
Důkazové postupy pro algoritmy.
Nekonečné množiny a zastavení algoritmu.
IB002 Algoritmy a datové struktury I
zk 2/2 4 kr., jaro
- prof. RNDr. Ivana Černá, CSc.
- Předpoklady:
IB015 || IB111
Předpokládá se, že posluchači mají znalosti v rozsahu předmětů IB111 Úvod do programování a IB000 Matematické základy informatiky. Studenti by měli být schopni používat základní programátorské konstrukce (např. podmínky, cykly, funkce, základní datové typy) v jazyce Python, znát principy rekurze a několik základních algoritmů. Dále se předpokládá znalost základních matematických pojmů (v rozsahu předmětu IB000); schopnost porozumět logické struktuře matematické věty a matematického důkazu, speciálně matematické indukci; ovládat diskrétní matematické struktury jako konečné množiny, relace, funkce a grafy, včetně jejich používání v informatice - Cíle: Kurs probírá základní techniky analýzy algoritmů, datové struktury a operace nad nimi. Cílem kurzu je získat dovednosti v používání základních datových struktur a algoritmů a zároveň schopnost navrhovat, analyzovat a dokazovat správnost algoritmů za použití probíraných technik analýzy a návrhu algoritmů. Současně studenti získavají dovednosti v implementaci navržených algoritmů v konkrétním programovacím jazyce (Python).
- Výstupy z učení:
Student bude po absolvování předmětu schopen:
- aktivně používat, modifikovat a analyzovat základní algoritmy pro řazení a pro průzkum grafů,
- aktivně používat základní techniky (rozděl a panuj, rekurze) návrhu algoritmů při konstrukci jednoduchých algoritmů,
- aktivně používat a modifikovat základní statické a dynamické datové struktury,
- pracovat s pojmy časové složitosti a korektnosti algoritmů,
- analyzovat časovou složitost a dokazovat korektnost jednoduchých iterativních a rekurzivních algoritmů,
- implementovat algoritmy ve vyučovaném programovacím jazyce (Python). - Osnova:
Základy analýzy algoritmů:
Korektnost algoritmu, vstupní a výstupní podmínky, parciální
korektnost, konvergence, verifikace.
Délka výpočtu, složitost algoritmu, složitost problému.
Asymptotická analýza časové a prostorové složitosti, růst funkcí.
Základní techniky návrhu algoritmů, metoda rozděl a panuj, rekurzivní algoritmy.
Fundamentální datové struktury: Seznamy, fronty. Representace množin, hašovací tabulky. Binární haldy. Binární vyhledávací stromy, vyvážené stromy (B stromy, červeno-černé stromy).
Řadicí algoritmy: Řazení rozdělováním, slučováním, haldou, dolní odhad složitosti.
Základní grafové algoritmy: Representace grafů. Procházení grafu do hloubky, topologické uspořádání, silně souvislé komponenty. Procházení grafu do šířky, bipartitní grafy. Nejkratší cesty, Bellmanův - Fordův algoritmus a Dijkstrův algoritmus.
IB005 Formální jazyky a automaty
zk 2/2 4 kr., jaro
- prof. Dr. rer. nat. RNDr. Mgr. Bc. Jan Křetínský, Ph.D.
- Předpoklady:
IB000 && ! IB102
Znalost problematiky v rozsahu předmětu IB000 Matematické základy informatiky - Cíle: Kurs by měl u studenta rozvinout schopnost abstrakce, seznámit ho s možnostmi konečné specifikace nekonečných objektů, zde konkrétně jazyků, a naučit se aktivně pracovat se základními abstraktn9mi výpočetními modely a vytvořit předpoklady pro schopnosti vlastní formulace abstrakcí a jejich porozumění.
- Výstupy z učení:
Na konci tohoto kurzu bude student schopen:
Prokázat hluboké porozumění konceptům a technikám teorie automatů a jejich vztah k výpočtům.
Navrhnout abstraktní stroje modelující reálné systémy a specifikovat chování těchto strojů. Analyzovat výpočetní sílu těchto strojů
Porozumět pojmu vyčíslitelnosti na úrovni různých typů automatů a demostrovat jejicvh vlastnosti
Aplikovat tuto teorii v běžné informatické praxi a při návrhu relevatních softwarových systémů. - Osnova:
Pojem jazyka a problém specifikace (nekonečných)
jazyků; základní operace nad jazyky. Přepisovací systémy a
gramatiky. Chomského hierarchie.
Konečné automaty a regulární gramatiky; Pumping lemma, Myhillova--Nerodova věta, minimalizace. Nedeterministické konečné automaty, vztah k regulárním gramatikám.
Vlastnosti regulárních jazyků; uzávěrové vlastnosti, regulární výrazy, Kleeneho věta, konečnost. Nástin aplikací (grep, ..., lex).
Bezkontextové gramatiky a jazyky; transformace bezkontextových gramatik, vybrané normální formy, pumping lemma, uzávěrové vlastnosti; konečnost a regularita.
Zásobníkové automaty a jejich vztah k bezkontextovým gramatikám; nedeterministická syntaktická analýza shora dolů a zdola nahoru.
Turingovy stroje (TS). Rekursivní a rekursivně vyčíslitelné jazyky a funkce, uzávěrové vlastnosti. Lineárně ohraničené automaty.
Nerozhodnutelnost, problém zastavení TS, princip redukce, Postův korespondenční problém, nerozhodnutelné problémy z teorie jazyků.
IB015 Neimperativní programování
zk 2/1 4 kr., podzim
- prof. RNDr. Jiří Barnat, Ph.D. - RNDr. Martin Jonáš, Ph.D.
- Předpoklady: Studenti by měli vystačit s běžnými středoškolskými znalostmi a jistou schopností matematické abstrakce.
- Cíle: Kurz seznamuje posluchače s funkcionálním a logickým programovacím paradigmatem. Programovací jazyky vynucující deklarativní způsob popisu algoritmu mají přivést studenty ke správným návykům, jichž využijí při pozdější tvorbě větších programových celků a to i v imperativních jazycích.
- Výstupy z učení: Student bude po absolvování předmětu: - chápat principy funkcionálního výpočetního paradigmatu, - schopen dekomponovat výpočetní problém na jednotlivé funkce a tuto schopnost používat při vytváření vlastních kódů i v imperativních programovacích jazycích, - mít základní znalost programovacího jazyka Haskell, - schopen navrhovat a implementovat jednoduché rekurzivní funkce, - použít rekurzivně definované datové struktury.
- Osnova:
Funkcionální výpočetní paradigma a Haskell
Programování a funkce;
Seznamy, Typy, Rekurze
Funkce vyšších řádů, Lambda funkce
Akumulační funkce, Definice typů, Vstup/Výstup
Redukční strategie, Nekonečné seznamy
Vztah rekurze a indukce, Rekurzivní datové typy
Časová složitost výpočtu, Typové třídy, Moduly
Ukázky funkcionálně řešených problémů
Logické výpočetní paradigma a Prolog
Neimperativní programování v Prologu
Seznamy, Aritmetika, Tail rekurze v Prologu
Řezy, vstup-výstup, všechna řešení
Programování s omezujícími podmínkami
IB016 Seminář z funkcionálního programování
z 1/1 2 kr., jaro
- RNDr. Martin Jonáš, Ph.D.
- Předpoklady:
IB015
Pro zapsání do kursu stačí mít znalost Haskellu v rozsahu předmětu IB015 Neimperativní programování a kladný vztah k funkcionálnímu programování. - Cíle: Studenti předmětu si podstatně rozšíří své znalosti funkcionálního programování. Po absolvování kursu by měli být schopni řešit netriviální programátorské problémy s pomocí Haskellu a získat přehled o praktických využitích tohoto funkcionálního jazyka.
- Výstupy z učení:
Student bude po absolvování předmětu schopen:
— napsat pokročilejší Haskellový program o cca 100 až 200 řádcích;
— zadaný problém analyzovat a vhodně funkcionálně dekomponovat;
— používat podpůrné nástroje pro vývoj v Haskellu, jako je správce balíků Cabal, repositář balíků Hackage, linter HLint a testovací framework QuickCheck;
— dokázat popsat teoretické funkcionální koncepty;
— mít představu o některých pokročilejších funkcionálních technikách používaných v praxi. - Osnova:
Pokročilá syntaxe, systém modulů, vlastní typové třídy, pokročilé datové struktury.
Systém balíčků (Hackage/Stackage), podpůrné nástroje (Cabal, HLint, Haddock).
Funktory, aplikativní funktory, monády.
Automatické generování testů dle specifikace (QuickCheck).
Vstup a výstup v Haskellu, zpracování chyb a výjimek (Maybe, Either, výjimky, chybové stavy).
Pologrupy, monoidy, třídy Foldable a Traversable.
Vyhodnocovací strategie (lenost vs. striktnost).
Pokročilé techniky procházení datových struktur (Zippers, Lens).
Monadické parsování (Parsec).
Monády pro sdílený zápis, čtení a udržování stavu (Writer, Reader, State).
Transformátory monád (MaybeT, ErrorT).
Práce s řetězci a další užitečná rozšíření v GHC.
Využití Haskellu v praxi.
IB030 Úvod do počítačového zpracování přirozeného jazyka
zk 2/0 2 kr., jaro
- doc. RNDr. Aleš Horák, Ph.D.
- Cíle: Předmět představuje úvod do počítačového zpracování přirozeného jazyka. Studenti se v něm seznámí s algoritmickým popisem jednotlivých jazykových rovin: morfologické, syntaktické, sémantické a pragmatické, a se zdroji jazykových dat: korpusy. Pozornost je věnována také reprezentaci znalostí, inferenci a vztahům k umělé inteligenci.
- Výstupy z učení:
Student bude po absolvování předmětu schopen:
- identifikovat a shrnout hlavní fáze počítačové analýzy jazyka;
- popsat principy algoritmů využívaných pro analýzu řeči;
- uvést a vysvětlit hlavní přístupy k analýze na morfologické a syntaktické rovině jazyka;
- poskytnout přehled o hlavních jazykových datových zdrojích, jejich formátech a zpracování;
- rozumět přístupům k výpočetní sémantice a jejím aplikacím. - Osnova:
Východiska počítačového zpracování přirozeného jazyka (Natural Language Processing, NLP).
Roviny jazyka - fonetika a fonologie, morfologie, syntaxe, sémantika a pragmatika.
Reprezentace morfologických a syntaktických struktur.
Analýza a syntéza: řečová, morfologická, syntaktická a sémantická.
Formy reprezentace znalostí o lexikálních jednotkách.
Porozumění jazyku: reprezentace významu věty, logická inference.
IB031 Úvod do strojového učení
zk 2/2 3 kr., jaro
- doc. RNDr. Tomáš Brázdil, Ph.D. - doc. RNDr. Lubomír Popelínský, Ph.D.
- Předpoklady: Doporučeno: znalosti v rozsahu kursů MB102 a MB103.
- Cíle: Student se bude po absolvování předmětu schopen samostatně orientovat v základních metodách a přístupech z oblasti strojového učení. Bude mít základní představu o fundamentálních teoretických modelech a jejich klíčových praktických aplikacích. Bude mít přehled o souvislostech strojového učení s dalšími oblastmi informatiky a matematiky, zejména s matematickou statistikou, logikou, umělou inteligencí a optimalizací. Bude umět implementovat aplikaci metod strojového učení.
- Výstupy z učení:
Student bude po absolvování předmětu
- schopen se samostatně orientovat v základních metodách a přístupech z oblasti strojového učení;
- bude mít základní představu o fundamentálních teoretických modelech a jejich klíčových praktických aplikacích;
- bude mít přehled o souvislostech strojového učení s dalšími oblastmi informatiky a matematiky, zejména s matematickou statistikou, logikou, umělou inteligencí a optimalizací;
- bude umět implementovat aplikaci metod strojového učení a ověřit její výsledky. - Osnova:
Základy strojového učení: klasifikace a regrese, shluková analýza, učení s učitelem a bez učitele, ilustrační příklady
Rozhodovací stromy: učení rozhodovacích stromů, učení pravidel
Logika a strojové učení: specializace, generalizace, logický důsledek
Ověřování výsledku učení: učící a testovací množina, přeučení, krížová validace, matice záměn/zmatenosti, učící krivka, ROC křivka; sampling, normalizace
Pravděpodobnostní model: Bayesovo pravidlo, MAP, MLE, naivní Bayes; jemný úvod do Bayesovských sítí
Lineární regrese (klasifikace), metoda nejmenších čtverců, souvislost s MLE, regresní stromy
Kernelové metody: SVM, kernelová transformace, kernelový trik
Neuronové sítě: vícevrstvá síť, zpětná propagace, nelineární regrese, bias vs. variance, regularizace
Líné učení: metoda k nejbližších sousedů. Shluková analýza: metoda k-středů, hierarchické shlukování, EM
Praktické strojové učení. Předzpracování dat: výběr atributů, konstrukce nových atributů, metody vzorkování. Ensemble methods. Bagging. Boosting. Nástroje pro strojové učení.
Ukázka pokročilejších metod strojového učení: Induktivní logické programování, hluboké učení.
IB047 Úvod do korpusové lingvistiky a počítačové lexikografie
zk 2/0 2 kr., jaro
- doc. Mgr. Pavel Rychlý, Ph.D.
- Cíle:
Cílem předmětu je seznámit studenty: ;
- se základy korpusové lingvistiky a počítačové lexikografie;
- s typy korpusů podle účelů, k nimž jsou určeny;
- s technikami budování korpusů z webu;
- s nástroji pro práci s korpusy, zejména korpusovými manažery;
- s technikami zpracování korpusových dat, tj. s různými typy nástrojů pro značkování (morfologické, syntaktické, sémantické);
- se zpracováním kontextů a nástroji, které to umožňují - Sketch Engine;
Dále se studenti naučí pracovat: ;
- s korpusovými daty v rámci počítačové lexikografie;
- s principy tvorby elektronických slovníků;
- s nástroji pro budování elektronických slovníků a práci s nimi; - Výstupy z učení: Student bude po absolvování předmětu schopen: vybrat vhodný typ korpusu pro zvolené účely; interpretovat jednotlivé vrstvy anotace korpusů; použít statistické metody na textových korpusech; navrhnout strukturu slovníku; využít volně dostupných nástrojů pro vytváření slovníků.
- Osnova:
Informační technologie a jazykové korpusy;
Počátky korpusové lingvistiky, význam korpusů;
Korpusová data, typy korpusů a standardizace, SGML, XML, TEI, CES;
Anotované korpusy a značkování;
Základní úroveň značkování -- metastruktura textu;
Gramatické značkování na úrovni slovních druhů;
Syntaktické značkování na úrovni větných struktur;
Paralelní korpusy a jejich využití;
Nástroje pro automatické a poloautomatické značkování, desambiguace;
Budování korpusů z webu, údržba korpusů;
Programy pro tvorbu konkordancí;
Korpusové nástroje: korpusový manažer Manatee/Bonito aj.;
Statistické parametry (absolutní, relativní četnosti, MI, T-score);
Práce s atributy a značkami (tagy);
Využití korpusů a korpusových dat;
Zpracování kontextů a kolokací (slovních spojení);
Nástroj pro práci s kontexty - Sketch Engine;
Počítačová lexikografie;
Typy elektronických slovníků;
Nástroje pro počítačovou lexikografii - platforma DEB II;
Lexikografické stanice;
IB107 Vyčíslitelnost a složitost
zk 2/1 3 kr., podzim
- prof. RNDr. Jan Strejček, Ph.D.
- Předpoklady:
IB005 || IB102
- Cíle:
Smyslem kurzu je objasnit základní přístupy a metody klasifikace problémů z hlediska možnosti jejich algoritmického řešení. Současně chce kurz poukázat na teoretické a praktické meze využití počítačů a důsledky, které tato omezení mají pro rozvoj informačních technologií.
Po skončení kurzu budou studenti schopni: porozumět základním pojmům formalizujícím algoritmickou řešitelnost; zvládnout základní klasifikační techniky problémů (redukce, diagonalizace a uzávěrové vlastnosti); umět tyto techniky aplikovat na jednoduché situace. - Výstupy z učení:
Student bude po absolvování předmětu schopen:
- používat asymptotickou notaci, a to jak pasivně, tak i aktivně;
- vysvětlit rozdíl mezi složitostí algoritmu a problému;
- samostatně zařadit konkrétní problém do konkrétní složitostní třídy;
- vyvodit praktické důsledky ze zařazení problému do konkrétní složitostní třídy;
- vysvětlit, že existují problémy, které jsou algoritmicky neřešitelné, a uvést jejich příklady;
- vysvětlit rozdíly mezi různými třídami neřešitelných problému; - Osnova:
Algoritmus jako výpočetní model. Churchova teze.
Klasifikace problémů. Rozhodnutelné, nerozhodnutelné a částečně rozhodnutelné problémy. Vyčíslitelné funkce.
Uzávěrové vlastnosti, Riceovy věty.
Výpočetní složitost problémů. Výpočetně těžké a lehké problémy.
Redukce a úplnost v třídách problémů. Redukce a polynomiální redukce. Úplné problémy z hlediska rozhodnutelnosti, NP-úplné problémy. Aplikace.
IB109 Návrh a implementace paralelních systémů
zk 2/0 2 kr., jaro
- prof. RNDr. Jiří Barnat, Ph.D.
- Předpoklady: Očekává se znalost nízkoúrovňového programování v C v rozsahu kurzu PB071.
- Cíle: Cílem předmětu je seznánit studenty s problematikou návrhu a implementace paralelních programů a programátorskými prostředky pro vývoj paralelních aplikací.
- Výstupy z učení: Absolovent předmětu má základní povědomí o problémech spojených s paralelním programováním, nebojí se navrhnout a implementovat vlastní jednoduché paralelní aplikace, umí správně použít vybrané knihovny pro podporu paralelního programování a rozumí tomu, co se děje v zákulisí těchto knihoven.
- Osnova: Motivace pro paralelní programování. Základní metody v návrhu paralelních algoritmů - dekompozice, komunikační primitiva. Výkonnostní analýza paralelních algoritmů. Paralelní algoritmy v prostředí se sdílenou pamětí. OpenMP standard. Intel TBB. POSIX Threads. Lock-free algoritmika. Paralelní algoritmy v prostředí s distribuovanou pamětí. Message Passing Interface (MPI). Ukázky grafových paralelních algoritmů. Paralelní algoritmy pro many-core architektury.
IB110 Základy informatiky
zk 2/2 3 kr., jaro
- doc. RNDr. Petr Novotný, Ph.D.
- Předpoklady:
! IB005 || ! IB107
žádné - Cíle: Cílem kurzu je seznámit studenty se základními abstraktními výpočetními modely a jejich využitím v analýze algoritmů a výpočetních problémů. Absolventi kurzu budou chápat základní koncepty z oblastí konečných automatů, rozhodnutelnosti a složitosti. Získané dovednosti budou schopni využít k hlubšímu pochopení konceptů vyskytujích se v programátorské praxi.
- Výstupy z učení:
Student bude po absolvování předmětu schopen:
- vysvětlit koncept konečného automatu a sestrojit konečný automat pro jednoduché regulární jazyky
- vysvětlit koncept regulárního výrazu a sestrojit regulární výraz pro jednoduché regulární jazyky
- vysvětlit pojem nedetriminismu a využít jej při konstrukci konečných automatů
- použít základní algoritmy pro úpravu konečných automatů (determinizace apod.)
- chápat pojem (ne)rozhodnutelného problému a být schopen vysvětlit existenci nerozhodnutelných problémů
- vysvětlit koncept Turingova stroje a navrhnout TS pro jednoduché problémy
- chápat pojem redukce mezi výpočetními problémy
- znát pojem výpočetní složitost a základní složitostní třídy, včetně vztahů mezi nimi - Osnova:
Konečné automaty a regulární jazyky. Konstrukce konečných automatů.
Nedeterministické automaty, použití nedeterminismu, determinizace, minimalizace.
Regulární výrazy a gramatiky. Příklady neregulárních jazyků.
Výpočetní problémy a algoritmy. Turingovy stroje. Rozhodnutelné a nerozhodnutelné problémy, diagonalizace.
Redukce mezi výpočetními problémy.
Časová a prostorová složitost algoritmů a problémů. Třídy P a NP. NP-úplné problémy. Příklady složitostních tříd a vztahy mezi nimi.
IB111 Základy programování
zk 2/2 5 kr., podzim
- RNDr. Nikola Beneš, Ph.D.
- Předpoklady:
! IB113 && ! NOW ( IB113 )
Předmět je určen primárně studentům informatických programů. Ostatním studentům je doporučeno zapsat si předmět IB113. - Cíle: Předmět poskytuje systematické pokrytí základů programování. Pro výklad a cvičení je použit konkrétní programovací jazyk (Python), předmět se však zaměřuje na obecné principy uplatnitelné v mnoha různých programovacích jazycích.
- Výstupy z učení: Po ukončení předmětu by studenti měli být schopni: používat základní programátorské konstrukce (např. podmínky, cykly, funkce, základní datové typy); napsat a odladit program v jazyce Python o rozsahu přibližně 200 řádků kódu; používat základní datové typy a struktury (řetězce, seznamy, slovníky); popsat několik základních algoritmů; popsat hlavní konvence a doporučený programátorský styl.
- Osnova:
Předmět ilustruje základní prvky imperativního programování a algoritmického myšlení skrze vysokoúrovňový jazyk Python a za bohatého použití ilustrativních příkladů.
Základní konstrukce imperativních programovacích jazyků: proměnné a jejich sémantika, výrazy a příkazy, větvení, cykly; podprogramy (funkce), předávání parametrů (volání funkcí), čisté funkce, predikáty.
Výpočty s čísly, základní datové typy, využití generátoru náhodných čísel.
Datové struktury, ADT, seznamy, řetězce, vícerozměrná pole, množiny, slovníky, základy použití objektů jako vlastních datových struktur.
Základy testování a ladění programů, vstupní a výstupní podmínky, typové anotace.
Příklady základních algoritmů: největší společný dělitel, prvočísla, řadicí algoritmy, vyhledávání.
Efektivita algoritmů, základy složitosti, složitost základních operací s datovými strukturami.
Rekurze a její specifika v imperativním prostředí, koncová (tail) rekurze; využití rekurze pro práci se stromovými strukturami a pro řešení problémů splnění omezení (základy techniky backtrackingu).
Interakce s prostředím (vstup/výstup), želví grafika, bitmapová grafika, práce s textem.
Návrh programů, programátorské konvence, úprava kódu, jeho čitelnost a udržovatelnost, dokumentace a komentáře.
IB113 Úvod do programování a algoritmizace
zk 2/2 4 kr., podzim
- doc. Mgr. Radek Pelánek, Ph.D.
- Předpoklady:
! NOW ( IB111 ) && ! IB111 && ! PB162 && ! PB161 && ! PB071 && ! IB001
Předmět je určen studentům neinformatických programů. Studenti FI si zapisují předmět IB111. - Cíle: Předmět poskytuje systematické pokrytí základů programování. Pro výklad a cvičení je použit konkrétní programovací jazyk (Python), předmět se však zaměřuje na obecné principy. Po ukončení předmětu by studenti měli být schopni používat základní programátorské konstrukce (např. podmínky, cykly, funkce, základní datové typy) a znát několik základních algoritmů.
- Výstupy z učení:
Student bude po absolvování předmětu:
- umět používat základní prostředky strukturovaného imperativního programování (proměnné, podmínky, cykly, funkce, složené datové typy);
- schopen napsat a odladit jednoduchý program v jazyce Python a při programování dodržovat doporučené zásady čitelnosti kódu;
- schopen používat základní datové typy a struktury (řetězce, seznamy, slovníky);
- mít povědomí o pokročilejších programátorských prvcích, jejichž zvládnutí je potřeba pro rozsáhlejší aplikace;
- znát několik klasických algoritmů a mít povědomí o základním přístupu k algoritmickému řešení problémů. - Osnova:
Předmět ilustruje základní prvky imperativního programování a algoritmického myšlení skrze vysokoúrovňový jazyk Python a za bohatého použití ilustrativních příkladů.
Základní konstrukce imperativních programovacích jazyků: podmínky, cykly, základní datové typy, funkce, vstup a výstup.
Výpočty s čísly, číselné typy, využití náhody.
Datové struktury, seznamy, řetězce, vícerozměrná pole, slovníky, základy použití objektů.
Příklady základních algoritmů: největší společný dělitel, prvočísla, řadicí algoritmy, vyhledávání.
Želví grafika, bitmapová grafika, regulární výrazy, práce s textem.
Návrh programů, programátorské konvence, úprava kódu.
IB114 Úvod do programování a algoritmizace II
zk 2/1 3 kr., jaro
- prof. RNDr. Ivana Černá, CSc.
- Předpoklady:
( IB111 || IB113 ) && ! IB002 && ! NOW ( IB002 )
Předmět je určen primárně studentům, kteří mají Informatiku jako vedlejší obor a studentům bakalářského studijního programu Kyberbezpečnost. Studenti bakalářských studijních programů Informatika a Programování a vývoj aplikací zapisují předmět IB002. - Cíle: Cílem kurzu je získat dovednosti v používání základních datových struktur a algoritmů a zároveň schopnost navrhovat a analyzovat jednoduché algoritmy. Současně studenti rozvíjejí své dovednosti v implementaci navržených algoritmů v konkrétním programovacím jazyce (Python).
- Výstupy z učení:
Student bude po absolvování předmětu schopen:
- aktivně používat základní algoritmy pro řazení a pro průzkum grafů,
- aktivně navrhovat jednoduché algoritmy,
- aktivně používat základní statické a dynamické datové struktury,
- pracovat s pojmy časové složitosti a korektnosti algoritmů,
- implementovat jednoduché algoritmy ve vyučovaném programovacím jazyce (Python). - Osnova:
Základy analýzy algoritmů.
Korektnost algoritmu, vstupní a výstupní podmínky, parciální
korektnost, konvergence, verifikace.
Délka výpočtu, složitost algoritmu, složitost problému.
Asymptotická analýza časové a prostorové složitosti, růst funkcí.
Fundamentální datové struktury. Seznamy, fronty. Representace množin, hašovací tabulky. Binární haldy. Binární vyhledávací stromy.
Řadicí algoritmy. Řazení rozdělováním, slučováním, haldou.
Základní grafové algoritmy: Representace grafů. Procházení grafu do hloubky a do šířky, aplikace prohledávácích algoritmů.
IA006 Vybrané kapitoly z teorie automatů
zk 2/1 3 kr., podzim
- prof. RNDr. Mojmír Křetínský, CSc.
- Předpoklady: Znalost problematiky v rozsahu předmětu IB005 - Formální jazyky a automaty a IB107 - Vyčíslitelnost a složitost
- Cíle: Cílem je seznámit studenty s pokročilejšími partiemi teorie automatů, a to jak aplikacemi klasické teorie automatů a gramatik (metody syntaktické analýzy deterministických bezkontextových jazyků), problematikou použití automatů pro specifikaci procesů (bisimulační ekvivalence, vztah automatů a MSO logiky), tak i s automaty nad nekonečnými slovy a jejich použitím. Na konci tohoto kurzu bude student schopen předkládat odůvodněná rozhodnutí o modelech relevatních pro danou oblast a porozumět metodám a technikám jejich použití.
- Výstupy z učení: Na konci tohoto kurzu bude student schopen demostrovat plné porozumění vybraných pokročilých partií z teorie automatů a předkládat odůvodněná rozhodnutí o modelech relevatních pro danou oblast a porozumět metodám a technikám jejich použití.
- Osnova:
Deterministické bezkontextové jazyky (DCFL) a jejich syntaktická
analýza.
LL(k) gramatiky a jazyky; vlastnosti a analyzátory.
LR(k) gramatiky a jazyky; vlastnosti a analyzátory.
Vztahy mezi LL, LR a DCFL. (Ne)rozhodnutelné problémy z oblasti DCFL.
Nekonečně stavové přechodové systémy a nedeterminismus - modelováníé procesů, bisimulace, vybrané rozhodnutelné problémy se vztahem k verifikaci procesů.
Konečné automaty a MSO logika (monadická logika 2. řádu)
Automaty nad nekonečnými slovy: nekonečná slova, regulární (racionální) množiny nekonečných slov.
Automaty: deterministické a nedeterministické Büchiho automaty, Mullerovy Rabinovy a Streetovy automaty. McNaughtonova věta. Vzájemné vztahy.
IA008 Computational Logic
zk 2/2 3 kr., jaro
- Dr. rer. nat. Achim Blumensath
- Cíle: Na konci tohoto kurzu bude student seznámen s hlavními proudy ve výpočtové logice; Bude umět využívat automatických důkazových technik pro výrokovou a predikátovou logiku a její rozšíření; Bude umět pracovat s metodami induktivního odvozování v těchto logikách;
- Výstupy z učení: After successfully completing this course students should be familiar with several logics, including propositional logic, first-order logic, and modal logic. They should be familiar with various proof calculi for these logics and be able to use such calculi to test formulae for satisfiability and or validity. In addition, they should have basic knowledge about automatic theorem provers and they way these work.
- Osnova:
Resolution for propositional logic.
Resolution for first-order logic.
Prolog.
Fundamentals of database theory.
Tableaux proofs for first-oder logic.
Natural deduction.
Induction.
Modal logic.
Many-valued logics.
IA010 Principles of Programming Languages
zk 2/0 2 kr., podzim
- Dr. rer. nat. Achim Blumensath
- Předpoklady: Knowledge of at least one imperative (e.g. C/C++/Java) and one functional language (e.g. Haskell). Knowledge of additional programming languages is an advantage.
- Cíle:
By the end of the course, the student will be able:
to understand the various features of a given programming language , including their advantages and disadvantages;
to choose a programming language and programming paradigm suitable for a given problem domain;
to analyse both strong and weak aspects of a given programming language;
to quickly obtain an in-depth understanding a of new programming language; - Výstupy z učení: After successfully completing this course students will be familiar with the most common features of programming languages. They will know how these features can be used. They will be able to discuss which features can be used to solve a given programming problem and the advantages and disadvantages of the various options.
- Osnova:
Brief history of programming languages.
Expressions and functions. Scoping. Functional programming.
Types and type checking. Polymorphism. Type inference.
State and side effects. Imperative Programming.
Modules. Abstract data types.
Control flow. Continuations. Generators. Exceptions. Algebraic effects.
Declarative Programming. Single assignment variables. Unification. Backtracking.
Object oriented programming. Dynamic Dispatch. Subtyping. Encapsulated state. Inheritance.
Concurrency. Fibres. Message passing. Shared memory.
IA011 Sémantiky programovacích jazyků
zk 2/1 3 kr., jaro
- prof. RNDr. Antonín Kučera, Ph.D.
- Předpoklady: Předpokladem je znalost základních pojmů teorie množin a formální logiky (pravdivá a dokazatelná tvrzení, odvozovací systémy, korektnost a úplnost odvozovacích systémů, apod.)
- Cíle: Úvodní kurs do teorie formálních sémantik programovacích jazyků, pokrývající základní paradigmata (operační, denotační, axiomatická) a vztahy mezi nimi. Okrajově jsou zmíněny další přístupy (temporalní logiky). Hlavním cílem kurzu je:
- Výstupy z učení:
Student bude:
chápat a rozlišovat definice formálních sémantik programovacích jazyků;
formálně argumentovat vlastnosti programů;
schopen číst a použít formule základní temporální logiky. - Osnova:
Sémantiky programovacích jazyků, základní paradigmata
(operační, denotanční a axiomatická sémantika).
Strukturální operační sémantika a její varianty. Ekvivalence sémantik.
Denotační sémantika. Pojem CPO, spojité funkce mezi CPO. Věta o pevném bodě a její aplikace, sémantika rekurze. Ekvivalence operační a denotanční sémantiky.
Axiomatická sémantika. Hoareův odvozovací systém, jeho korektnost a úplnost.
Temporální logiky, sémantika neukončených a paralelních programů.
IA012 Složitost
zk 2/0 3 kr., podzim
- prof. RNDr. Ivana Černá, CSc.
- Předpoklady: Předpokládá se znalost základních pojmů v rozsahu přednášky IB107 Vyčíslitelnost a složitost.
- Cíle: Teorie výpočetní složitosti zkoumá kvantitativní vlastnosti a limity výpočetních procesů. Kurs prezentuje strukturu prostoru algoritmických problémů a rozvíjí techniky, které dovolují redukovat hledání efektivních algoritmů pro celou třídu algoritmických problémů na hledání efektivní metody pro klíčové algoritmické problémy. Teorie klasifikuje problémy podle jejich výpočetní složitosti na prakticky zvladatelné a nezvladatelné a ukazuje důvody nezvladatelnosti (praktické neřešitelnosti) problémů. Skoumá se, do jaké míry můžou posunout hranici zvladatelnosti techniky jako randomizace, aproximace a paralelní postupy řešení problémů.
- Výstupy z učení:
Student bude po absolvování předmětu schopen:
- aktivně používat pojem výpočetní složitosti problémů a algoritmů,
- analyzovat dolní a horní odhady složitosti,
- rozlišovat mezi prakticky řešitelnými a prakticky neřešitelnými problémy,
- definovat základní složitostní třídy a znát vztahy mezi nimi,
- vysvětlit pojem (NP) úplného problému a identifikovat úplné problémy složitostních tříd,
- popsat meze deterministických, nedeterministických, alternujících, pravděpodobnostnícha a paralelních výpočtů, - Osnova:
Struktura a vlastnosti časových složitostních tříd. Vztah
determinizmu a nedeterminizmu.
Struktura a vlastnosti prostorových složitostních tříd. Vztah determinizmu a nedeterminizmu.
Nezvladatelné problémy. Nekonečnost hierarchie složitostních tříd. Polynomiální hierarchie. Relativizace. Neuniformní výpočetní složitost.
Pravděpodobnostní složitostní třídy a jejich struktura. Aproximativní složitostní třídy a neaproximovatelnost.
Alternování a hry. Interaktivní protokoly a interaktivní důkazové systémy.
Techniky pro získavaní dolních odhadů složitosti. Kolmogorovská složitost.
Deskriptivní složitost.
IA014 Advanced Functional Programming
zk 2/0 2 kr., jaro
- doc. Mgr. Jan Obdržálek, PhD.
- Předpoklady: Previous experience with functional programming, at least to the extent covered by the course IB015 - Non-imperative programming.
- Cíle: Introduce the theoretical concepts behind the functional programming paradigm, i.e. lambda-calculus and various type systems. Present some of the modern advanced functional programming concepts (typeclasses, monads, monad transformers, GADTs, dependent types...).
- Výstupy z učení:
By the end of the course, students will:
understand the theoretical foundations of functional programming, e, g, lambda calculi and type theory;
understand and be able to efficiently use modern/advanced concepts of functional programming languages (e.g. typeclasses, monads, monad transformers...);
know the limits of the functional programming paradigm;
be able to evaluate and use FP-based concepts in modern mainstream (non-FP) languages. - Osnova:
History of functional programming languages.
Untyped lambda calculus.
Simply typed lambda calculus.
Polymorphism add type inference (Hindley-Milner, System F)
Type classes.
Functors, Applicatives.
Monads.
Monad tranformers.
GADTs - Generalized Algebraic Data Types
Dependent types.
IA023 Petriho sítě
zk 2/0 2 kr., jaro
- prof. RNDr. Antonín Kučera, Ph.D.
- Předpoklady: Kurs předpokládá elementární znalosti z teorie složitosti, vyčíslitelnosti a teorie automatů.
- Cíle: Úvod do Petriho sítí. Jsou prezentovány jak klasické výsledky (o ohraničenosti, živosti, dosažitelnosti), tak i výsledky moderní (nerozhodnutelnost sématických ekvivalencí a temporálních logik, apod.)
- Výstupy z učení: Na konci kurzu bude student schopen: porozumět definici Petriho sítí; modelovat různé systémy pomocí popisného aparátu Petriho sítí; aplikovat specifické důkazové a analytické techniky a pro Petriho sítě a řešit tak různé problémy jejich algoritmické anaýzy.
- Osnova:
Petriho sítě jsou základem velmi používané třídy nástrojů
pro modelování, návrh a analýzu složitých paralelních a
distribuovaných systémů. Mají četné aplikace v oblasti
architektury počítačů, programových systémů, komunikačních protokolů, databází, softwarového inženýrství apod.
Principy modelování systémů pomocí Petriho sítí.
Klasické výsledky pro Petriho sítě. Ohraničenost, pokrytelnost, Karp-Milerův strom, slabý Petriho počítač; dosažitelnost a živost.
(Ne)rozhodnulenost sémantických ekvivalencí a temporálních logik pro Petriho sítě.
S-systémy, T-systémy. Dosažitelnost, živost. S-invarianty a T-invarianty.
Petriho sítě s volným výběrem. Živost, Commonerova věta.
IA041 Teorie a specifikace procesů
k 0/2 2 kr., jaro
- prof. RNDr. Mojmír Křetínský, CSc.
- Předpoklady:
IA006
Znalost problematiky v rozsahu předmětu IA006 - Vybrané kapitoly z teorie automatů, IB107 - Vyčíslitelnost a složitost - Cíle: Student má nastudovat, porozumět, prezentovat a aplikovat metody a nástroje používané při modelování, analýze a verifikaci souběžných procesů.
- Výstupy z učení:
Na konci tohoto semináře bude student schopen:
rozumět a aplikovat základní techniky používané při modelování, analýze a verifikaci souběžných procesů.
Na základě nabytých znalostí je student schopen odvozovat rozhodnutí relevantní v před