Anotace kurzu: Cílem kurzu je prohloubit teoretické a praktické znalosti databázových technologií, zejména relačních databází.

Rámcový obsah kurzu: Kurz je zaměřen na prohloubení znalostí v oblastech, které jsou nutné pro úspěšné využití databázových technologií. Jedná se zejména o oblast návrhu modelu dat a databázových dotazů. Dále o pochopení vnitřních principů a mechanizmů, na kterých jsou relační databázové systémy postaveny. V kurzu jsou představeny i další soudobé technologie používané k uložení a zpracování dat.

1. Databázové systémy a jejich architektura.
2. Relační model dat a jeho vztah k SQL, pokročilé dotazování.
3. Konceptuální modelování dat. Návrh relačního modelu dat. Normální formy. Integritní omezení.
4. Uložení dat v databázových systémech, indexy.
5. Provádění dotazů a jejich optimalizace.
6. Transakční zpracování, zotavení po výpadku, synchronizace, problém uváznutí.
7. Správa databázového systému, oprávnění, uložené procedury, triggery.
8. Integrace informací, datové sklady.
9. Alternativní databázové technologie (dokumentové, grafové, map-reduce, distribuované databáze)

Anotace kurzu: Zpracování diplomové práce podle pokynů vedoucího práce.

Rámcový obsah kurzu: Předmět je první částí kurzu zaměřeného na tvorbu diplomové práce. Obsah předmětu určuje vedoucí diplomové práce podle jejího tématu. Předmět probíhá formou individuálních konzultací studenta s vedoucím práce. Téma práce si student vybírá v souladu s platnými předpisy.

Anotace kurzu: V předmětu jsou probírány vybrané útoky na počítačové sítě a zejména pak zabezpečení komunikace v počítačové síti Internet od metod autentizace přes filtraci, firewall, tunelování, proxy a architekturu PKI až po vybrané šifrované a autentizační protokoly.

Rámcový obsah kurzu: Kurs začíná úvodem do bezpečnosti sítí TCP/IP obecně a postupy sledování sítě s představením různých útoků. Pak již následuje rozbor metod zabezpečení sítě (Internet) a komunikace v ní od autentizačních metod, přes filtraci provozu, překlad adres, firewall, tunelování (IPsec), VPN a proxy, dále pak úvod do elektronických certifikátů a infrastruktury PKI, její aplikace, a ke konci kursu jsou probírány vybrané šifrované a autentizační protokoly jako např. SSL/TLS, SSH,
DNSSec, RADIUS nebo Kerberos. Na cvičeních si studenti zkusí nejprve nějaký jednoduchý útok na nezabezpečenou (lokální) síť a pak se naučí aplikovat probírané metody jejího zabezpečení a nasazení zabezpečených protokolů.

1. Úvod: Bepečnost sítí obecně a v TCP/IP, útoky a obrana, IDS/IPS.
2. Asymetrická kryptografie: Úvod do symetrické a asymetrické kryptografie, autentizace a autorizace.
3. Bezpečnost síťových technologií: Ethernet a ARP útoky, PPP a autentizace, bezpečnost Wi-Fi.
4. Bezpečnost TCP/IP 1: Filtrace, překlad adres (NAT), firewall a DMZ.
5. Bezpečnost TCP/IP 2: Tunelování, VPN, IPsec.
6. Bezpečnost TCP/IP 3: Aplikační proxy a brány, SOCKS.
7. Infrastruktura PKI: Certifikát, žádost o něj a odvolání, certifikační autorita.
8. Aplikace PKI: Elektronický podpis a obálka dat, S/MIME.
9. Šifrované protokoly: SSL/TLS, SSH, DNSSec.
10. Autentizační protokoly: RADIUS, LDAP, Kerberos.

Anotace kurzu: Studenti se seznámí se základními pojmy z computer science.

Rámcový obsah kurzu: Předmět probíhá v anglickém jazyce. Student si může vybrat z doporučených témat nebo po předchozí konzultaci s přednášejícím zpracovat jiné téma z oboru informatika.

Anotace kurzu: Zpracování diplomové práce podle pokynů vedoucího práce.

Rámcový obsah kurzu: Předmět je druhou částí kurzu zaměřeného na tvorbu diplomové práce. Obsah předmětu určuje vedoucí diplomové práce podle jejího tématu. Předmět probíhá formou individuálních konzultací studenta s vedoucím práce. Téma práce si student vybírá v souladu s platnými předpisy.

Anotace kurzu: V předmětu jsou představeny základní i moderní metody bezeztrátové komprese dat. Metody ztrátové komprese multimediálních dat jsou probírány v předmětu Multimediální systémy.

Rámcový obsah kurzu: 1. Úvod: Taxonomie kompresních metod, modely dat (pravděpodobnostní, Markovův).
2. Potřebné pojmy z teorie informace a kódování (entropie, optimální prefixový kód).
3. Základní techniky (RLE, MTF) a kódování čísel (Eliasovy kódy).
4. Statistické metody: Shannon-Fanovo a Huffmanovo kódování, principy a implementace.
5. Statistické metody: Aritmetické a QM kódování, principy a implementace.
6. Kontextové metody: Metody PPM a PAQ (context mixing), principy a implementace.
7. Kontextové metody: Blokové třídění (Burrows-Wheelerova transformace, BWT), principy a implementace.
8. Slovníkové metody: Rodina metod LZ77 a varianta Deflate, principy a implementace.
9. Slovníkové metody: Rodina metod LZ78 a varianta LZW, principy a implementace.
10. Další bezeztrátové metody: Gramatické, statistické a jiné vybrané metody.

Anotace kurzu: Zpracování diplomové práce podle pokynů vedoucího práce.

Rámcový obsah kurzu: Předmět je třetí částí kurzu zaměřeného na tvorbu diplomové práce. Obsah předmětu určuje vedoucí diplomové práce podle jejího tématu. Předmět probíhá formou individuálních konzultací studenta s vedoucím práce. Téma práce si student vybírá v souladu s platnými předpisy.

Anotace kurzu: Cílem kurzu je seznámit studenty s pokročilými tématy z oblasti operačních systémů a jejich implementace.

Rámcový obsah kurzu: Kurz prohlubuje znalosti soudobých operačních systémů, zabývá se podrobně konkrétními řešeními používanými v operačních systémech Linux a Windows NT. Jsou probírána pokročilá témata z oblasti operačních systémů.

1. zavedení a spuštění operačního systému, jaderný režim procesoru, inicializace systému, obsluha přerušení
2. architektura operačních systémů, rozhraní poskytované jádrem OS
3. plánování úloh, synchronizace, plánování úloh a synchronizace uvnitř jádra OS
4. správa paměti, virtuální paměť, správa paměti jádra OS
5. I/O, plánování I/O, rozhraní a prostředky pro tvorbu ovladačů, správa napájení
6. moderní souborové systémy, specializované souborové systémy, síťové souborové systémy
7. víceprocesorové a vícejádrové systémy
8. virtualizace, distribuované systémy, cloud
9. systémy pracující v reálném čase, embedded systémy, IoT
10. podrobný rozbor operačních systémů Windows NT, Linux, Android a iOS

Anotace kurzu: Studenti získají zkušenosti s prací v IT firmě, kde aplikují své znalosti a ověří si své schopnosti.

Rámcový obsah kurzu: Průběh odborné praxe:

1. Zvolení si firmy z oboru informatika (IT).

2. Se zástupcem firmy vyplnění Smlouvy o zabezpečení odborné praxe studenta PřF
(https://www.prf.upol.cz/zamestnanci/predpisy-a-formulare/#c5580), odevzdání garantovi předmětu před započetím praxe k podpisu zástupcem PřF.

3. S konzultantem z firmy vytvoření plánu praxe obsahujícího popis pracovní náplně studenta a časový plán praxe. Předložení garantovi předmětu před započetím praxe ke schválení.

4. Vykonání praxe ve firmě pod vedením konzultanta po dobu minimálně 3 měsíců v celkovém rozsahu práce minimálně 60 hodin (5/týden).

5. Odevzdání hodnocení průběhu praxe vzhledem k plánu vypracované konzultantem.

6. Vypracování shrnutí výsledků dosažených během praxe a zhodnocení přínosu praxe studentem.

Anotace kurzu: Studenti se seznámí se základními a pokročilými webovými technologiemi.

Rámcový obsah kurzu: Cílem předmětu je seznámit studenty s pokročilými webovými technologiemi.

Probírané učivo:
- Základní webové technologie.
- Element canvas.
- Adaptivní design
- Webové komponenty
- Šablonovací a ORM systémy.
- Pokročilé možnosti JavaScriptu.
- AMP
- Optimalizace pro vyhledávače (SEO)

Anotace kurzu: Zpracování diplomové práce podle pokynů vedoucího práce.

Rámcový obsah kurzu: Předmět je čtvrtou částí kurzu zaměřeného na tvorbu diplomové práce. Obsah předmětu určuje vedoucí diplomové práce podle jejího tématu. Předmět probíhá formou individuálních konzultací studenta s vedoucím práce. Téma práce si student vybírá v souladu s platnými předpisy.

Anotace kurzu: Předmět seznamuje studenty s aktualitami v oboru.

Rámcový obsah kurzu: Předmět je zařazen na konci studijního plánu. Posluchači jsou v něm seznámeni s aktualitami v oboru. Jde například o aktualizaci znalostí získaných v absolvovaných předmětech, o seznámení posluchačů s novými trendy v oblasti teorie i praxe informatiky a podobně. Předmět je zabezpečován několika pracovníky katedry a pozvanými odborníky z praxe, výuka probíhá blokovou formou.

Anotace kurzu: Studenti se seznámí se vybranými pokročilý základními pojmy z algoritmů a složitosti.

Rámcový obsah kurzu: Předmět se zabývá pokročilou analýzou vyhledávacích algoritmů a analýzou datových struktur.

Binarní vyhledávací stromy -- náhodně vybudované stromy, složitost v průměrném případě, průměrná výška, Catalanova čísla;
Fibonacciho stromy, vyvážené stromy;
Hashování -- složitost v průměrném případě, univerzální hashování, dokonalé hashování;
Quicksort -- lineání výběr mediánu, složitost v průměrném případě;
Trie, statické a dynamické R-stromy, M-stromy, kD-stromy;
Pagerank.

Anotace kurzu: Kurz seznamuje studenty s možnostmi funkcionálního programování na platformě Java a s moderními jazyky podporující funkcionální programování na této platformě.

Rámcový obsah kurzu: 1. Možnosti a omezení funkcionálního programování v jazyce Java. 2. Jazyk Clojure, jeho vlastnosti, kolekce, srovnání s jinými jazyky vycházejícími z LISPu. 3. Objektově orientované programovaní v jazyce Clojure a integrace s ostatními jazyky. 4. Paralelní programovaní v jazyce Clojure. 5. Pokročilé vlastnosti, makra, tvorba DSL v jazyce Clojure. 6. Jazyk Scala, základní vlastnosti a syntaxe. 7. Typový systém, řízení výpočtu v jazyce Scala. 8. Standardní knihovna a kolekce v jazyce Scala, integrace s ostatními jazyky. 9. Prostředky pro paralelní programovaní v jazyce Scala.

Anotace kurzu: Studenti se seznámí se základními pojmy z fuzzy logiky a fuzzy množin.

Rámcový obsah kurzu: Předmět je úvodem do fuzzy logiky a fuzzy množin. Pokrývá teoretické základy a vybrané aplikace. " Úvod do fuzzy logiky a fuzzy množin. Historie a motivace. " Struktury pravdivostních hodnot, operace logických spojek. " Fuzzy množiny a fuzzy relace, základní operace. " Řezy, princip rozšíření, fuzzy čísla. " Compositional rule of inference, pravidlové fuzzy systémy. " Fuzzy regulátory. " Fuzzy množiny a modelování nejistoty, související přístupy. " Vybrané aplikace fuzzy logiky a fuzzy množin.

Anotace kurzu: Studenti se seznámí s pokročilými partiemi teorie grafů.

Rámcový obsah kurzu: Předmět podává přehled o vybraných problémech a metodách teorie grafů.

1. Základní grafové pojmy.

2. Cestování v grafech.

3. Barvení grafů.

4. Dekompozice grafů.

5. Náhodné grafy.

6. Velké grafy, internet, sociální sítě.

Anotace kurzu: Studenti se seznámí se základními pojmy z matematické logiky.

Rámcový obsah kurzu: Předmět logiky: logika v průniku různých disciplín, historický vývoj, matematická logika, význam pro informatiku.
Výroková logika (VL): jazyk, formule, pravdivostní ohodnocení, sémantické vyplývání, tautologie, splnitelné formule, tabulková metoda.
Axiomatický systém VL: axiomy, odvozovací pravidla, pojem důkazu, věta o dedukci, vybrané dokazatelné formule, vybrané věty (o nahrazení, o ekvivalenci, o neutrální formuli), teorie, bezespornost, věta o korektnosti a úplnosti (slabá a silná).
Predikátová logika (PL): jazyk, termy, formule a zakladní syntaktické pojmy; sémantika: struktury pro predikátovou logiku, ohodnocení, ohodnocení termů a formulí, tautologie, splnitelné formule, sémanticke vyplývání a základní sémantické pojmy, teorie a model teorie.
Axiomatický systém PL: axiomy, odvozovací pravidla, pojem důkazu, věta o dedukci, rozšíření a konzervativní rozšíření, věta o konstantách, základní dokazatelné formule, věta o variantách, bezespornost; úplnost PL: věta o korektnosti, henkinovská teorie a věta o henkinovském rozšíření, úplná teorie a věta o zúplnění, modely z konstant a věta o kanonické struktuře, věta o úplnosti.
Úvod do Gödelových výsledků o neúplnosti, první a druhá věta o neúplnosti. Nerozhodnutelnost predikátové logiky.
Úvod do logického programování: rezoluce, úplnost rezoluce, vztah k Prologu. Příklady v Prologu.
Úvod do neklasických logik: fuzzy logika, modální logika, temporální logika. Příklady a aplikace.

Pozn.: Předmět je otevírán každoročně

Anotace kurzu: Studenti získají praktickou zkušenost s verifikací programů a seznámí se s příslušnými teoretickými základy.

Rámcový obsah kurzu: 1. Úvod. Pojem reaktivních systémů, příklady.
Přechodové systémy jako základní model.
Neformální uvedení jazyka CCS (Kalkulus komunikujících systémů)
pro popis (reaktivních) systémů.

2. Kompletní definice jazyka CCS (syntaxe a sémantika), příklady.
CCS s proměnnými.

3. Behaviorální ekvivalence (tj. pojem ekvivalentního chování systémů).
Ekvivalence podle množin běhů (trace equivalence).
Bisimulační ekvivalence; bisimulační hry.

4. Vlastnosti silné bisimulační ekvivalence.
Interní akce. Slabá bisimulační ekvivalence.
Příklad (malý komunikační protokol).

5. Softwarový nástroj Concurrency Workbench, CWB (Edinburgh, UK).
Modální logika HML (Henessy-Milner Logic); popis jednoduchých
vlastností chování systému.

6. Další příklady v CWB.
Korespondence bisimulační ekvivalence a HM-logiky.
Význam abstraktního pojmu pevného bodu v úplných svazech
pro definici sémantiky rekurzivních programů.

7. Výpočet bisimulační ekvivalenci jako pevného bodu.
HM-logika s rekurzí; charakterizace pomocí her.

8. Vyřešení malého projektu: modelování protokolu s alternujícím bitem
(alternating bit protocol) v jazyku CCS a verifikace v nástroji CWB.

9. Přechodové systémy s časem.
Jazyk CCS s časem (timed CCS) a časované automaty (timed automata).

10. Časovaná a nečasovaná bisimulační ekvivalence.
Konstrukce regionů (regions) u časovaných automatů.
HM-logika s časem.

11. Softwarový nástroj UPPAAL (založený na časovaných automatech).
Modelování, specifikace, simulace a verifikace v UPPAALu na
praktických příkladech.

12. Vyřešení malého projektu: modelování a analýza `drbajících dívek'
(gossiping girls) v nástroji UPPAAL.

13. Stručná informace o dalších oblastech verifikace.
Shrnutí kursu, podrobné informace o formě a obsahu zkoušky.

Anotace kurzu: Vývoj software nazarhnuje jen IDE, programovací jazyk a produkční prostředí. Pro zajištění udržitelného vývoje je třeba celé řady podpůrných technologií a technik, které zvyšují efektivitu, doplňují pracovní workflow nebo snižují chybovost bez ohledu na zvolený jazyk.

Rámcový obsah kurzu: 1) Úvod do verzovacích nástrojů a jejich přehled 2) GIT nástroj současnosti a) Nádstavby Gitu (GITHUB, GITLAB) b) Verzovací strategie (GitFlow, OneFlow) c) Nástroje pro práci s Gitem d) Praktické ukázky 3) Automatizace deploymentu aplikací (DevOps) a) Příprava a ukázky deploymentu s využitím Ansible b) Kontejnerová architektura c) Propojení s verzovacím nástrojem GIT d) Continuous delivery, Continuous integration 4) Project management nástroje (Issue management tool) a) Redmine

Anotace kurzu: Studenti se seznámí s paralelními a distribuovanými systémy, algoritmy, důkazy jejich právnosti, složitostí.

Rámcový obsah kurzu: Historie paralelních algoritmů - jejich správnost. Programová logika. Problém kritické sekce, algoritmy a důkazy správnosti. Bariéry - správnost a složitost řešení, použití. Použití semaforů pro řešení klasických problémů: Čtenářů a písařů, Kuřáků, Čekajícího holiče. Modely distribuovaných algoritmů, globální stav. Logický čas. Vzájemné vyloučení v distribuovaném modelu. Detekce uváznutí a ukončení.

Anotace kurzu: Cílem kurzu je seznámit studenty s pokročilými vlastnostmi platforem Java SE a Java EE (Jakarta EE).

Rámcový obsah kurzu: 1. Platforma Java EE (Jakarta EE), Enterprise Java Beans.
2. Tvorba webových aplikací s využitím Java EE: servlety, JSP, JSF.
3. Tvorba a použití webových služeb s využitím JAX-WS, JAX-RS.
4. Objektově-relační mapování, Java Persistence API, knihovna Hibernate.
5. Integrace aplikací s využitím Java Message Services.
6. Prostředky pro tvorbu vícevláknových aplikací a synchronizaci.
7. Bezpečnostní model platformy Java.
8. Rozhraní pro skriptování a překlad kódu.
9. Manipulace s JBC, generovaní kódu pro JVM.

Anotace kurzu: Cílem kurzu je seznámit studenty s pokročilými vlastnostmi platforemy .NET.

Rámcový obsah kurzu: 1) opakování pokročilých vlastností jazyka C# (delegáty, lambda
výrazy, práce s daty, LINQ)
2) paralelní zpracování dat
3) asynchronní programování (async, await)
4) Parallel LINQ
5) ASP.NET MVC, RestApi (Odata)
6) objektově relační mapování, EntityFramework
7) interoperabilita, unmanaged prostředí, pointery
8) .NET Core
9) CIL (MSIL)
10) sestavení a nasazení aplikace, tvorba knihoven, závislosti

Anotace kurzu: Cílem kurzu je prakticky seznámit studenty s různými aspekty vývoje software, obzvláště pak s těmi, které jsou spojeny se zapojením se do již probíhajícího vývoje a existujícího týmu vývojářů.

Rámcový obsah kurzu: V rámci předmětu student či studentka vypracuje projekt, který bude představovat implementaci nové ucelené funkcionality do již existujícího softwarového celku. Mělo by se jednat o open-source projekt nebo projekt spolupracující firmy. Náročnost projektu by měla být v intervalu 60 až 80 hodin práce. Se začleněním a počáteční orientací v projektu by měl studentovi či studentce pomáhat vhodný mentor, který s daným softwarovým celkem má již zkušenosti.

Při zpracování projektu student postupuje následovně.
1. Zvolí si téma projektu a mentora.
2. Zpracuje návrh projektu a nechá jej schválit vyučujícím a mentorem.
3. Implementuje funkcionalitu dle návrhu projektu, spolupracuje s ostatními vývojáři.
4. Vypracuje závěrečnou zprávu, demonstruje výsledky práce vyučujícímu.

Anotace kurzu: Studenti se seznámí se základními pojmy z teorie informace a kódování.

Rámcový obsah kurzu: Předmět je úvodem do teorie informace, jejích aplikací a teorie kódování.

" Entropie, podmíněná a sdružená entropie, vzájemná informace.
" Základní nerovnosti teorie informace.
" AEP (asymptotic equipartition property) a její aplikace.
" Vybrané aplikace teorie informace.
" Základní pojmy kódování.
" Optimální kódy.
" Samoopravné kódy (základní pojmy, blokové kódy, lineární kódy).

Anotace kurzu: Seznámit studenty se základními problémy a algoritmy výpočetní geometrie.

Rámcový obsah kurzu: Předmět se věnuje typickým geometrickým úlohám v rovině s aplikacemi zejména v databázích, geografických informačních systémech, počítačové grafice, počítačovém vidění, robotice apod. a algoritmickým technikám pro jejich řešení.

1. Datové struktury pro výpočetní geometrii. Obecné algoritmické techniky.
2. Konvexní obal množiny bodů.
3. Průsečíky úseček.
4. Triangulace mnohoúhelníka.
5. Hledání polohy bodu, hledání sousedů bodu. Voroného diagram, Delaunayova triangulace.
6. Algoritmy výpočetní geometrie v robotice: plánování pohybu robota, hledání nejkratší dráhy.
7. Další vybrané problémy.

Anotace kurzu: Předmět vysvětluje teoretické i praktické souvislosti bioinformatiky. Jsou zahrnuty biologické databáze, seřazování sekvencí ("alignment"), struktury genů a proteinů, predikce proteinové struktury, molekulární fylogenetika, genomika, proteomika a glykobiologie. Studenti získají praktické zkušenosti s nástroji bioinformatiky a budou rozvíjet dovednosti ve sběru a prezentaci bioinformatických dat, stejně jako základy programování ve skriptovacím jazyce.

Rámcový obsah kurzu: 1) Úvod do bioinformatiky a informačních zdrojů definice bioinformatiky; historické a vědecké souvislosti vývoje bioinformatiky; problematika studovaná a řešená pomocí nástrojů bioinformatiky; druhy databází (primární vs. sekundární; formáty databázových dat); vysvětlení vztahu mezi DNA, RNA a proteiny; vysvětlení významu strukturní podobnosti a homologie; získávání relevantních informací o genomech a proteomech; odborná literatura z oblasti bioinformatiky; zdroje informací v databázi PubMed 2) Práce se sekvencemi (nukleotidovými a aminokyselinovými) struktura genů a genomů; rozdíly mezi prokaryontními a eukaryontními geny; získání informací o daném genu; interpretace záznamu v GenBank; analýza celých genomů; nalezení chyb v sekvenci DNA; analýza DNA sekvencí (stanovení obsahu GC, hledání kodonů, vnitřní repetice); hledání ORF, exonů a intronů; sestavování fragmentů sekvencí; interpretace záznamu v databázi Swiss-Prot; popis primární struktury proteinu; databáze proteinových struktur a obsažené informace; predikce fyzikálně-chemických vlastnosti proteinu ze sekvence; analýza primární struktury proteinu; popis sekundární struktury proteinu; nalezení známých domén daného proteinu 3) Porovnávání sekvencí a vyhledávání na základě podobnosti ("similarity search") význam sekvenční homologie; interpretace výsledků vyhledávání BLAST; interpretace střední hodnoty (e, "expectation value"); použití aplikace BLASTP pro porovnávání proteinových sekvencí; použití BLASTn pro porovnávání sekvencí DNA; nastavení parametrů BLAST pro efektivnější porovnávání; použití PSI-BLAST k nalezení příbuzných proteinových sekvencí; konstrukce a interpretace "dot plots" pro porovnání sekvencí; algoritmy pro seřazování sekvencí; použití online nástrojů pro lokální alignment proteinových sekvencí; použití online nástrojů pro globální alignment proteinových sekvencí; získávání vhodných sekvencí pro vícenásobné seřazení sekvencí (MSA, "multiple sequence alignments"); použití online nástrojů pro MSA; interpretace výsledků MSA; praktické použití MSA 4) Proteinové struktury význam skládání ("folding") a trojrozměrné struktury proteinů; predikce sekundární struktury proteinů; nalezení strukturních analogů proteinové sekvence; získávání 3-D struktur z databáze PDB; instalace a konfigurování prohlížeče proteinových struktur; prohlížení a manipulace s proteinovými strukturami na počítači; popis strukturních elementů (alfa šroubovice, beta skládané listy, klubka); strukturní klasifikace proteinů pomocí online nástrojů 5) RNA struktury, SNP and haplotypy definice genomiky a popis bioinformatických aplikací, které využívá; definování jednonukleotidových polymorfismů (SNP, "single nucleotide polymorphism") a popis jejich obecného rozšíření v lidském genomu; definování haplotypů a jejich význam pro bioinformatickou analýzu; vysvětlení aplikací analýzy SNP a haplotypů; získání a interpretace dat o SNP a haplotypech z prohlížeče genomu; popis sekundární struktury RNA; použití online nástrojů pro získání RNA sekvencí a strukturní predikce RNA; popis rozdílných typů RNA včetně miRNA; použití online nástrojů k nalezení elementů popisujících sekundární strukturu RNA; použití online nástrojů pro hledání miRNA v RNA sekvencích 6) Fylogenetika a srovnávací genomika definice fylogeneze a hledání fylogenetických vztahů pomocí bioinformatických nástrojů; seřazení sekvencí s použitím programu ClustalW; odhad vzdálenosti mezi sekvencemi; rozdíl mezi orthology, paralogy a xenology; konstrukce fylogenetických stromů s použitím programu ClustalW; popis algoritmů pro konstrukci fylogenetických stromů (UPGMA, fitch, neighbor-joining); konstrukce stromů použitím programového balíku Phylip 7) Bioinformatika v glykobiologii struktury sacharidů; databáze glykoenzymů; glykosylace proteinů; bioinformatická analýza glykanových struktur; predikce proteinové glykosylace; program Glycoworkbench; experimentální metody analýzy glykosylace proteinů; 3-D struktura komplexních sacharidů; int

Anotace kurzu: Studenti se seznámí s pokročilými pojmy z algoritmů a složitosti.

Rámcový obsah kurzu: Předmět je úvodem do problematiky těžkých problémů, zejm. algoritmů pro těžké problémy a souvisejících partií teorie složitosti.

" Přibližná řešení těžkých problémů
" Složitost optimalizačních problémů
" Aproximační algoritmy pro vybrané těžké problémy, metody jejich návrhu
" Aproximační třídy
" Randomizované výpočty
" Heuristiky

Anotace kurzu: Studenti se seznámí se základními pojmy z analýzy a zpracování obrazu.

Rámcový obsah kurzu: 1. Rekonstrukce obrazu
- šum: Gaussův šum, exponenciální šum, uniformní šum, ...
- odhad šumových parametrů
- filtrace v prostorové doméně
- filtrace ve frekvenční doméně
- odhad degradující funkce
- inverzní filtrace
- Wienerova filtrace

2. Waveletová transformace
- základní pojmy: obrazové pyramidy, subband kódování, Haarova transformace, ...
- diskrétní waveletová transformace
- spojitá waveletová transformace
- rychlá waveletová transformace
- komprese obrazu pomocí waveletová transformace (JPEG 2000)

3. Matematická morfologie
- dilatační a erozní operátor
- operátor uzávěru a otevření
- použití: hranový detektor, výpočet konvexního obalu, výpočet skeletonu, ...
- rozšíření pro šedotónové obrázky, fuzzy morfologie

4. Segmentace obrazu
- detekce bodů, čar a hran
- spojování hran
- prahování
- segmentace založená na hledání oblastí

5. Popis a reprezentace obrazu
- reprezentace: řetězové kódy, polygonální aproximace, signatury, ...
- deskriptory hran: tvarová čísla, Fourierovu deskriptory, statistické momenty, ...
- deskriptory oblastí: topologické deskriptory, momenty dvourozměrných funkcí, ...
- použití metody hlavních komponent

Anotace kurzu: Studenti se seznámí se základními pojmy z formální konceptuální analýzy.

Rámcový obsah kurzu: Předmět je úvodem do formální konceptuální analýzy.

" Úvod, historie, motivace.
" Formální kontext, formální koncept, konceptuální svaz.
" Galoisovy konexe a uzávěrové operátory.
" Hlavní věta konceptuálních svazů.
" Algoritmy pro výpočet konceptuálního svazu.
" Vícehodnotové kontexty.
" Atributové implikace, Armstrongovy axiomy, úplnost.
" Báze, algoritmus pro výpočet báze.
" Úvod fo formální konceptuální analýzy dat s fuzzy atributy.
" Vybrané aplikace formální konceptuální analýzy.

Anotace kurzu: Poskytnout studentům základní znalosti o Human Computer Interaction & Human Factors jako vědecké disciplíně, poskytnout přehled o jejích metodách a nástrojích, ukázat vztah k základním a aplikovaným disciplínám. Cílem předmětu je osvětlit výzkum za doporučeními (best practices) návrhu HCI a ukázat vztah mezi zpracováním informací lidmi a návrhem systémů. V průběhu kurzu budou vysvětleny a demonstrovány i nové interakční techniky.

Rámcový obsah kurzu: 1. Úvod do HCI & Human Factors 2. Vizuální, sluchový, hmatový a vestibulární systém 3. Poznávání, paměť, stres a pracovní zátěž 4. Rozhodování 5. Metodika (metody výzkumu a hodnocení) 6. Návrh dotazníků a rozhovorů 7. Rozhraní řeči 8. VR & AR 9. Sledování očí 10. Adaptivní / afektivní / multimodální / cross-modální uživatelská rozhraní

Anotace kurzu: Studenti se seznámí se základními principy a technikami kyber-fyzikálních systémů

Rámcový obsah kurzu: 1. Úvod do kyber-fyzikálních systémů
2. Reaktivní komponenty a jejich vlastnosti
3. Skládání synchronních systémů
4. Podmínky bezpečnosti, invarianty, verifikace
5. Asynchronní procesy a jejich vlastnosti
6. Bezpečnost, blokovanost, fairness v asynchronních systémech
7. Temporální logiky
8. Ověřování modelů, Büchiho automaty, živost systémů
9. Spojité modely, lineární systémy, návrh kontrolorů
10. Časované modely, časované automaty
11. Real-time scheduling, koncepty, architektura, EDF scheduling
12. Hybridní systémy, modely, stabilita, lineární hybridní systémy

Anotace kurzu:

Rámcový obsah kurzu: Předmět je první částí dvousemestrálního kurzu věnovaného hlavním metodám
strojového učení a získávání znalostí z dat.

1. Data (typy dat, základní pojmy).

2. Shlukování.

3. Klasifikace.

4. Závislosti v datech.  Asociační pravidla.

5. Analýza grafů a strukturovaných dat.

Anotace kurzu: Studenti se seznámí se základními pojmy potřebnými pro použití geometrie v informatice.

Rámcový obsah kurzu: Předmět je určen zejména studentům informatiky zajímajícím se o oblasti, ve kterých se používají základní pojmy geometrie (počítačová grafika, zpracování dat, geografické informační systémy atd.).

1. Opakování vektorových prostorů: Vektorové prostory a podprostory, lineární nezávislost, báze a souřadnice. Lineární zobrazení a jejich matice.

2. Opakování afinních prostorů: Afinní prostory a podprostory. Afinní kombinace, afinní obaly. Souřadnice v afinních prostorech: Afinní báze, afinní souřadnice. Obecná poloha bodů, bodové báze a barycentrické souřadnice, matice přechodu. Afinní zobrazení a jejich matice. Rovnice afinního podprostoru.

3. Vzájemná poloha afinních podprostorů, příčka mimoběžek.

4. Orientace: Orientace vektorových a afinních prostorů a podprostorů. Orientace na množinách, zavedení orientace pomocí vnějšího vektoru. Orientovaná afinní zobrazení.

5. Konvexnost: Konvexní kombinace, konvexní obal, konvexní množiny. Mnohostěny, polytopy, poloprostory.

6. Eukleidovské prostory: Vektorové prostory se skalárním součinem a jejich vlastnosti. Eukleidovské prostory a podprostory, ortogonální a ortonormální afinní báze a souřadnice. Odchylka a vzdálenost podprostorů, nejkratší příčka mimoběžek. Shodnost a podobnost.

7. Projektivní prostory: Projektivní prostory a podprostory, projektivní rozšíření afinních prostorů. Homogenní souřadnice. Projektivní zobrazení a transformace a jejich matice. Princip duality.

8. Úvod do diferenciální geometrie křivek: Pojem křivky v eukleidovském prostoru. Spojitost, derivace. Délka křivky, parametrizace délkou oblouku. Tečna, normála, binormála, Frenetův trojhran. Křivky používané v počítačové grafice.

Anotace kurzu: Studenti se seznámí se základními pojmy z překladačů.

Rámcový obsah kurzu: Kurs studenty seznamuje se základními výsledky a metodami teorie překladačů s důrazem na proces, jakým probíhá překlad ze zdrojového do cílového jazyka. Probírané partie zahrnují pokročilé vlastnosti bezkontextových jazyků a deterministickou syntaktickou analýzu. Studenti jsou dále seznámeni s technikami sémantické analýzy, vytváření interních forem a základními metodami překladu.

1. Základní struktura překladače. Fáze analýzy a syntézy překladu.

2. Lexikální analýza, její úloha a konstrukce lexikálního analyzátoru.

3.Bezkontextové jazyky a jejich vlastnosti.

4. Deterministické zásobníkové automaty. Deterministická syntaktická analýza, množiny First a Follow.

5.Syntaktická analýza shora-dolů, gramatiky LL(1). Konstrukce syntaktického analyzátoru metodou rekurzivního sestupu.

6.Syntaktická analýza zdola-nahoru. Konstrukce syntaktického analyzátoru pro gramatiky SLR(1), LR(0), LALR(1) a LR(1).

7. Syntaktické chyby při překladu, jejich ošetření a zotavení z chyb při syntaktické analýze.

8. Nástroje pro generování lexikálních a syntaktických analyzátorů (lex, yacc).

9. Sémantická analýza. Atributové gramatiky a jejich specifické typy pro analýzu shora-dolů a analýzu zdola-nahoru.

10. Interní formy programu. Překlad základních příkazů programovacích jazyků do interní formy.

11. Tabulky symbolů a prostředí programu. Úvod do generování kódu.

Anotace kurzu: Cílem semináře je představit MATLAB jako účinný nástroj pro vytváření prototypů algoritmů, tvorbu experimentů, analýzu a vizualizaci dat.

Rámcový obsah kurzu: 1. Úvod do MATLABu, možnosti a použití MATLABu, základy syntaxe, matematické operace v MATLABu.
2. Programování v MATLABu I., základy programování v MATLABu, prostředky pro řízení běhu programu.
3. Programování v MATLABu II.,
pokročilejší programátorské konstrukty, funkce, funkcionální programování v MATLABu.
4. Programování v MATLABu III., objektově orientované programování v MATLABu.
5. Programování v MATLABu IV., toolboxy a jejich tvorba.
6. Programování v MATLABu V.,
paralelizace, základy práce s grafikou.
7. Výpočty v MATLABu, programování experimentů v MATLABu.
8. Ladění a optimalizace programů, základní ladící a profilovací nástroje, vektorizace, implicitní paralelizace.
9. Vizualizace dat, možnosti kreslení grafů, úprava grafů, export, základy želví grafiky, fraktály.
10. Napojení na programovací jazyk C/C++, vytváření a kompilace podprogramů v C/C++ a jejich napojení na MATLAB.
11. Tvorba GUI aplikací, tvorba uživatelského rozhraní, interaktivní experimenty, progress bar.
12. Alternativy k MATLABu, GNU Octave, programovací jazyk Julia.

Anotace kurzu: Témata probíraná v předmětu Teorie her jsou: Kombinatorické hry, hry s nulovým součtem, lineární programování, simplexová metoda, základní věta o dualitě, řešení her s nulovým součtem, hry s nenulovým součtem a hry více hráčů. Student by měl po absolvování tohoto předmětu rozumět základním pojmům a základním metodám teorii her. Též by měl umět aplikovat tyto metody při řešení jednoduchých konfliktních a rozhodovacích situací standardního typu.

Rámcový obsah kurzu: Sylabus předmětu:

Hry v strategickém tvaru
Nashova rovnováha
Racionalizace, Korelovaná rovnováha
Nashova věta
Evoluce a učení ve hrách
Hry v rozšířeném tvaru
Opakované hry
Neúplná informace

Anotace kurzu: Naučit studenty práci na vývojovém projektu, práci v malém týmu, práci s teamovými vývojovými nástroji na správu kódu, zadávaní požadavků, projektový management a komunikačním dovednostem (prezentace, kontakt s klientem, komunikce vrámci týmu). Předmět je první částí dvousemestrálního kursu Týmový projekt a je doporučeno absolvovat i druhou část, předmět Týmový projekt 2.

Rámcový obsah kurzu: 1.Projekt a projektový management - úkoly, WBS, závislosti, metoda kritické cest, Ganttův diagram, plánování zdrojů , sledování průběhu projektu - včetně použití software
2. Psychologie práce v teamu
3. Požadavky klienta, analýza požadavků, komunikace s klientem
4. Softwarová architektura, infrastruktura a funkční návrh řešení
5. Programování v týmech
6. Testování softwaru, druhy testů, správa chyb
7. Tvorba dokumentace: programátorská a uživatelská dokumentace
8. Prezentace návrhu řešení i prezentace samotného řešení

Předmět je vyučován odborníkem z praxe.

Anotace kurzu: Studenti se v semináři seznámí se základy robotiky a základy programování robotů.

Rámcový obsah kurzu: Seminář proběhne blokovou formou ve školicím centru společnosti ABB pod vedením lektora společnosti ABB a pod dohledem garanta předmětu.

Bezpečnost v robotice, pracovní režim robota, HW a SW komponenty, souřadné systémy.

Základy programování robotů; procedury, metodika zapouzdřování;
datové typy; okno operátora; pohybové instrukce; řízení toku dat;
vstupní a výstupní signály, ovládání externích zařízení; zálohování a obnova systému.

Roboty ABB a software RobotStudio.

Anotace kurzu: Úvodní kurz z kvantové teorie informace, kvantového počítání a kvantové komunikace. Studenti získají základní poznatky z této oblasti a schopnost samostatně řešit vybrané typy problémů z této oblasti.

Rámcový obsah kurzu: 1. Fyzikální aspekty zpracování informace, kvantová teorie
2. Kvantové stavy, kvantové operace, kvantové měření, kvantová provázanost
3. Kvantový počítač, kvantová logická hradla
4. Kvantová Fourierova transformace, Shorův algoritmus, kvantové vyhledávací algoritmy
5. Fyzikální realizace kvantových počítačů
6. Entropie v kvantové teorii informace, kvantová komprese dat
7. Kvantová komunikace, kvantová korekce chyb
8. Kvantová kryptografie: principy a důkazy bezpečnosti
9. Kvantová kryptografie: implementace
10. Kvantová teleportace, přepínání kvantové provázanosti
11. Kvantové komunikační sítě, kvantové opakovače

Anotace kurzu: Cílem předmětu VCJ/AIII4 je rozvoj jazykových dovedností v oblasti všeobecné angličtiny na úrovni B2 podle Evropského referenčního rámce pro studium jazyků. Předmět se zaměřuje na rozšíření slovní zásoby, upevňování znalosti gramatiky a rozvíjení schopnosti číst s porozuměním, rozumět slyšenému a vyjadřovat se k obecným tématům. Pracuje se především s obecným jazykem, jak jej slyší a užívají rodilí mluvčí v reálných každodenních situacích. Nárust slovní zásoby studentů. Prohloubení gramatických znalostí. Další rozvoj čtyř základních dovedností (mluvení, čtení, poslech a psaní). Rozšíření znalostí běžných konverzačních obratů mluvené angličtiny.

Rámcový obsah kurzu: Lekce: jazykové zaměření
3B - position of adverbs and adverbial phrases; adverbs and adverbial phrases; word stress and intonation; writing 2
4A - future perfect and future continuous; the environment, the weather
4B - zero and first conditionals, future time clauses; expressions with 'take'; sentence rhythm; writing 3
Revise and check 3 + 4
5A - unreal conditionals; feelings; word stress in 3- or 4-syllable adjectives; writing an article
5B - structures after 'wish'; expressing feelings with verbs or -ed/-ing adjectives; sentence rhythm and intonation
Practical English 3

Anotace kurzu: Předmět si klade za úkol seznámit posluchače s využitím počítačů při měření a analýze obrazové informace získané 1D a 2D CCD senzory. První část je věnována vztahu číslicového zpracování obrazu k ostatním příbuzným disciplínám, digitalizaci analogových signálů a popisu typických CCD snímačů. Druhá část vychází ze zpracování obrazové matice a její geometrické, statistické i spektrální vyhodnocování. Pozornost je věnována metodám rozpoznávání (příznakové, strukturální) a analýze geometrických tvarů v obraze.

Rámcový obsah kurzu: 1. Vztah číslicového zpracování obrazů k ostatním příbuzným disciplínám, přehled, typy, rozdělení.
2. Videosignály. A/D - Tv signály, typy barevných formátů, CCD detektory (1D-2D kame-ry), scanner, grabber.
3.Digitální obraz. Obrazová matice, obrazové soubory, obrazový analyzátor DIPS.
4. Zpracování obrazových souborů. Popisná statistika ? histogram, cum. Histogram, zá-kladní operace nad obrazovou maticí (Add, Subtract, Difference, Multiply, Divide, Lin. kombinace, If then ..., pravděpodobnostní operace s obrazy, logické operace s obrazy (Lu-kaszewiczova logika), prolínání obrazů, filtry, konvoluční matice.
5.Spektrální zpracování obrazu. Diskrétní bázové funkce, obecná disktrétní Fourierova transformace (DFT), rychlá Fourierova transformace (FFT) s redukci času, kmitočtu, algo-ritmus, program, inverzní DFT. Funkce FFT 2D při analýze obrazové matice.
6.Metody měření a rozpoznávání objektů v obraze.
a) Analýza geometrického a fyzikálního tvaru objektu (DIPS). Měření souřadnic. Měření vzdáleností a úhlů. Geometrické transformace, měřítko. Analýza geometrických tvarů (plocha, těžiště, momenty, (hlavní, centrální), Legendreova elipsa, elongace, disperze, ex-tenze, obvod, tvarový faktor, orientace.
b) Příznakové metody rozpoznávání. Diskriminační funkce, kritérium minimální vzdálenos-ti, minimální chyby, parametrické metody odhadů, shluková analýza. Strukturální metody rozpoznávání, volby primitiv, popis formálních jazyků, gramatiky, automaty, syntaktická analýza.
c) Neuronové sítě. Aplikace, praktická ukázka.

Anotace kurzu: Seznámit studenty se základními technikami pro vytváření, testování a nasazení modelů pro obchodování s finančními deriváty.

Rámcový obsah kurzu: - Úvod do klasické a behaviorální finanční teorie
- Systematické obchodování a investiční průmysl
- Metody pro design algoritmického obchodního modelu
- Technická analýza
- Metody evaluace modelu
- Optimalizace parametrů modelu
- Možnosti implementace, reprezentace vstupních dat a modelu
- Kryptoměny a blockchain

Anotace kurzu: Cílem kurzu je seznámit studenty se základními aspekty vývoje programovacích jazyků a s postupy užívanými při jejich vývoji. Po absolvování kurzu by studenti měli mít dostatečné znalosti pro vytvoření vlastního obecného nebo doménově specifického programovacího jazyka.

Rámcový obsah kurzu: 1. syntaxe jazyka, překlad textového vstupu do interní reprezentace
2. sémantika jazyka, rozsahy platnosti symbolů, vazba hodnot na symboly
3. řízení výpočtu, podprogramy
4. objektově orientované programování, interní struktura objektu, metody, polymorfismus
5. typové systémy, typová inference
6. překlad programu, různé interní reprezentace programu
6. běhové prostředí, správa paměti, garbage collectory
7. virtuální stroje
9. základní techniky optimalizace programu
10. funkcionální a logické programovací jazyky

Anotace kurzu: Studenti se seznámí se základními pojmy z logického programování.

Rámcový obsah kurzu: Kurz seznamuje posluchače s logickým programováním a jeho teoretickým modelem založeným na predikátové logice. Kurz obsahuje teoretické pasáže věnující se syntaxi a sémantice logických programů a jejich vztahu k teoriím v predikátové logice. Pozornost je dále věnována činnosti překladače jazyka PROLOG. Na závěr kurzu jsou ukázány aplikace logického programování v expertních systémech.

1. Základy logického programování. Logický program a jeho sémantika. Logické paradigma jako jedno z paradigmat programování.
   
2. Definitní programy a jejich syntaxe. Klauzule, fakta, pravidla a dotazy.
   
3. Deklarativní sémantika definitního programu: herbrandova struktura, herbrandův model, nejmenší herbrandův model a jeho nalezení. Sémantické vyplývání z definitních programů. Substituce, aplikace substituce, uzavřené instance klauzulí, korektní odpovědi. Čisté logické programování a PROLOG.
   
4. Procedurální sémantika logického programu. Rekurzivní datové struktury. Konečné a nekonečné herbrandovy modely. Rekurzivní pravidla. Rekurzivní datové struktury. Unifikace. Nedeterministická inference. Metody odstranění nedeterminismu. Nejobecnější unifikátor a jeho nalezení. Procedurální sémantika definitního programu. Vztah deklarativní a procedurální sémantiky: korektní odpovědi versus vypočtené odpovědi.
   
5. Činnost zásobníku během výpočtu PROLOGu, backtracking, nalezení alternativních řešení.
   
6. Řezy a negace, aritmetika, modifikace databáze. Metalogický predikát řezu. Výpočtová efektivita a řezy. Řízení výpočtu pomocí řezů. Činnost zásobníku během výpočtu PROLOGu obohaceného o řezy. Vytváření podmínek a cyklů pomocí vestavěných predikátů.
   
7. Teoretické přístupy k negaci: předpoklad uzavřenosti světa; negace pomocí neúspěchu v konečně mnoha krocích. Problém neexistence herbrandovského modelu při použití negace. Zavedení negace pomocí řezu. Zabudovaná aritmetika. Modifikace databáze faktů a pravidel.
   
8. Aplikace logického programování v databázových a expertních systémech.
   

Anotace kurzu: Studenti se seznámí se základními pojmy z lambda kalkulu a funkcionálního programování.

Rámcový obsah kurzu: 1. lambda-termy, teorie lambda, věta o pevném bodě, referenční transparentnost, extenzionalita, normální formy. Kombinátory pevného bodu.
2. Vztah lambda-kalkulu k funkcionálnímu programování. Základy programovacího jazyka Haskell.
3. Konzistence a úplnost.
4. Redukce, osnova redukce, beta-redukce, eta-redukce, Churchova-Rosserova vlastnost, Churchův-Rosserův teorém.
5. Výpočty v lambda-kalkulu, lambda-definovatelnost číselných funkcí, rekurzivní funkce, Kleeneova věta.
6. Rozhodnutelnost v lambda-kalkulu.
7. Typovaný lambda-kalkul.
8. Sémantika lambda-kalkulu, denotační sémantika funkcionálních programů.

Na cvičení se kromě procvičování teorie z přednášky budou studenti věnovat funkcionálnímu programování.

Anotace kurzu:

Rámcový obsah kurzu: Předmět je druhou částí dvousemestrálního kurzu věnovaného hlavním metodám
strojového učení a získávání znalostí z dat.

1. Pravděpodobnostní metody reprezentace dat.

2. Grafové modely a Bayesovské sítě: dekompozice.

3. Grafové modely a Bayesovské sítě: šíření evidence.

4. Grafové modely a Bayesovské sítě: učení grafických modelů.

5. Grafové modely a Bayesovské sítě: revize domněnek.

6. Redukce dimenzionality: základní metody (PCA, SVD).

7. Redukce dimenzionality: pokročilé metody (NMF, BFA).

8. Deep learning: modely založené na neuronových sítích.

9. Deep learning: další modely.

Anotace kurzu: Studenti si prohloubí a rozšíří znalosti z oblasti složitosti algoritmů a problémů.

Rámcový obsah kurzu: Připomenutí pojmů Turingův stroj (TS), výpočet (konfigurace, apod.), jazyk přijímaný TS, jazyk rozhodovaný TS, turingovsky vyčíslovaná funkce, Church-Turingova teze.
Jazyky a problémy: vztah rekurzivních a částečně rekurzivních jazyků k jazykům Chomského hierarchie.
Riceova věta, věta o rekurzi a jejich aplikace.
Další modely výpočtů: stroje RAM a vzájemná simulace s TS.
Připomenutí složitosti algoritmů a tříd složitosti, speciálně tříd PTIME a NPTIME.
Další třídy složitosti: Třída PSPACE, třída NPSPACE a Savitchova věta. PSPACE-úplné problémy. Třídy EXPTIME a EXPSPACE.
Třídy paměťové složitosti L a NL.
Alternující Turingovy stroje a příslušné třídy složitosti, s jejich vztahem ke standardním třídám.
Paralelní algoritmy, výpočetní obvody, a třídy AC, NC. PTIME-úplnost.
Polynomiální hierarchie.
Pravděpodobnostní algoritmy a příslušné třídy složitosti.

Anotace kurzu: Naučit studenty práci na vývojovém projektu, práci v malém týmu, práci s teamovými vývojovými nástroji na správu kódu, zadávaní požadavků, projektový management a komunikačním dovednostem (prezentace, kontakt s klientem, komunikce vrámci týmu). Předmět je druhou částí dvousemestrálního kursu Týmový projekt a je předpokládáno absolvování první části, předmětu Týmový projekt 1.

Rámcový obsah kurzu: 1.Projekt a projektový management - úkoly, WBS, závislosti, metoda kritické cest, Ganttův diagram, plánování zdrojů , sledování průběhu projektu - včetně použití software
2. Psychologie práce v teamu
3. Požadavky klienta, analýza požadavků, komunikace s klientem
4. Softwarová architektura, infrastruktura a funkční návrh řešení
5. Programování v týmech
6. Testování softwaru, druhy testů, správa chyb
7. Tvorba dokumentace: programátorská a uživatelská dokumentace
8. Prezentace návrhu řešení i prezentace samotného řešení

Předmět je vyučován odborníkem z praxe.

Anotace kurzu: Cílem předmětu je poskytnout studentům praktické znalosti v oblasti vývoje aplikací založených na Unreal Engine. I když je Unreal Engine hlavně známý díky počítačovým hrám, kurz se zaměřuje především na aplikace pro podniky.

Rámcový obsah kurzu: Vizualizace a konfigurace produktu, s návazností na externí webovské služby a databáze, vizualizace ve virtuální realitě nebo AR.

Anotace kurzu: Cílem semináře je v první části seznámení se a praktické zvládnutí možností softwarových nástrojů určených pro podporu jednotlivých činností při tvorbě a údržbě softwarových produktů, ve druhé části pak zvládnutí aktuálních technologií pro vývoj softwarových produktů.

Rámcový obsah kurzu: Cílem semináře je seznámit studenty s postupy, technikami a nástroji používanými při vývoji rozsáhlých softwarových produktů, a to ve všech jeho fázích. Důraz bude kladen především na jejich aplikování v praxi softwarových firem. Součástí semináře je vystoupení studentů se svými zkušenostmi s využíváním některé z technik. Postupně budou probírány následující aktivity:
- Specifikace požadavků
- Analýza a návrh systému
- Implementace
- Testování
- Řízení projektu
- Nasazení a údržba systému

Anotace kurzu: Studenti se seznámí s vybranými pojmy z 3D počítačové grafiky.

Rámcový obsah kurzu: 1. Bezierova metoda zobrazování křivek a ploch
- Bezierovy křivky (opakování)
- Racionální Bezierovy křivky
- čtyřúhelníkové a trojúhelníkové Bezierovy plochy
- racionální Bezierovy plochy

2. NURBS
- B-spline bázové funkce
- B-spline křivky
- racionální B-spline křivky, NURBS křivky
- B-spline plochy
- racionální B-spline plochy, NURBS plochy
- algoritmy pro vložení a vyjmutí kontrolního bodu
- algoritmy pro zvýšení a snížení stupně
- modelování zajímavých ploch pomocí NURBS

3. Zobrazování těles a trojrozměrných dat
- hraniční reprezentace, šablonování, konstruktivní geometrie
- voxelová grafika
- kódování voxelových modelů raw, run-length, octree, adaptive octree
- raytracing a rasterizace voxelové grafiky
- global illumination
- aproximace povrchu sítí trojúhelníků
- Marching Cube algoritmus

4. Moderní technologie a možnosti paralelního vykreslování 3D grafiky
- grafický HW -- SIMD model
- rasterizační proces / grafická pipeline
- historický pohled na OpenGL/DirectX
- shadery jako nástroj nahrazující fixed function pipeline -- OpenGL 1.0
- OpenCL, CUDA

5. GLSL prakticky
- syntaxe GLSL
- vertex shaderu, fragment shader, příklady
- speciální mapování textur
- pokročilé nasvětlovací techniky (radiozita, ambient occlusion)
- speciální efekty HDR (High Dynamic Range), DOF (Depth Of Field)

Anotace kurzu: Náplní předmětu je rozšíření znalostí o databázových systémech jak teoretických tak i praktických. Náplní předmětu jsou nejen tradiční relační database, ale také nové databáze, tzv. NoSQL database, jako např. MongoDB nebo Cassandra. Jednotlivé problémy jsou prakticky, řešeny nebo demonstrovány na Objektově-Relačním Systému Řízení Báze Dat Oracle12c.

Rámcový obsah kurzu: 1. Integritní omezení a dative modelování
2. Logická a fyzická architektura Systému řízení báze dat
3. Optimalizace dotazů
4. Distribuované databázové systémy
5. Strategie užité v OLTP a OLAP aplikacích
6. 5 Bezpečnost databázových aplikací
7. Přístupové mechanismy
8. NoSQL databáze

Poznámka:
Předmět proběhne pouze pokud se na něj zapíše alespoň 5 studentů.
Předmět je vyučován externistou Dr. Opichalem ve spolupráci s garantem předmětu.

Anotace kurzu: Studenti se seznámí s kryptografií.

Rámcový obsah kurzu: 1. Historie kryptografie.
2. Klasické symetrické šifry. Posouvací, afinní a substituční šifra. Vigenerova šifra. Proudové šifry.
3. Kryptoanalýza klasických šifer.
4. Perfektní bezpečnost. Shannonův teorém. Vernamova šifra.
5. Teoretické aspekty. Falešné klíče, vzdálenost jednoznačnosti. Entropie krypotosystému. Klíčová ekvivokace. Entropie a redundance přirozeného jazyka.
6. Současné blokové šifry. Šifrovací standard DES, 3DES, Two Key 3DES, AES-128, AES-192, AES-256.
7. Úvod do asymetrického šifrování.
8. Asymetrická šifra založená na diskrétním logaritmu.
9. Asymetrická šifra založená na zavazadlovém problému.
10. Asymetrická šifra založená na eliptických křivkách.
11. Asymetrická šifra RSA. Popis algoritmu RSA. Testy prvočíselnosti, faktorizace čísel. Bezpečnost RSA. Prolamování RSA využívající postranní kanály.
12. Kryptografické hashovací funkce.
13. Digitální podpis.
14. Zero-knowledge proofs a další zajímavá témata.

Anotace kurzu: Studenti se seznámí s pokročilými pojmy z relačních databázových systémů.

Rámcový obsah kurzu: Kurs je zaměřen na pokročilé partie z relačních databázových systémů. Během kursu jsou studenti seznámeni se základy relačního modelu a jeho vyjadřovací sílou. Dále je věnována pozornost dotazování a metodám zpracování dotazů včetně optimalizace. Samostatná část kursu je věnována souběžnému zpracování dat v databázových systémech pomocí transakcí a navazujícími problémy. Kurs je ukončen vybranými partiemi z teorie závislostí a ukazuje pravděpodobnostní a podobnostní rozšíření databázového modelu.

1. Relační model dat a relační dotazovací jazyky. Vyjadřovací síla relační algebry. Omezení relačních dotazovacích jazyků.
2. Základní metody zpracování dotazů: algebraická manipulace, zpracování selekcí
3. Zpracování dotazů na spojení: algoritmus vnořených smyček, sort-merge algoritmus, hash-join algoritmus.
4. Modifikace dotazů: optimalizace algebraických výrazů, dekompozice dotazů, optimalizace založené na živých obrazech (tableau)
5. Souběžné zpracování dat v relačních databázových systémech: transakce, serializovatelnost transakcí, kontrola souběžného přístupu, zotavení.
6. Pokročilé partie z teorie závislostí: project-join zobrazení, tableaux a chase.
7. Rozšíření relačních databázových systémů: pravděpodobnostní databáze a podobnostní databáze.

Anotace kurzu: Operační systém Linux je základem internetu, cloudu i mobilních zařízení. Cílem předmětu je získání praktických zkušeností se základy administrace linuxových systémů Red Hat dle osnov komerčního kurzu Red Hat System Administration I, který je přípravou na zkoušku Red Hat Certified System Administrator. Tu lze nepovinně složit po absolvování částí I a II a zvýšit tak kredibilitu na trhu práce.

Rámcový obsah kurzu: Základy příkazové řádky, editace souborů, správa uživatelů a skupin, přístupová práva, práce s procesy a službami, vzdálený shell, analýza systémových logů, správa sítě, přenos souborů, instalace a aktualizace systému, správa souborových systémů a vyhledávání v dokumentaci.

Předmět je vyučován odborníkem z firmy Red Hat.

Anotace kurzu: Studenti se seznámí se základy umělé inteligence, zejména s jejími metodami.

Rámcový obsah kurzu: Předmět je úvodem do umělé inteligence.

1. Předmět umělé inteligence. Vývoj umělé inteligence (významné směry a projekty).

2. Společenské a filozofické otázky umělé inteligence (pojem umělá inteligence; společenský význam; rizika).

3. Řešení problémů (stavový prostor, prohledávání, vybrané metody).

4. Expertní systémy.
Motivace, vývoj expertních systémů. Pravidlové expertní systémy.
Jazyk Prolog; expertní systémy v Prologu.
Fuzzy logika; fuzzy logické pravidlové systémy.

5. Umělé neuronové sítě a deep learning.
Motivace, biologické neuronové sítě. Jednoduchý perceptron. Vícevrstvé sítě (architektura, metoda backpropagation,
univerzální aproximační schopnost, složitost učení).
RBF sítě.
Asociativní neuronové sítě. Samoorganizační mapy.

6. Evoluční výpočty. Inteligence hejna.

8. Reprezentace znalostí.

9. Úvod do zpracování přirozeného jazyka.

Anotace kurzu: Studenti se seznámí s vyhledáváním na webu a konstrukcí webového vyhledávače.

Rámcový obsah kurzu: Cílem předmětu je seznámit studenty s možnostmi webového vyhledávání a základní strukturou soudobých webových vyhledávačů. V rámci semináře si studenti vyzkouší vytvořit jednoduchý webový vyhledávač.

Probírané učivo:
- Úvod do webových technologií a webového vyhledávání.
- Architektura webového vyhledávače.
- Algoritmus PageRank a jeho alternativy.
- Konstrukce webového vyhledávače.
- Web search clustering.

Anotace kurzu: Náplní předmětu je seznámení s problematikou integrace aplikací, základních integračních pattern-ů a nástrojů používaných k integraci.

Rámcový obsah kurzu: 1. Vymezení pojmu integrace aplikací
2. Typy integrací
a. Datová
b. Protokolová
c. Aplikační
d. Integrace legacy aplikací
3. Datové formáty
4. Integrační pattern
a. Coupled
b. Loosely coupled
c. Decoupled
5. Integrační nástroje
6. SOAP and REST services
7. Messaging-ová integrace a messaging-ové systémy
8. Kontejnery a Docker

Poznámka:
Předmět proběhne pouze pokud se na něj zapíše alespoň 5 studentů.
Předmět je vyučován externistou Dr. Opichalem ve spolupráci s garantem předmětu.

Anotace kurzu: IOT je aktuální téma, ale málokdo si umí představit co zahrnuje uvnitř a k čemu se dá reálně použít v průmyslu i mimo něj. Seminář je zaměřený na automatizaci a praktické ukázky použití konkrétních technologií a postupů.

Rámcový obsah kurzu: 1. Přehledová znalost vhodného HW a SW a. Co je k čemu vhodné b. Mini počítače (Raspberry PI, Odroid) c. Inteligentní čidla bez operačního systému d. Arduino 2. Protokoly a komunikace a. MQTT, CoAP, TCP, atp. b. Mobilní přenosové technologie (LoRa, atp.) 3. Bezpečnost IOT a. Šifrování b. Architektura s ohledem na bezpečnost 4. Použití Node-RED pro IOT v praktických příkladech a. Práce s Node-RED b. Programování s Node-RED c. Praktické ukázky z reálných projektů d. Vlastní projekt 5. Praktické ukázky použití IOT a. Ukázka návrhu architektury b. Linux/Python

Anotace kurzu: Cílem předmětu je získání praktických zkušeností s administrací linuxových systémů Red Hat dle osnov komerčního kurzu Red Hat System Administration II, který je přípravou na zkoušku Red Hat Certified System Administrator. Tu lze nepovinně složit po absolvování částí I a II a zvýšit tak kredibilitu na trhu práce. Předmět je vyučován odborníkem z firmy Red Hat.

Rámcový obsah kurzu: Skriptování v shellu, práce s úkoly, ladění výkonu, rozšířená přístupová práva, SELinux, správa disků, oddílů a NAS, oprava nefunkčního systému, síťová bezpečnost a instalace OS.

Anotace kurzu: Studenti se seznámí se instalací a správou Windows serveru.

Rámcový obsah kurzu: 1. Instalace a aktualizace systému
a. Instalace Windows Server 2012 R2
b. Server Core a Full GUI instalace
c. Instalace aktualizací a konfigurace Microsoft Update
d. Základní orientace v systému, prostředí Server Manager
e. Prohlížeč událostí
2. Uživatelé a vzdálený přístup
a. Správa lokálních uživatelů a uživatelských skupin
b. Oprávnění uživatelů a skupin, skupinové politiky
c. Konfigurace vzdálené plochy a vzdálené správy
d. Terminálový přístup, RemoteApp, Remote Desktop Web Access
e. PowerShell Remoting
3. Ukládání dat
a. Souborové systémy, sdílení
b. Práce s diskovými oddíly
c. RAID, Storage Spaces, VHD boot
d. iSCSI, DFS
e. Deduplikace dat, Work Folders, BranchCache
4. Sítě
a. Nastavení sítě, DNS, DHCP
b. Firewall
c. NIC Teaming
d. Konfigurace DNS a DHCP serveru, DHCP failover
5. Webové aplikace
a. IIS, Apache
b. Generování self-signed certifikátu, instalace certifikátu do IIS
c. FTP server
d. Úvod do VPN a DirectAccess
6. Active Directory
a. Instalace a konfigurace Active Directory Domain Services
b. Správa uživatelů a počítačů
c. Federace
7. Group Policy
a. Group Policy Management
b. Správa a konfigurace politik
8. Migrace systémů a nasazení
a. Migrace operačních systémů, sysprep
b. Nasazení operačních systémů, tvorba vlastních instalačních médií
c. WDS
9. Virtualizace
a. Role Hyper-V
b. Tvorba a konfigurace virtuálních počítačů
c. Správa virtuální infrastruktury
d. Migrace, replikace
10. System Center
a. Tvorba privátních cloudů
b. Hyper-V Failover Clustering
c. Disaster Recovery

Anotace kurzu: Předmět poskytuje základy problematiky digitálního videa a audia a jeho distribuce po datové síti.

Rámcový obsah kurzu: V předmětu jsou probírány reprezentace a formáty digitálního obrazu, videa a audia, jejich získávání, zpracování, komprese a distribuce po datové sítí. Zmíněna je i problematika DRM.
Obsahem cvičení je praktické zacházení s obrazem, videem a audiem od jejich získání, přes editaci a kompresi až po distribuci - studenti si zkusí vytvořit DVD a zprovoznit streamovací server.

1. Úvod: Historie, multimediální data a systémy, klasifikace.
2. Získání obsahu: Digitalizace analogového signálu (vzorkování a kvantizace), Fourierova transformace, vzorkovací věta (Sampling theorem), filtrace.
3. Reprezentace a formáty, barvy: Reprezentace a formáty obrazu, videa, audia a grafiky, problém barev, barevné prostory (modely).
4. Zpracování obsahu (authoring): Authoring a nástroje. Tvorba DVD (DVD authoring).
5. Komprese: Základní pojmy z teorie informace, kódování a komprese, základní bezeztrátové metody.
6. Základní ztrátové kompresní metody: DPCM, transformační (DCT, DFT) a podpásmové (wavelet) kódování.
7. Komprese obrazu: Bezeztrátové (GIF, PNG, TIFF), JPEG, waveletová, fraktálová, WebP.
8. Komprese videa: Bezeztrátové (M-JPEG, DV), predikce pohybu, MPEG/H.26*, VP*, Theora, AV1, kontejnery (MPEG, Ogg, WebM, AVI).
9. Komprese audia: Predikce (PCM), psychoakustika, syntetizace, MPEG (MP3, AAC), Dolby (AC-3), Vorbis, Speex, FLAC, MIDI.
10. Komprese grafiky: Reprezentace (polygonální sítě), topological surgery, progresivní sítě, waveletová komprese, MPEG.
11. Distribuce: Streaming, webcasting, video on demand, Quality of Service, VOIP, internetová televize (IPTV).
12. Digital Rights Management (watermark, šifrování).

Anotace kurzu: Seznámit studenty s: Podstatou PIS Architekturou SAP Problémovými doménami, jež PIS typicky řeší Způsoby autorizace a oprávnění, Možnostmi komunikace v heterogenním prostředí PIS Komunikací mezi podniky na bázi EDI Automatizací podnikových procesů pomocí BPMS (WF) Automatizací výrobních procesů na bázi HLPN a BPMN Vývojovými a implementačními paradigmaty SAP

Rámcový obsah kurzu: Předmět představuje most propojující doposud nabité teoretické znalosti s reálným světem podnikových informačních systémů (PIS). České PIS je odvozeno z anglického Enterprise Information System (EIS). Zde enterprise nebo možná ještě lépe company vyjadřuje poněkud přesněji cílovou skupinu, pro niž jsou PIS určeny. Jedná se nejen o různé výrobní podniky a prodejní organizace či banky a další komerční subjekty, ale i správní organizace od místních až po nejvyšší goverment. Prostě vše, co si lze pod pojmem company představit. A u toho všeho se PIS stará o správu dat související s hlavními i vedlejšími podnikovými procesy. Primárně o evidenci dat, ale také o aktivní řízení procesů, často s podporou automatizace. Předmět by měl studentům otevřít dveře do světa této dynamicky se rozvíjející oblasti informatiky. 1. Definice, účel, historie, motivace 2. Základy architektury, terminologie, řešené problémové domény 3. Třívrstvá architektura a technologie jednotlivých vrstev 4. Customizing (úroveň meta a její role v implementaci bez programování) 5. Trvale udržitelný rozvoj software 6. Další bázové služby 7. Master data management (MDM), business rules management (BRM), business process management (BPM) 8. Organizační struktura a její začlenění do BRM a BPM 9. Autorizace a oprávnění 10. BPMS a WF (automatizace podnikových procesů) 11. BPMN (standard pro analýzu, modelování, definování i automatizaci procesů) 12. EDI (standard pro elektronickou výměnu dokumentů) 13. Big data

Anotace kurzu: Cílem předmětu je předat studentovi praktické poznatky přednášejícího z firemního prostředí ve vztahu k informačním systémům, jejich implementací, jejich významem pro firmu, jejich interakcí s uživatelem. Klíčovou snahou je ukázat praktické využití moderních informačních technologií v dnešním světě firem, zapojení a role lidí v IT. Dalším klíčovým segmentem bude stručný průnik do oblastí projektového a procesního řízení v kontextu informačních systémů a problémů týkajících se firemního prostředí.

Rámcový obsah kurzu: Firma a její agendy, procesy a lidé ve vztahu k informačním systémům.
Rozdělení informačních systémů do jednotlivých agend, objasnění vztahu agenda-konkrétní typ IS a jeho přínosy.
ERP, CRM, MES, BI
Proč je ERP uprostřed.
Základní agendy ERP:
Logistika, výroba, ekonomika, manažerské účetnictví
Vazba ERP-CRM
Vazba ERP-MES
Vazba ERP-B2B, B2C
Integrace ERP
Základní procesy v jednotlivých agendách a jejich vztah k informačním systémům a technologiím (automatizace, výrobní procesy, logistické procesy, sběr dat, pořizovaní dat).
Výroba - sběr dat - terminály.
Infrastruktura v běžné malé a střední firmě. Infrastruktura ve velké (Enterprise) firmě.
Historie ERP
Procesní řízení
Projektové řízení
Proces implementace IS
Proces implementace IS z pohledu it člověka na straně zákazníka
Proces implementace IS z pohledu it člověka na straně implementační firmy
Praktické ukázky ERP. Praktické simulace firemních procesů. Praktické ukázky procesů v IS.

Předmět je vyučován odborníkem z firmy Datamix.

Anotace kurzu: Seznámit se se základními technikami používanými v sémantickém webu.

Rámcový obsah kurzu: Sémantický web představuje moderní vývoj současného WWW s cílem přiřadit datům význam tak, aby je bylo možné sdílet, automaticky o nich uvažovat a používat pomocí automatizovaných aplikací. Jde o společnou snahu W3C, výzkumníků a průmyslových partnerů. Podstatou sémantického webu je sémantická representace a uvažování o datech za pomoci ontologií. Kurz podává úvod do technologií sémantického webu a jejich aplikací.

1. Úvod a vize sémantického webu
2-3. XML - strukturované webové dokumenty (syntaxe, XML Schema)
4-5. RDF - navrhování webových zdrojů (ontologie v RDF, RDF Schema, SPARQL)
6-7. OWL - webový ontologický jazyk (ontologie v OWL, ontologie a pravidla)
8-10. Logika a odvozování (popisné logiky, datalog)
11-12. Aplikace

Anotace kurzu: Infrastrukturní a platformový cloud umožňuje rychlé nasazování aplikaci pro startupy i velké organizace pomocí virtualizace a kontejnerů. Cílem kurzu je základní administrace cloudu OpenStack dle osnov komerčních kurzů OpenStack Administration I a Introduction to Containers, Kubernetes, and Red Hat OpenShift.

Rámcový obsah kurzu: OpenStack: Spuštění instance, správa organizací a zdrojů, koncepty cloudu, práce se sítí, obrazy disků a snapshoty, databáze object store, zabezpečení ve veřejném prostoru, customizace pomocí
cloud-initu, škálování a overcloud. OpenShift: Seznámení s technologií kontejnerů, správa instancí a obrazů, deployment aplikací, více-kontejnerové aplikace, hledání problémů.

Předmět je vyučován odborníkem z firmy Red Hat.