9600-0006/02 – Modelování složitých systémů (MSS)
Garantující katedra | IT4Innovations | Kredity | 10 |
Garant předmětu | prof. Ing. Ivo Vondrák, CSc. | Garant verze předmětu | prof. Ing. Ivo Vondrák, CSc. |
Úroveň studia | postgraduální | Povinnost | povinně volitelný |
Ročník | | Semestr | zimní + letní |
| | Jazyk výuky | angličtina |
Rok zavedení | 2015/2016 | Rok zrušení | |
Určeno pro fakulty | USP, FEI | Určeno pro typy studia | doktorské |
Cíle předmětu vyjádřené dosaženými dovednostmi a kompetencemi
Cílem předmětu je seznámit posluchače doktorského studia s problematikou modelování, simulace a analýzy složitých systémů aktuálními dostupnými metodami a technologiemi právě vyvíjenými.
Vyučovací metody
Přednášky
Individuální konzultace
Anotace
V rámci předmětu budou diskutovány algoritmy z oblasti modelování, simulace složitých systémů a z nich vyplývající analýza rozsáhlých kolekcí experimentálních dat. V rámci kurzu bude diskutována metodologie modelování systémů, definovány základní třídy úloh z oblasti jejich spojité, diskrétní či kombinované simulace. V dalším budou probrány jazyky pro modelování postavené na semiformálních (UML) či formálních přístupech (Petriho sítě, Pi-calcullus). Plánování a následné provádění simulačních experimentů vede k vytváření rozsáhlých kolekcí dat, které je nutno následně analyzovat prostřednictvím metod postavených na neuronových sítích, vyhledávání nejbližšího souseda ve vysoce dimenzionálních datech, zpracování proudových dat, identifikace asociačních pravidel, shlukování, algoritmech analýzy a odhalování struktury velkých grafů, technikách pro získávání významných charakteristik z rozsáhlých datových kolekcí pomocí redukce dimenze a algoritmů strojového učení jakými jsou perceptronové sítě a SVM. V rámci kurzu bude kladen důraz na použití metod optimalizovaných pro HPC servery a nově vyvíjených metod pro akcelerátory.
Povinná literatura:
Doporučená literatura:
Forma způsobu ověření studijních výsledků a další požadavky na studenta
E-learning
Další požadavky na studenta
Žádné další požadavky.
Prerekvizity
Předmět nemá žádné prerekvizity.
Korekvizity
Předmět nemá žádné korekvizity.
Osnova předmětu
V rámci předmětu budou diskutovány algoritmy z oblasti modelování, simulace složitých systémů a z nich vyplývající analýza rozsáhlých kolekcí experimentálních dat. V rámci kurzu bude diskutována metodologie modelování systémů, definovány základní třídy úloh z oblasti jejich spojité, diskrétní či kombinované simulace. V dalším budou probrány jazyky pro modelování postavené na semiformálních (UML) či formálních přístupech (Petriho sítě, Pi-calcullus). Plánování a následné provádění simulačních experimentů vede k vytváření rozsáhlých kolekcí dat, které je nutno následně analyzovat prostřednictvím metod postavených na neuronových sítích, vyhledávání nejbližšího souseda ve vysoce dimenzionálních datech, zpracování proudových dat, identifikace asociačních pravidel, shlukování, algoritmech analýzy a odhalování struktury velkých grafů, technikách pro získávání významných charakteristik z rozsáhlých datových kolekcí pomocí redukce dimenze a algoritmů strojového učení jakými jsou perceptronové sítě a SVM. V rámci kurzu bude kladen důraz na použití metod optimalizovaných pro HPC servery a nově vyvíjených metod pro akcelerátory.
Podmínky absolvování předmětu
Výskyt ve studijních plánech
Výskyt ve speciálních blocích
Hodnocení Výuky
Předmět neobsahuje žádné hodnocení.