Přehled volitelných předmětů nabízených Katedrou aplikované matematiky v letní semestru 2017/2018.
V předběžném zápisu do letního semestru 2017/2018 (probíhá od 13. 11. do 24. 11. 2017) si studenti zapisují předměty o které mají v letním semestru zájem. Na základě dat z předběžného zápisu může katedra podrobněji plánovat kapacity těchto předmětů nebo rozhodovat o jejich ne/vypsání.
Katedra aplikované matematiky v letním semestru může podle zájmu otevřít následující volitelné předměty:
Dále se studentům nabízí oborový předmět, který si ale samozřejmě další zájemci mohou zapsat také jako volitelný:
Přednáška prohlubuje a rozšiřuje témata ze základního kurzu logiky:
Oněmi vybranými metodami jsou zejména rychlá a diskrétní Fourierova transformace, optimalizační metody pro funkce více proměnných a lineární programování.
Upozorněme podrobněji na dva předměty týkající se oboru Znalostní inženýrství.
Tento předmět je jedním z prvních předmětů na FITu, který pro nás bude učit Akademie věd, jmenovitě tématicky spřízněný Ústav teorie informace a automatizace. Konkrétně jej budou vyučovat Kamil Dedecius a Ondřej Tichý (oba mají Ph.D., abychom učinili titulům za dost).
Podrobnosti o obsahu a formě předmětu jsou v bílé knize, stručně lze říci, že předmět je zaměřen na praktické využití stále populárnějších metod bayesovského modelování na klasické problémy v machine learningu. Důraz je kladen na modely reálných jevů a jejich využití např. pro odhad polohy objektu z měření, odhad časového profilu radiačního úniku nebo separaci obrazových dat z medicíny.
Předmět je zakončen klasifikovaným zápočtem, který bude udělen na základě semestrálního projektu, který, jak kolegové doufají, bude možné z větší části vypracovat na cvičeních.
MZI se chystá tento letní semestr už na třetí běh. I když je vyhledáván především studenty oboru znalostní inženýrství (pro tento obor by se výhledově měl stát povinným), tito obvykle tvoří sotva polovinu. Cílem předmětu je projít vesměs základní metody strojového učení atp. a podívat se jim tak říkajíc trochu pod kapotu. K výuce místo slajdů používáme Jupyter Notebook (Python) a tabuli ;).
Nakonec nechejme promluvit anketu ;).
Hezky podrobně popsané myšlenky a matematické základy vybraných metod. Člověk pochopil "co je za tím". Také bylo fajn, že na přednáškách nebyly slidy, ale vše se psalo s komentáři na tabuli. Hodně jsem toho pochopila a naučila se na přednáškách.
Proč se takhle neučí všechna matika na fakultě? Od jednoduchého modelu ke složitým věcem pomocí matematiky. Vždy víme proč vzoreček vypadá jak vypadá, jaké musí splňovat podmínky a jak je ověřit. Bez slajdů a s tabulí, ideální.