čeština

Absolventi jsou schopni:
- návrhu a implementace různých forem abstraktních datových typů,
- jeho aplikaci na řešení konkrétních problémů:
- lineární struktury,
- vytvoření a trénování rozhodovacího stromu,
- hledání cesty v grafu - řešení hry čísla,
- genetické algoritmy - optimalizace grafického návrhu.

Jsou požadovány znalosti na úrovni bakalářského studia.

Metody vyučování závisejí na způsobu výuky a jsou popsány článkem 7 Studijního a zkušebního řádu VUT.

Závěrečná zkouška tvoří 70 % bodového hodnocení, dále 15 % tvoří půlsemestrální zkouška a zbylé body 15 % jsou za aktivitu v rámci cvičení. V rámci cvičení je požadován zápočtový test dovedností.

1. Reprezentace informace, objektově orientovaný návrh
2. Reprezentace informace, úvod do datových struktur
3. Spočitatelnost, složitost a teorie automatů
4. Reprezentace informace - lineární datové struktury a řazení
5. Reprezentace informace - stromové datové struktury
6. Reprezentace infomace - teorie grafů
7. Zpřístupnění informace - kostra grafu
8. Zpřístupnění informace - hledání cesty v grafu
9. Zpřístupnění informace - dolování znalostí z báze dat
10. Zpřístupnění informace - rozhodovací stromy
11. Zpřístupnění informace - genetické algoritmy
12. Zpřístupnění informace - genetické programování
13. Vícevláknové výpočty, paralelizace
14. Závěrečná zkouška

Cílem kurzu je seznámit studenty s teorií informace, variantami reprezentace informace, metodami zpřístupnění informace a způsoby dolování informací z dat s využitím výpočetních systémů.

Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění stanoví každoročně aktualizovaná vyhláška garanta předmětu.

Battista, G., Tollis, I.: Graph Drawing: Algorithms for the Visualization of Graphs. Prentice Hall, 1998. (EN)
Goodrich, T.M., Tamassia, R.: Data Structures and Algorithms in Java. John Wiley & Sons, 2000. (EN)
James Edward Keogh, Ken Davidson, Datové struktury bez předchozích znalostí, Computer Press, 2006 - Počet stran: 223 (CS)