Detail předmětu

Datové struktury a algoritmy

FEKT-MKC-DSAAk. rok: 2020/2021

1. Reprezentace informace - objektově orientovaný návrh
2. Reprezentace informace – úvod do datových struktur, abstraktní datové typy
3. Spočítatelnost a složitost, deterministické a nedeterministické automaty
4. Reprezentace informace - lineární datové struktury
5. Reprezentace informace – stromové datové struktury
6. Reprezentace informace – grafy
7. Zpřístupnění informace - Kostra grafu
8. Zpřístupnění informace - hledání cesty v grafu
9. Zpřístupnění informace – dolování znalostí z báze dat
10. Zpřístupnění informace – Optimalizace
11. Zpřístupnění informace – prohledávání stavového prostoru, genetické algoritmy
12. Procesy, vlákna a paralelní výpočty
13. Paralelní, sekvenční a náhodné algoritmy. Distribuované algoritmy

Jazyk výuky

čeština

Počet kreditů

Garant předmětu

doc. Ing. Radim Burget, Ph.D.

Zajišťuje ústav

Ústav telekomunikací (UTKO)

Výsledky učení předmětu

Absolventi jsou schopni návrhu a implementace různých forem abstraktních datových typů a jeho aplikaci na řešení konkrétních problémů. Pro jejich řešení si umí použít lineární, stromové a grafové datové struktury, dále pak vyhledávat v datových strukturách a využít genetické algoritmy pro prohledávání stavového prostoru a optimalizaci.

Plánované vzdělávací činnosti a výukové metody

Metody vyučování zahrnují přednášky, cvičení na počítači a laboratoře. Předmět využívá e-learning (Moodle). Student odevzdává jeden samostatný projekt.

Způsob a kritéria hodnocení

závěrečná zkouška

Osnovy výuky

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 algoritmy, pokračování
13. Vícevláknové výpočty, paralelizace
14. Závěrečná zkouška

Učební cíle

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 a formy nahrazování zameškané výuky

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

Základní literatura

Burget, R., Teoretická informatika - cvičení, VUT v Brně, 2014 (CS)
Burget, R., Teoretická Informatika, VUT v Brně, ISBN: 978-80-214-4897-1, 2013 (CS)

Elearning

eLearning: aktuální otevřený kurz

Zařazení předmětu ve studijních plánech