Detail předmětu

Pokročilé datové struktury a algoritmy

FEKT-MPC-PDAAk. rok: 2025/2026

Teorie složitosti, teorie grafů, ekvivalence grafů, teorie hromadné obasluhy, Petriho sítě a modelování pomocí Petriho sítí, Markovovy modely, pokročilé evoluční algoritmy.

Jazyk výuky

čeština

Počet kreditů

Garant předmětu

doc. Ing. Radim Burget, Ph.D.

Zajišťuje ústav

Ústav telekomunikací (UTKO)

Vstupní znalosti

Jsou požadovány znalosti na úrovni bakalářského studia a absolvování předmětu Teoretická informatika.

Pravidla hodnocení a ukončení předmětu

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

Učební cíle

Cílem kurzu je seznámit studenty s pokročilou teorií složitosti, teorií grafů a jejich metod srovnání, teorií hromadné obsluhy, Petriho sítěmi a evolučními algoritmy.
Absolventi znají teorii složitosti, reprezentativní příklady a jsou schopni použít teorii grafů, teorii hromadné obsluhy, teorii Petriho sítí, Markovovy modely pro potřeby získávání informací z těchto struktur.

Základní literatura

GOODFELLOW, I., BENGIO, Y., & COURVILLEe, A. (2016). Deep learning (adaptive computation and machine learning series). Adaptive Computation and Machine Learning series, 800. (EN)
Virius, Miroslav. Základy algoritmizace. Česká technika-nakladatelství ČVUT, 2008. (CS)

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program MPC-AUD magisterský navazující

    specializace AUDM-TECH , 2 ročník, zimní semestr, povinně volitelný

  • Program MPC-IBE magisterský navazující 1 ročník, zimní semestr, povinný

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

doc. Ing. Radim Burget, Ph.D.

Osnova

L01: Teorie složitosti
L02: Vybrané problémy složitosti
L03: Silně připojené komponenty
L04: Teorie grafů
L05: Párování a izomorfismus
L06: Průtok a řezy v grafech
L07: Neuronové sítě
L08: Konvoluční neuronové sítě
L09: Základy strojového učení
L10: Rekurentní neuronové sítě
L11: Zpětnovazební učení
L12: Neuronové sítě pro stromy a grafy
L13: Shrnutí a příprava na závěrečnou zkoušku 

Cvičení na počítači

26 hod., povinná

Vyučující / Lektor

doc. Ing. Radim Burget, Ph.D.

Osnova

1) Hra tanky - opakování programování
2) Genetické algoritmy
3) Optimlizace - genetické programování
4) Komponenty grafu
5) Maďarský algoritmus, párování
6) Grafy - vyvažování zátěže
7) Neuronové sítě
8) Půlsemestrální zkouška
9) Trénování konvoluční neuronové sítě a přenesené učení
10) Rekurentní neuronové sítě 
11) Q-učení - problém zamrzlého jezera
12) Zápočtový týden - obhajoba samostatné práce
13) Zápočtový týden - obhajoba samostatné práce

Projekt

13 hod., povinná

Vyučující / Lektor

doc. Ing. Radim Burget, Ph.D.

Osnova

Projekt je samostatnou prací na vybrané téma z probírané oblasti