volitelné (abecedně) - Mendelova univerzita v Brně

D – Charakteristika studijního předmětu
Název studijního předmětu
Typ předmětu
Rozsah studijního předmětu
Jiný způsob vyjádření rozsahu
Způsob zakončení
Agilní metodiky programování
volitelný
doporučený ročník / semestr 2/3
42
1/2
4
hod. za týden
kreditů
1 hodina přednášek, 2 hodiny cvičení každý týden
přednáška,
Forma výuky
zápočet
seminář
Další požadavky na studenta
Všichni studenti se musí aktivně podílet na zadaném týmovém projektu (vývoj aplikace), každý student musí plnit roli,
kterou má přidělenou v týmu.
Vyučující
doc. Ing. Arnošt Motyčka, CSc.
Ing. Ondřej Popelka, Ph.D.
Stručná anotace předmětu
Cílem předmětu je připravit studenty na praktické a efektivní metody vývoje softwarových aplikací. Naučit studenty
týmové spolupráci a efektivně komunikovat s lidmi. Seznámit studenty s různými metodikami softwarového inženýrství
a s moderními trendy vývoje softwaru.
Studenti získají znalosti principů agilních metodik a podrobnou znalost agilní metodiky SCRUM. Předmět rozvíjí
zejména soft-skills dovednosti, které jsou nutné k agilnímu programování, což jsou zejména: práce v týmu, plánování
času, organizace práce, komunikace, proaktivní přístup.
1.
2.
3.
Úvod do problematiky
a) Historie a vývoj metodik
b) Metodiky testování software
Agilní metodiky softwarového inženýrství
a) Metodika SCRUM
b) Test Driven Developement
c) Další agilní metodiky
d) Využití agilní metodiky při vývoji konkrétního software
Klasické metodiky vývoje software
a) Vodopádový a spirálový model životního cyklu
b) Metodika Rational Unified Process
Informace ke kombinované nebo distanční formě
Rozsah konzultací (soustředění)
hodin za týden
Rozsah a obsahové zaměření individuálních prací studentů a způsob kontroly
Studijní literatura a studijní pomůcky
Základní:
KNIBERG, H. Scrum and XP from the Trenches (Enterprise Software Development), LuLu.com 2007, 140 s., ISBN 13978-1430322641.
Doporučené:
KADLEC, V. Agilní programování, Computer Press, Praha, 2004, ISBN 80-251-0342-0.
BECK, K. Extrémní programování, Grada, Praha, 2002, ISBN 80-247-0300-9.
MCCONNEL, S. Dokonalý kód, Computer Press, Praha, 2006, ISBN 80-251-0849-X.
D – Charakteristika studijního předmětu
Název studijního předmětu
Typ předmětu
Rozsah studijního předmětu
Jiný způsob vyjádření rozsahu
Způsob zakončení
Animace a geoprostor
volitelný
doporučený ročník / semestr 2/4
56
2/2
5
hod. za týden
kreditů
2 hodiny přednášek a 2 hodiny semináře ve specializované laboratoři týdně
zkouška
přednáška,
Forma výuky
seminář
Další požadavky na studenta
Vypracování tří průběžných projektů.
Vyučující
Mgr. Jitka Kominácká, Ph.D.
Stručná anotace předmětu
Cílem je prohloubení odborných znalostí z oblasti modelování geoprostoru, animace těchto prostorových modelů a
analytických operací nad těmito modely. S tím souvisí i získání dovednosti aplikovat tyto znalosti při modelování a
analyzování reálného geoprostoru pro podporu rozhodování.
1. Možnosti zásuvného modulu Flamingo v programu Rhinoceros
a) Nastavení prostředí, práce s knihovnami
b) Vlastnosti objektů, nasvícení modelu a scény
2. Režimy renderování
a) Vlastnosti, faktory ovlivňující výkon
b) Nastavení expozice, raycasting, raytracing, řešení radiozity
3. Počítačová animace
a) Nízkoúrovňová a vysokoúrovňová počítačová animace
b) Tvorba animací, kompilace statických snímků, formáty digitálního videa
4. Prostorová geodata
a) Geodata ve 2D a 3D, pořizování geodat
b) Modely pokrytí, spline aproximace
5. Možnosti vizualizace a analýz modelu terénu
a) Klasifikace dat, význam pro vizualizaci
b) Analýzy a aplikace analýz na konkrétních modelech
6. Pokročilá vizualizace prostorových modelů
a) Tvorba komplexních modelů geoprostoru
b) Prezentace, práce s modely v laboratoři virtuální reality
Informace ke kombinované nebo distanční formě
Rozsah konzultací (soustředění)
hodin za týden
Rozsah a obsahové zaměření individuálních prací studentů a způsob kontroly
Studijní literatura a studijní pomůcky
Základní:
PROCHÁZKA, D. A KOL. Geografické informační systémy. Brno, MENDELU, 2010-2012, [online], dostupné z
http://is.mendelu.cz/eknihovna/.
PROCHÁZKA, D., KOMINÁCKÁ, J., DANNHOFEROVÁ, J. e-Learningový materiál k předmětu Animace a geoprostor,
[online], dostupné pro studenty z http://is.mendelu.cz/.
ŽÁRA, J., BENEŠ, B. SOCHOR, J., FELKEL, P. Moderní počítačová grafika, 2. vydání. Computer Press, 2005. 612 s.
ISBN 80-251-0454-0.
Doporučené:
BOOTH, B. Using ArcGIS 3D Analayst. Readlands (USA): ESRI Press, 2000. ISBN 1-58948-004-X.
KOLEKTIV AUTORŮ. Google SketchUp Video Tutorials, [online], dostupné z
http://sketchup.google.com/training/videos.html.
KOLEKTIV AUTORŮ. ArcGIS 3D Analyst Tutorial, [online], dostupné z
http://webhelp.esri.com/arcgisdesktop/.
D – Charakteristika studijního předmětu
Název studijního předmětu
Typ předmětu
Rozsah studijního předmětu
Jiný způsob vyjádření rozsahu
Způsob zakončení
Informační systémy pro rozhodování
volitelný
doporučený ročník / semestr 2/3
56
2/2
5
hod. za týden
kreditů
2 hodiny přednášek, 2 hodiny semináře každý týden
přednáška,
Forma výuky
zkouška
seminář
Další požadavky na studenta
Podmínkou zápočtu je vypracování projektu na zvolené téma z oblasti probírané látky. Obhajoba projektu.
Vyučující
doc. Ing. Jan Žižka, CSc.
Ing. Naděžda Chalupová, Ph.D.
Stručná anotace předmětu
Cílem předmětu je naučit se řešit podporu složitých rozhodovacích úloh v oblastech správy, řízení, ekonomiky,
obchodování, business intelligence pomocí moderních metod a softwarových nástrojů pro data mining a automatické
vyhledávání informace a znalosti v rozsáhlých souborech reálných dat numerického i nenumerického charakteru.
Předmět obsahuje úvod do získávání a ukládání dat, přípravu dat jako zdroj informace pro řešení konkrétních úloh, popis
principu a činnosti nejpoužívanějších algoritmů pro dolování z dat, vyhodnocování jejich efektivity a interpretace
výsledků podle daného aplikačního zaměření.
Studenti získají všeobecné kompetence aplikovat principy objevování znalostí v datech při řešení úloh pomocí dat z
reálného světa, dále kreativitu, schopnost samostatné práce a využití moderních informatických metod a nástrojů pro
podporu řízení a rozhodování pomocí dolování informace a znalosti z dat jako oborově specifickou kompetenci.
1. Data a základy jejich zpracování
a) Typy a formáty dat
b) Shromažďování a ukládání dat reálného světa, datové sklady
c) Základy zpracování dat relačními databázovými systémy
d) Import a export dat do a z databáze
2. Data mining a business intelligence
a) Data, informace, znalost, jejich reprezentace a hierarchický vztah
b) Dolování informace a znalosti z dat a jejich pokročilá analýza
c) Proces dolování z dat: neřízené, částečně řízené a řízené induktivní strojové učení
d) Nejrozšířenější softwarové nástroje pro dolování z dat, jejich aplikační možnosti
3. Klasifikace, predikce, shlukování
a) Účel a využití metod klasifikace, predikce a shlukování
b) Vyhodnocování efektivnosti metod
c) Problematika dolování z reálných dat a možnosti řešení
4. Základní algoritmy a jejich principy
a) Shlukovací algoritmy
b) Klasifikátory a prediktory
c) Příprava dat pro různé softwarové systémy a nástroje
d) Automatizované dolování z dat, vyhodnocení a interpretace výsledků
5. Současnost a budoucnost podpory rozhodování moderní informatikou
Rozsah konzultací (soustředění)
hodin za týden
Rozsah a obsahové zaměření individuálních prací studentů a způsob kontroly
Studijní literatura a studijní pomůcky
Základní:
GÁLA, L., POUR, J., ŠEDIVÁ, Z. Podniková informatika. Grada, 2009, ISBN 978-8-02472615-1.
Doporučené:
WITTEN, I. H., FRANK, E., HALL, M. A. Data Mining. Third Edition. Morgan Kaufmann, 2011,
ISBN 978-0-12-374856-0.
D – Charakteristika studijního předmětu
Název studijního předmětu
Typ předmětu
Rozsah studijního předmětu
Jiný způsob vyjádření rozsahu
Laboratoř virtuální reality
volitelný
2/3
dopor. ročník / semestr
56
0/4
4
hod. za týden
kreditů
4 hodiny semináře týdně ve specializované laboratoři
zápočet
seminář
Forma výuky
Způsob zakončení
Další požadavky na studenta
Udělení zápočtu je podmíněno zpracováním a obhájením projektu.
Vyučující
Ing. David Procházka, Ph.D.
Stručná anotace předmětu
Cílem předmětu je prohloubení znalostí z oblasti moderních aplikací počítačové grafiky (zpracování obrazu za účelem
automatické identifikace objektů, inovativní metody klasifikace a vizualizace komplexních dat, styk člověk-stroj). Dále je
kladen důraz na prohloubení dovednosti implementace těchto teoretických konceptů do podoby aplikací. Student má
možnost vyzkoušet si prakticky tyto technologie v laboratoři virtuální reality. Výuka je rozdělena na část úvodní
(teoretickou) a na řešení samostatného projektu mj. z oblastí vestavěných systémů, automobilového průmyslu nebo
geografických informačních systémů.
1. Představení možností laboratoře virtuální reality
a) Stereoskopická projekce, CAVE systémy
b) Rozšířená realita na mobilních zařízeních, „Spatial Augmented Reality“
c) Klasifikace obrazových dat
d) Detekce objektů a pohybů pozorovatele
e) Obecné výpočty na GPU: CUDA, OpenCL
2. Tvorba vlastního projektu v laboratoři
a) Příprava grafických dat
b) Realizace projektu v prostředí laboratoře
c) Testování výsledků projektu na hlavní scéně stereoskopické projekce
d) Konzultace postupu práce s cvičícími předmětu
3. Obhajoba projektu a představení veřejnosti
a) Obhajoba projektu před spolužáky a učiteli
b) Představení výsledků projektu na dni otevřených dveří laboratoře
Informace ke kombinované nebo distanční formě
Rozsah konzultací (soustředění)
hodin za týden
Rozsah a obsahové zaměření individuálních prací studentů a způsob kontroly
Studijní literatura a studijní pomůcky
Základní:
PROCHÁZKA, D., KOUBEK, T., DANNHOFEROVÁ, J. Programování grafických aplikací s využitím OpenGL a OpenCV.
Brno, Mendelova univerzita v Brně, 2012, [online], dostupné z http://is.mendelu.cz/eknihovna/.
ŽÁRA, J., BENEŠ, B. SOCHOR, J., FELKEL, P. Moderní počítačová grafika, 2. vydání. Computer Press, 2005. 612 s.
ISBN 80-251-0454-0.
Doporučené:
SHREINER, D. OpenGL programming guide : the official guide to learning OpenGL, versions 3.0 and 3.1. Upper Saddle
River, NJ: Addison-Wesley, 2010. ISBN 978-0-321-55262-4.
BRADSKI, G., KAEHLER, A. Learning OpenCV: Computer Vision with the OpenCV Library. USA: O'Reilly Media, 2008.
555 s. ISBN 0-596-51613-4.
BURDEA, G., COIFFET, P. Virtual Reality Technology (second edition). USA: John Wiley & Sons, Inc., 2003. ISBN 0-47136089-9.
BIMBER, O., RASKAR, R. Spatial augmented reality : merging real and virtual worlds. USA: Wellesley, A. K. Peters,
2005. ISBN 1-56881-230-2.
D – Charakteristika studijního předmětu
Název studijního předmětu
Typ předmětu
Rozsah studijního předmětu
Jiný způsob vyjádření rozsahu
Způsob zakončení
Manipulační technika
volitelný
doporučený ročník / semestr 2/3
42
1/2
4
hod. za týden
kreditů
1 hodina přednášek, 2 hodiny semináře ve specializované laboratoři každý týden
přednáška,
Forma výuky
zápočet
seminář
Další požadavky na studenta
Studenti v rámci seminářů vytváří autonomní robotický systém, který v zadaném prostředí řeší definovanou úlohu. Na
závěr předmětu dochází k prezentaci a obhajobě řešeného problému.
Každý student dále plní zadané úkoly na pracovních stanicích Pneutrainer, manipulační lince od SMC a robotických
ramenech Melfa a Katan.
Vyučující
prof. RNDr. Ing. Jiří Šťastný, CSc.
Dr. Ing. Radovan Kukla
Stručná anotace předmětu
Cílem předmětu je seznámit studenty s problematikou řízení robotů a manipulátorů. Důraz je kladen zejména na
seznámení se základními vlastnostmi robotických systémů ve spojení s jejich řízením. Studenti získají absolvováním
předmětu znalosti o současných trendech v robotice, o řízení a použití robotů.
Studenti také získají základní znalosti o vývoji robotů a manipulátorů. Důraz je rovněž kladen na schopnost
spolupracovat na vývoji software pro tato zařízení. Klíčové schopnosti, které studenti získají, jsou: práce se speciálním
hardware, určování polohy zařízení, pohyb a plánování pohybu zařízení.
1. Základy kinematiky a dynamiky
a) Pohyb v kartézském souřadném systému
b) Pohyb ve sférickém souřadném systému
c) Kinematika pohybu hmotného bodu
d) Dynamika systémů
e) Rovnice pohybu
2. Základy robotiky
a) Prvky průmyslových a stacionárních robotů
b) Pohony robotických soustav
c) Plánování řízení dráhy
d) Lokace a kooperace v prostoru
3. Aplikace optimalizace pohybů
4. Využití umělé inteligence v robotice
Informace ke kombinované nebo distanční formě
Rozsah konzultací (soustředění)
hodin za týden
Rozsah a obsahové zaměření individuálních prací studentů a způsob kontroly
Studijní literatura a studijní pomůcky
Základní:
PŘIKRYL, K. Kinematika. Akademické nakladatelství CERM, Brno, 2005, ISBN 80-214-2951-8.
HORSKÝ, J., NOVOTNÝ, J., ŠTEFANÍK, M. Mechanika ve fyzice. Academia, Praha, 2001, ISBN 80-200-0208-1.
Doporučené:
HALLIDAY, D., RESNICK, R., WALKER, J. Fyzika. VUTIUM, Brno, 2001, ISBN 80-214-1868-0.
DEJL, Z. Konstrukce strojů a zařízení I – Spojovací části strojů. Ostrava, Montanex a.s., 2000, ISBN 80-7225-018-3.
BĚLOHOUBEK, P., KOLÍBAL, Z. Průmyslové roboty IV – Projektování výrobních systémů s PRaM. Skriptum VUT Brno,
1993, ISBN 80-214-0532-5.
CANNY J. The Complexity of Robot Motion Planning. The MIT Press, 1999, 216 s., ISBN 0-262-03136-1.
D – Charakteristika studijního předmětu
Název studijního předmětu
Typ předmětu
Rozsah studijního předmětu
Jiný způsob vyjádření rozsahu
Způsob zakončení
Modelování biologických procesů
volitelný
doporučený ročník / semestr 2/3
56
2/2
3/5
hod. za týden
kreditů
2 hodiny přednášek, 2 hodiny semináře týdně
přednáška,
Forma výuky
zápočet/zkouška
seminář
Další požadavky na studenta
Vypracování semestrálního projektu na vybrané téma a jeho obhájení. Prokázání zvládnutí základní práce s programem
MATLAB při závěrečné zkoušce.
Vyučující
Ing. Josef Los, Ph.D.
prof. Ing. Jan Mareček, DrSc.
Stručná anotace předmětu
V rámci předmětu student získá znalosti o faktorech ovlivňujících životní prostředí, zejména pak o antropogenní činnosti
a to ve vztahu jak k živé, tak k neživé přírodě v časové a prostorové proměnlivosti. Předmět se zaměřuje na materiálové
a energetické toky v biosféře. Student získá základní dovednosti v oblasti systematického zpracování dat a
jejich analýzy. Student získá znalosti o tvorbě matematických modelů procesů, technologií i techniky v prostředí
programu MATLAB z širokého komplexu oborů.
1. Matematický model a způsoby jeho získávání. Systém a jeho prvky. Objekty životního prostředí. Vybrané
objekty (půdní, vodní a urbanistický).
2. Simulace biologických systémů. Vybrané příklady modelů biologických procesů: Model buněčného růstu.
Rovnováha počtu druhů na ostrovech. Model tlaku v aortě a event. další.
3. Zákonitosti a modelování procesu šíření kontaminantů v porézních vrstvách půd, sedimentů apod. Základní
popis procesů migrace. Uvedení základních pojmů difúze, disperse, advekce, konvexe, sorbce a desorpce.
4. Zákonitosti pohybu podzemní vody porézním prostředím. Darcyho a Brinkmanova rovnice. Vybrané příklady.
5. Šíření kontaminantů ve vodních tocích a nádržích. Typy matematických modelů.
6. Šíření kontaminantů v atmosféře. Typy matematických modelů.
Informace ke kombinované nebo distanční formě
Rozsah konzultací (soustředění)
hodin za semestr
Rozsah a obsahové zaměření individuálních prací studentů a způsob kontroly
Studijní literatura a studijní pomůcky
Základní:
PAZOUREK, J. Simulace biologických systémů. Praha, Grada, 1992.
DOWNEY, A. B. Physical Modeling in MATLAB. Green Tea Press, 2008, 136 s., ISBN 0615185509, [online], dostupné z
http://greenteapress.com/matlab
Doporučené:
ŠTAMBERG, K. Modelování migračních procesů v životním prostředí. Praha, Vydavatelství ČVUT, 1998.
HOLZBECHER, E. Environmental Modeling: Using MATLAB. Springer, 1. vydání, 2007, 392 s, ISBN 3540729364.
D – Charakteristika studijního předmětu
Název studijního předmětu
Typ předmětu
Rozsah studijního předmětu
Jiný způsob vyjádření rozsahu
Způsob zakončení
Neuronové sítě v aplikacích
volitelný
doporučený ročník / semestr 2/3
56
2/2
4/6
hod. za týden
kreditů
2 hodiny přednášek, 2 hodiny cvičení každý týden
přednáška,
Forma výuky
zápočet / zkouška
seminář
Další požadavky na studenta
Vypracování semestrálního projektu obsahujícího tyto náležitosti:
• Analýza vybrané úlohy (zpracování obrazu, zvuku, textu, časových řad). Cílem je výběr algoritmů vhodných
pro řešení úlohy a návrh celého řešení.
• Zpracování dat (získání a příprava).
• Zhodnocení výsledků a porovnání úspěšnosti vybraných algoritmů.
Vyučující
doc. Ing. Vladimír Konečný, CSc.
Ing. Jiří Fejfar, PhD.
Stručná anotace předmětu
Cílem předmětu je naučit absolventy analyzovat vybrané úlohy strojového učení se zaměřením na použití umělých
neuronových sítí. Absolventi předmětu získají znalosti týkající se principu probíraných algoritmů, použití ohodnocení
dat, vyjádření chyby algoritmů, iterativních metod hledání minima chybové funkce, řešení problému přeučení a
porovnávání výsledků jednotlivých algoritmů. Předmět rozvíjí potřebné dovednosti pro řešení analýzy úloh strojového
učení, přípravy dat, výběru vhodných algoritmů, použití vybraných algoritmů a porovnání získaných výsledků. Dále se
rozvíjí dovednosti spojené s využíváním a zpracováním informací, schopnost aplikace znalostí v praxi, schopnost řešit
problémy, schopnost samostatné práce a vědecko-výzkumné dovednosti.
1. Učení s učitelem, bez učitele, s částečným dohledem
2. Regrese (polynomická, více proměnných)
3. Přeučení a jeho řešení (testovací, trénovací, validační data). Příprava dat (standardizace). Zhodnocení výsledků
(cross-validace, matice záměn)
4. Vícevrstvá neuronová síť (MLP)
5. Samoorganizující se mapy (SOM, LVQ)
6. Další modely neuronových sítí (ART, Hopfieldova síť, RBF)
7. Klasické algoritmy strojového učení (K-means, k-nearest neighbours, SVM)
8. Zpracování obrazu (identifikace markeru, rozlišení objektů, GIS - klasifikace satelitních snímků), Zpracování
zvuku (zpracování řeči, klasifikace zvukových nahrávek, zpracování ozvěny sonaru). Aplikace na textová data.
Aplikace na časové řady
Informace ke kombinované nebo distanční formě
Rozsah konzultací (soustředění)
hodin za týden
Rozsah a obsahové zaměření individuálních prací studentů a způsob kontroly
Studijní literatura a studijní pomůcky
Základní:
NG, A. Machine Learning. on-line kurz, Stanford Engineering, [online], dostupné z www.ml-class.org
ŠÍMA, J., NERUDA, R. Teoretické otázky neuronových sítí. MATFYZPRESS, Praha, 1996, ISBN 80-85863-18-9, [online],
dostupné z http://www2.cs.cas.cz/~sima/kniha.html
Doporučené:
BARBER, D. Bayesian Reasoning and Machine Learning. Cambridge University Press, UK, 2012, [online], dostupné z
http://www.cs.ucl.ac.uk/staff/d.barber/brml/
HASTIE, T., TIBSHIRANI, R., FRIEDMAN, J. The Elements of Statistical Learning. Springer-Verlag, 2008, ISBN 978-0387-95284-0, [online], dostupné z http://www-stat.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn
ZHU, X., GOLDBERG, A. B. Introduction to Semi-Supervised Learning. Synthesis Lectures on Articial Intelligence and
Machine Learning. Morgan & Claypool Publishers, San Francisco, USA, 2009, [online], dostupné z
http://www.morganclaypool.com/doi/abs/10.2200/S00196ED1V01Y200906AIM006
KOHONEN, T. Self-Organizing Maps. Springer-Verlag New York, USA, 2001, ISBN 3540679219.
D – Charakteristika studijního předmětu
Název studijního předmětu
Typ předmětu
Rozsah studijního předmětu
Jiný způsob vyjádření rozsahu
Způsob zakončení
Paralelní programování
volitelný
doporučený ročník / semestr 2/3
42
1/2
4
hod. za týden
kreditů
1 hodina přednášek, 2 hodiny semináře každý týden
přednáška,
Forma výuky
zápočet
seminář
Další požadavky na studenta
Zpracování individuálně zadávaného algoritmu v podobě semestrální práce (převod sériového algoritmu na algoritmus
paralelní).
Vyučující
Ing. Ondřej Popelka, Ph.D.
Ing. Jiří Fejfar, Ph.D.
Stručná anotace předmětu
Cílem předmětu je naučit studenty v praxi rozpoznávat a analyzovat synchronizační problémy. Seznámit studenty
s praktickými možnostmi řešení paralelních úloh a využitím paralelních algoritmů.
Studenti v předmětu získají znalosti nejpoužívanějších synchronizačních a paralelizačních vzorů a možných přístupů
k optimalizaci úloh paralelizací. Mezi získané schopnosti patří zejména práce se synchronizačními nástroji, zejména se
jedná o semafor, zámek, bariéra apod. Důležitou schopností je také analýza paralelních procesů, tj. identifikace
synchronizačních pravidel a návrh různých technických řešení.
1. Paralelní a distribuované architektury
a) Modely paralelismu, základní typy topologií
b) Časová složitost paralelních algoritmů
c) Událostmi řízené programování
2. Synchronní a asynchronní procesy
a) Mechanismy pro synchronizaci
b) Přístup ke sdíleným datům, atomičnost, synchronizační konstrukce
c) Typické synchronizační úlohy
3. Aplikace paralelních algoritmů
a) Prostředky pro programování paralelních systémů a cloud computing.
b) Dynamické vyrovnávání zátěže a synchronizace databází
c) Implementace algoritmů pro vyhledávání a řazení
d) Asynchronní algoritmy ve webových aplikacích
Informace ke kombinované nebo distanční formě
Rozsah konzultací (soustředění)
hodin za týden
Rozsah a obsahové zaměření individuálních prací studentů a způsob kontroly
Studijní literatura a studijní pomůcky
Základní:
DOWNEY, A. B. The Little Book of Semaphores. CreateSpace, USA, 2009, 279 s., ISBN 14-414-1868-7, [online],
dostupné z http://greenteapress.com/semaphores/.
Doporučené:
DVOŘÁK, V. Architektura a programování paralelních systémů. Skriptum FIT VUT v Brně, 2004, 170 s., ISBN 80-2142608-X.
TVRDÍK, P. Parallel Systems and Algorithms, skripta, Vydavatelství ČVUT Praha, 1997, ISBN 80-01-01559-9.
WILKINSON, B., ALLEN, M. Parallel Programming: Techniques and Applications Using Networked Workstations and
Parallel Computers. Prentice Hall, 1999, ISBN 0-13-671710-1.
D – Charakteristika studijního předmětu
Název studijního předmětu
Typ předmětu
Rozsah studijního předmětu
Jiný způsob vyjádření rozsahu
Způsob zakončení
Počítačová grafika II
volitelný
doporučený ročník / semestr 2/3
56
2/2
5
hod. za týden
kreditů
2 hodiny přednášek a 2 hodiny semináře týdně ve specializované laboratoři
přednáška,
Forma výuky
zkouška
seminář
Další požadavky na studenta
Student je zkoušen z teoretických znalostí i jejich implementace. V průběhu semestru zpracuje praktickou
polosemestrální zkoušku, projekt a semestrální zkoušku. Semestrální zkouška obsahuje teoretickou i praktickou část.
Vyučující
Ing. David Procházka, Ph.D.
Ing. Mgr. Jana Dannhoferová, Ph.D.
Stručná anotace předmětu
Student v rámci tohoto kurzu získá primárně dovednost samostatně vytvářet grafické aplikace za pomoci OpenGL a
OpenCV. K tomu, aby to bylo možné, musí být splněny dva předpoklady: získání znalostí z oblasti teoretických
konceptů počítačové grafiky včetně návaznosti na problematiku zpracování obrazu a získání dovednosti tyto koncepty
aplikovat při tvorbě grafických aplikací. Důraz je kladen na vhodné implementační řešení aplikace, které je nezbytné pro
její praktické nasazení a udržitelnost.
1. Úvod do počítačové grafiky a OpenGL
a) Vykreslovací řetězec, základy moderního grafického hardwaru
b) Struktura OpenGL aplikací, změny v nových verzích OpenGL, srovnání s jinými API
c) Vykreslování základních grafických primitiv
d) Pole vrcholů, pole vrcholů v objektech bufferů (Vertex Buffer Objects)
2. Transformace
a) Teoretické základy geometrických transformací
b) Ortografická a perspektivní projekce
c) Skládání transformací - práce se zásobníkem matic
3. Osvětlování a textury
a) Ambientní, difuzní, zrcadlové a vyzářené světlo, vytváření zdrojů světla
b) Definice materiálových vlastností povrchů
c) Typy textur, multitexturování
4. Pokročilá vizualizace
a) Antialising, mlha, míchání barev (blending)
b) Vizualizace komplexních objektů
5. Moderní aplikace počítačové grafiky
a) Základy GL Shader Language (pixel shader, vertex shader)
b) CUDA, OpenCL a další technologie využívající programovatelné grafické karty
6. Zpracování obrazu
a) Úvod do OpenCV, načtení dat ze vstupních zařízení a souborů
b) Zpracování a transformace obrazu, detekce objektů v obraze
Informace ke kombinované nebo distanční formě
Rozsah konzultací (soustředění)
hodin za týden
Rozsah a obsahové zaměření individuálních prací studentů a způsob kontroly
Studijní literatura a studijní pomůcky
Základní:
PROCHÁZKA, D., KOUBEK, T., DANNHOFEROVÁ, J. Programování grafických aplikací s využitím OpenGL a OpenCV.
Brno, Mendelova univerzita v Brně, 2012, [online], dostupné z http://is.mendelu.cz/eknihovna/.
ŽÁRA, J., BENEŠ, B., SOCHOR, J., FELKEL, P. Moderní počítačová grafika, 2. vydání. Computer Press, 2005. 612 s.
ISBN 80-251-0454-0.
Doporučené:
SHREINER, D. OpenGL programming guide: the official guide to learning OpenGL, versions 3.0 and 3.1. Upper Saddle
River, NJ: Addison-Wesley, 2010. ISBN 978-0-321-55262-4
D – Charakteristika studijního předmětu
Název studijního předmětu
Typ předmětu
Rozsah studijního předmětu
Jiný způsob vyjádření rozsahu
Způsob zakončení
Pokročilá uživatelská rozhraní
volitelný
2/4
dopor. ročník / semestr
56
2/2
6
hod. za týden
kreditů
2 hodiny přednášek, 2 hodiny semináře týdně
přednáška,
Forma výuky
zkouška
seminář
Další požadavky na studenta
Student musí v průběhu semestru vypracovat samostatné úkoly, implementovat a obhájit samostatný projekt z oblasti
návrhu a implementace uživatelského rozhraní a složit semestrální zkoušku ze základů návrhu uživatelských rozhraní.
Vyučující
Ing. David Procházka, Ph.D.
Ing. Jan Kolomazník
Stručná anotace předmětu
Cílem předmětu je získání znalostí z oblasti moderních metod komunikace s počítači a návrhu uživatelských rozhraní.
Dále student získá dovednost aplikace těchto technologií pro návrh a implementaci uživatelsky přívětivých aplikací.
Důraz je kladen na pochopení významu ergonomie pro ovládání zařízení a zvládnutí technických prostředků pro jejich
návrh. V průběhu semestru jsou zpracovány čtyři samostatné úkoly, které postupně rozvíjí design aplikace. Nejprve se
jedná o vytvoření mentální mapy aplikace, v závěru pak o implementaci aplikace pro desktop nebo mobilní zařízení. Je
diskutován návrh běžných mobilních a desktopových aplikací i návrh rozhraní vestavěných systémů.
1. Možnosti komunikace mezi uživatelem a počítačem
a) Komunikační kanály, metody, standardy
b) Psychologické a sociální aspekty komunikace
c) Návrh rozhraní aplikací s ohledem na použitelnost
2. Tvorba kvalitních grafických aplikací
a) Strukturální vzory pro aplikace (návrh s ohledem na platformu a cílovou skupinu uživatelů)
b) Navigace uživatele v aplikaci (identifikace pozice v aplikaci, přechod mezi stavy)
c) Provádění operací (vkládání text. a netextových hodnot, výběr z možností, spec. případy)
d) Testování použitelnosti
e) Implementace vzorů s použitím současného frameworku
3. Virtuální realita a doplněná realita (Augmented Reality)
a) Stereoskopické projekce, „Head Mounted Displays“
b) Trackery pohybu, phantomy, „Weareable computers“
c) Současné aplikace VR a AR a jejich implementace
4. Mobilní a průmyslová zařízení pro komunikaci
a) Dotykové obrazovky a jiné vstupní/výstupní zařízení na PDA a průmyslových zařízeních
b) Rozpoznávání vzorů (multi-touch gesta, trénování chování, ...)
c) Prostorově orientované služby (Location based services)
Informace ke kombinované nebo distanční formě
Rozsah konzultací (soustředění)
hodin za týden
Rozsah a obsahové zaměření individuálních prací studentů a způsob kontroly
Studijní literatura a studijní pomůcky
Základní:
PROCHÁZKA, D., KOUBEK, T., DANNHOFEROVÁ, J. Programování grafických aplikací s využitím OpenGL a OpenCV.
Brno, Mendelova univerzita v Brně, 2012, [online], dostupné z http://is.mendelu.cz/eknihovna/.
KOLEKTIV AUTORŮ. Qt Online Reference Documentation. 2012, [online], dostupné z http://qt.nokia.com.
TIDWELL, J. Designing interfaces. Beijing: O'Reilly, 2006, ISBN 0-596-00803-1.
Doporučené:
BIMBER, O., RASKAR, R. Spatial augmented reality : merging real and virtual worlds. USA: Wellesley, A. K. Peters,
2005. ISBN 1-56881-230-2.
SAFFER, D. Designing for interaction: Creating innovative applications and devices. Berkeley, CA: New Riders, 2010.
ISBN 978-0-321-64339-1.