2025/26

Studenti se seznámí s koncepty a technologiemi v oblasti architektur orientovaných na služby aplikací, asynchronní komunikaci a vysokou dostupnost aplikací. Získají přehled o architektuře informačního systému, webových služeb a aplikačního serveru. Dále se seznámí s principy a technologiemi pro zajištění integrace služeb a s problematikou bezpečnosti služeb i jejich uživatelů. V rámci cvičení studenti zahájí práci na projektu informačního systému, který bude v návaznosti rozvíjen v dalších předmětech.

Předmět je zaměřen na vybrané partie matematiky, které jsou pro studenty informatiky v současné době nejvíce potřebné, protože přímo souvisejí s reprezentací a zpracováním dat v počítači. Předmět je proto výběrem hlavních partií z lineární algebry a numerických optimalizací. Výklad bude didakticky uzpůsoben logickému myšlení studentů informatiky. Systematičnost matematické symboliky, na kterou bude kladen důraz, bude dávána do souvislostí s programovacími jazyky. Většina teorémů bude namísto klasických matematických důkazů ověřována numericky: studenti budou programovat simulace, které platnost teorému ověří na náhodně generovaných datech. Význam operací vektorového počtu bude vykládán v příkladech reprezentací a modelování dat. Metody optimalizace pak bude vykládány jako postupy, které směřují k optimálnímu nastavení parametrů modelu tak, aby nejlépe odpovídal naměřeným datům.

Cvičení předmětu navazují na přednášky. Studenti se naučí pracovat s hudebním software, vyzkouší si připojení různých elektronických nástrojů k PC. Většinu úloh budou řešit v programovém prostředí Matlab.

Předmět seznamuje studenty s databázemi (principiálně zejména typu NoSQL) a softwarovými technologiemi vhodnými pro ukládání velkých objemů dat. Postupně jsou probírány různé typy NoSQL databází, které se hodí na řešení odlišných úloh. Jde o dokumentové databáze (MongoDB), databáze vhodné pro prohledávání a analýzu textu (ElasticSearch), sloupcové databáze (Cassandra) atd.

Cílem předmětu je seznámit studenty se základními formami elektronické dokumentace, se zásadami pro její tvorbu a se základními programovými prostředky pro její tvorbu a správu

Předmět se zabývá základy analogové i číslicové elektroniky, popisem funkce, vlastností a aplikací základních prvků, ADC/DAC převodníků a jednoduchých obvodů pro zpracování a úpravu analogových a číslicových signálů.

Předmět se zabývá základy analogové a číslicové elektroniky na výkladu funkce, vlastností a aplikace základních prvků (pasivní součástky, tranzistory bipolární a unipolární, operační zesilovače, hradla a klopné obvody) a nejjednodušších obvodů (zesilovač, registr, čítač, paměť, procesor).

Předmět je zaměřen na problematiku návrhu elektronických zařízení a praktickou dovednost s ním v reálném návrhovém systému. Jsou probírána témata z oblasti návrhu a technologie výroby desek plošných spojů (DPS), elektrických vlastností DPS, přípravy výroby DPS. Studenti jsou seznámeni také s problematikou technologie osazování součástek na desky plošných spojů a související problematikou vlastností součástek

Úkolem předmětu je obeznámit studenty s velmi aktuální problematikou souběžného návrhu technického a programového vybavení, které se v odborné literatuře označuje jako hardware/software co-design. V průběhu výuky budou účastníci seznámeni s modely pro popis chování HW a SW částí a jejich vzájemnou spolupráci, s algoritmy a technikami pro rozdělování a odhad kvality rozdělení na část softwarovou a část hardwarovou, se simulací, syntézou a verifikací navrřeného systému. Praktická část návrhu je realizována v obvodech Xilinx v návrhovém prostředí ISE, případně Mentor.

Course aim is to present techniques for concurrent hardware and software development so called hardware/software co-design. Students will be familiarized with models for hardware and software behavioral description, H/S cooperation and with algorithms partitioning tasks into hardware and software. Simulation, synthesis and verification techniques will also be presented in the course. In labs, studen will use FPGA circuits and Xilinx or Mentor design tools.

V předmětu se studenti seznámí se základními i mírně pokročilými metodami zpracování biomedicínských signálů.

V rámci předmětu se studenti seznámí s vybranými pokročilejšími metodami zpracování signálů. Na cvičeních se budou věnovat případovým studiím a příkladům ze zpracování biomedicínských a akustických signálů.

Studenti se seznámí se základy teorie pravděpodobnosti, statistiky a teorie informace a naučí se využívat tyto metodiky pro modelování signálů a dat.

Předmět je zaměřen na seznámení studentů se základy a principy multimediálních technologií (obraz, zvuk, video). Studenti se dále seznámí s principy snímaní, záznamu, kódování a komprese multimediálních dat.

Cílem výuky je seznámit studenty se základními metodami pro zpracování, vytěžování a analýzu dat, které se využívají v celé řadě různých praktických aplikací. Jde například o úlohu hodnocení dokumentu, klasifikaci textu podle tématu, analýzu sentimentu atd.

Studenti se v předmětu seznámí se základy snímání a zpracování obrazu a s hardwarovými prostředky pro integraci do systémů počítačového zpracování obrazu. V přednáškách se objeví ucelený přehled návrhu takového systému od osvětlovače, přes optickou soustavu, až po výběr vhodné kamery, vyhodnocovacího hardwaru a sestavení programu pro analýzu obrazu. Studenti budou moci na cvičeních přednášenou látku prakticky ověřovat s různými prostředky pro programování a různými HW zařízeními (Průmyslové kamery, objektivy a osvětlovače, specializované IR kamery, kinect/hololens, 3D scannery, atp.). V praxi by pak student měl být schopen samostatně celý takový systém navrhnout a aplikovat.

Předmět je zaměřena na získání znalostí ve zpracování úloh zaměřených na výběr, analýzu a prezentaci dat vyskytujících se během obvyklého životního cyklu výrobku. Výuka je orientována na prostředí operačního systému MS Windows.

Předmět státní zkoušky

Cílem předmětu je propojení znalostí číslicového zpracování signálu, znalostí programování a struktury procesorů v ukázkových příkladech na reálném hardwaru. Předmět seznamuje s možnostmi praktického použití a nasazení algoritmů číslicového zpracování signálu na reálných procesorech. Na konkrétních příkladech jsou prezentovány implementace základních metod číslicového zpracování signálů. Je probrán způsob programování a algoritmizace úloh pro zpracování v reálném čase, dostupné vstupní a výstupní periferie a jejich možnosti. Na praktických příkladech jsou prezentovány metody časové a frekvenční analýzy a syntézy, algoritmy výpočtu konvoluce, korelace, FFT a možnosti návrhu číslicových filtrů. Návrh a verifikace parametrů je prováděn v prostředí Matlab. Algoritmy jsou implementovány na procesory firem Texas Instruments a STMicroelectronics. V závěru jsou zmíněny možnosti implementace strojového rozpoznávání a neuronových sítí.