Przedmioty obieralne dla informatyki i ML (grupa przedmiotów zdefiniowana przez Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki)

• Ćwiczenia - 30 godzin
• Wykład - 30 godzin

• Ćwiczenia - 30 godzin
• Wykład - 30 godzin

Teoria gier została zapoczątkowana przez von Neumanna i Morgensterna jako matematyczna teoria racjonalnego zachowania. Gra składa się z opisu możliwych posunięć i definicji funkcji zysku dla każdego z graczy. Oczywiście, każdy z graczy stara się wybrać taką strategię, jaka maksymalizuje jego zysk. Najczęściej w teorii gier uważa się, że racjonalne zachowanie graczy jest dobrze opisywane pojęciem równowagi Nasha.

• Ćwiczenia - 30 godzin
• Wykład - 30 godzin

Wykład ma na celu zaznajomienie studentów z problemami optymalizacyjnymi związanymi z przestrzeniami metrycznymi. Szczególny nacisk położony będzie na algorytmy aproksymacyjne.

• Laboratorium - 30 godzin
• Wykład - 30 godzin

• Laboratorium - 30 godzin
• Wykład - 30 godzin

Algorytmiczne problemy i metody analiz danych z sekwencjonowania wysokoprzepustowego i innych wielkoskalowych technik eksperymentalnych współczesnej genomiki. Tematy będą obejmować problemy mapowania odczytów na genomy referencyjne, rekonstrukcji zsekwencjonowanych genomów z odczytów, klasyfikacji i kwantyfikacji odczytów. Przedstawione zostaną metody rozwiązywania tych problemów w oparciu o dane z różnych eksperymentów i technologii sekwencjonowania, a także podejścia wykorzystujące łącznie dane różnego typu.

• Ćwiczenia - 30 godzin
• Wykład - 30 godzin

Wykład poświęcony będzie ponadwielomianowym algorytmom dla problemów NP-trudnych, ze szczególnym uwzględnieniem algorytmów parametryzowanych.

Wykład jest pomyślany dla studentów i doktorantów zainteresowanych algorytmiką i kombinatoryką, i rozważających pracę naukową (choćby na poziomie pracy magisterskiej).

• Ćwiczenia - 30 godzin
• Wykład - 30 godzin

• Ćwiczenia - 30 godzin
• Wykład - 30 godzin

Wykład jest poświęcony omówieniu podstawowych metod projektowania i analizowania algorytmów związanych z tekstami. Zasadniczym problemem będzie zrozumienie struktury wielu skomplikowanych algorytmów oraz różnego typu techniki algorytmiczne i struktury danych (drzewa sufiksowe, grafy podsłów). Teksty są prostym a jednocześnie powszechnym typem informacji, ale będą rozważane zarówno standardowe teksty (jako ciągi symboli), jak również bardziej strukturalne formy: teksty dwuwymiarowe (związki z grafiką) i drzewa etykietowane (struktury występujące w XML i biologii obliczeniowej). Klasyczne problemy algorytmiczne związane są z szukaniem (lub wykrywaniem) wzorca, regularnością i kompresją tekstów. Ponadto rozważymy problemy związane z biologią obliczeniową (uliniowienie, drzewa ewolucyjne) oraz ze "stringologią" fraktali dwuwymiarowych. Wiele ciekawych tekstów jest zadanych w formie skompresowanej, rozmiar rzeczywistego tekstu może być wykładniczy w stosunku do rozmiaru n jego opisu.

• Laboratorium - 30 godzin
• Wykład - 30 godzin

Przedmiot poświęcony jest teoretycznym i praktycznym aspektom analizy sieci społecznych. Omówimy niektóre z najważniejszych klas algorytmów z tej dziedziny, m.in. miary centralności (pozwalające odnaleźć najważniejszy wierzchołek), algorytmy przewidywania połączeń (pozwalające wykryć ukryte krawędzie) oraz algorytmy wykrywania źródeł (pozwalające odszukać źródło infekcji). Przyjrzymy się również najistotniejszym zastosowaniom poznanych technik, od analizy sieci kryminalnych, po badanie sieci energetycznych i drogowych

• Ćwiczenia - 30 godzin
• Wykład - 30 godzin

Wykład opisuje związki pomiędzy logiką a automatami skończonymi. Punktem wyjścia jest klasyczne twierdzenie, że automaty skończone opisują dokładnie te języki, które można zdefiniować w logice monadycznej drugiego rzędu. Wykład omawia daleko idące rozszerzenia tego twierdzenia, dotyczące przede wszystkim obiektów nieskończonych, takich jak nieskończone słowa czy drzewa. Ważną rolę w teorii odgrywają pewne gry matematyczne, przede wszystkim tzw. gry parzystości, w których rozgrywka jest nieskończona.

• Laboratorium - 30 godzin
• Wykład - 30 godzin

Overview of the data processing pipeline; collection and storage of raw data; processing, cleaning, and storage of processed data; scaling tools for the data processing system.

• Laboratorium - 30 godzin
• Wykład - 30 godzin

• Ćwiczenia - 30 godzin
• Wykład - 30 godzin

• Laboratorium - 30 godzin
• Wykład - 30 godzin

Przedmiot ugruntowuje teoretyczną i praktyczną wiedzę z zakresu metod uczenia maszynowego i eksploracji danych, pod kątem zastosowań związanych z dużymi, heterogenicznymi, rozproszonymi i dynamicznie przyrastającymi źródłami danych. Omawiana jest problematyka zapewnienia wystarczającej wiarygodności i jakości danych celem uczenia skutecznych modeli klasyfikacji, predykcji itd., jak i utrzymania skuteczności takich modeli jako składowych większych systemów informatycznych. Odwołujemy się do szerokiego zakresu praktycznych form i źródeł danych, w szczególności danych generowanych maszynowo. Omawiamy szeroki zakres praktycznych celów stawianych metodom uczenia maszynowego i eksploracji danych, jak np. wykrywanie anomalii lub podobnych przypadków. Dyskutujemy na praktycznych przykładach pełen cykl życia danych i informacji w systemach przetwarzania i analizy danych, z uwzględnieniem odpowiednio w nie wkomponowanych rozwiązań bazujących na uczeniu maszynowym i eksploracji danych.

• Ćwiczenia - 30 godzin
• Wykład - 30 godzin

FinTech (Financial Technology) oznacza nowopowstający gałąź w branży IT, której celem jest użycie najnowszych technologii informacyjnych w celu usprawnienia usług finansowych. O ile nowinki technologiczne wprowadzane są od wielu lat małymi kroczkami przez wszystkie liczące się tradycyjne banki, o tyle firmy FinTech dążą do technologicznej rewolucji, która zupełnie zmieni bankowość jaką znamy. Produkty FinTech opierają się między innymi na technologiach Big Data, analizie sieci społecznych, algorytmach uczenia maszynowego, sztucznej intelligencji. Na przykład, w USA istnieją już firmy pożyczkowe, które badają zdolność kredytową klientów tylko i wyłącznie na podstawie analizy ich kont na popularnych portalach społecznościowych. Algorytmy służące do oceny zdolności kredytowej na podstawie aktywności on-line i znajomych zostały też opatentowane przez Facebook (od 2014 roku).

• Laboratorium - 30 godzin
• Wykład - 30 godzin

• Laboratorium - 30 godzin
• Wykład - 30 godzin

Celem wykładu jest zapoznanie studenta wybranymi z modelami, algorytmami i narzędziami stosowanymi w genomice porównawczej ze szczególnym uwzględnieniem drzew i ich zastosowaniem w różnych kontekstach. Planowane ćwiczenia będą częściowo formie laboratorium komputerowego.

• Ćwiczenia - 30 godzin
• Wykład - 30 godzin

• Ćwiczenia - 30 godzin
• Wykład - 30 godzin

Spojrzenie na problemy wizualizacji od strony geometrii obliczeniowej i zastosowanie nabytej wiedzy w praktyce.

• Ćwiczenia - 15 godzin
• Laboratorium - 15 godzin
• Wykład - 30 godzin

• Laboratorium - 30 godzin
• Wykład - 30 godzin

Wykład ma na celu zapoznanie uczestników z podstawowymi algorytmami i strukturami danych stosowanymi w grafice komputerowej. Przedstawiane wiadomości dotyczą algorytmów grafiki rastrowej, geometrii dwu- i trójwymiarowej, elementów geometrii obliczeniowej, modelowania geometrycznego, algorytmów widoczności i modeli oświetlenia.