• Aktualnie prowadzone kursy:
    1. Web scale data mining and processing
    2. Computer modeling
    3. Neural networks
    4. Multi-objective optimization and multiple criteria decision making
    5. Advanced data analysis software development with R
    6. Mining massive datasets
    7. Specification and verification of multi-agent systems
    8. Introduction to model checking

    Przejdź

  • Ostatnio dodane materiały:
    04-02-2015
    Materiały dydaktyczne - Sem V Rok III
    13-01-2015
    Mathematical and computer modeling of non-linear biosystems Part II - prof Urszula Foryś
    04-12-2014
    Mathematical and computer modeling of non-linear biosystems Part II - prof Urszula Foryś
    21-11-2014
    Biological inspirations in computational intelligence algorithms - prof. Krzysztof Trojanowski
    21-11-2014
    Biological inspirations in computational intelligence algorithms - prof. Krzysztof Trojanowski
    12-11-2014
    Mathematical and computer modeling of non-linear biosystems Part II - prof Urszula Foryś
    07-11-2014
    Biological inspirations in computational intelligence algorithms - prof. Krzysztof Trojanowski
    03-11-2014
    Biological inspirations in computational intelligence algorithms - prof. Krzysztof Trojanowski

Program studiów


Tytuł Studiów:
Technologie informacyjne: badania i ich interdyscyplinarne zastosowania.

Program studiów doktoranckich składa się z trzech bloków tematycznych, które równolegle układają się w ciąg autorskich kursów wypełniających 3-letni program studiów doktoranckich. Bloki można nazwać specjalnościami w ramach studiów. Uzupełnieniem poniższego programu będą wizyty profesorów z Polski i zagranicy składające się z wykładów/projektów/seminariów/konsultacji.
Istotną częścią Projektu „Technologie informacyjne: badania i ich interdyscyplinarne zastosowania” są również kursy e-learningowe.

Poniżej prezentujemy zakres dwóch pierwszych bloków tematycznych.


Blok tematyczny 1:
Podstawy inteligentnych obliczeń i technologii internetowych

Rok 1: Semestr 1: Seminarium (45 godzin):
Problemy współczesnej informatyki (obowiązkowe dla wszystkich bloków)

Celem seminarium będzie zapoznanie doktorantów z problemami współczesnej informatyki w większości jej kluczowych kierunków. W tym celu zaplanowane jest 7 seminariów, każde prowadzone przez wybitnego specjalistę w prezentowanej dziedzinie. Oprócz przeglądu wiedzy podstawowej, słuchacze zostaną zaznajomieni z aktualnymi badaniami prowadzonymi w dziedzinie przedmiotu. Hasłowy program seminarium jest następujący:

1) Automaty i języki formalne
2)  Elementy teorii złożoności
3) Wprowadzenie do kombinatoryki
4) Matematyka dyskretna
5) Wprowadzenie do systemów współbieżnych
6) Architektura systemów komputerowych
7) Wprowadzenie do teorii gier


Rok 1: Semestr 2: Seminarium (45 godzin):
Problemy współczesnej informatyki (obowiązkowe dla 1 bloku tematycznego)

Celem seminarium będzie zapoznanie doktorantów z problemami współczesnej informatyki w większości jej kluczowych kierunków. W tym celu zaplanowane jest 7 seminariów, każde prowadzone przez wybitnego specjalistę w prezentowanej dziedzinie. Oprócz przeglądu wiedzy podstawowej, słuchacze zostaną zaznajomieni z aktualnymi badaniami prowadzonymi w dziedzinie przedmiotu. Hasłowy program seminarium jest następujący:

1) Podstawowe pojęcia i algorytmy grafowe
2) Podstawy języków programowania
3) Nowe technologie w systemach rozproszonych opartych na SOA
4) Nowe kierunki w bazach danych
5) Wprowadzenie do weryfikacji systemów współbieżnych

6) Metody logiki matematycznej w zastosowaniach informatycznych
7) Technologie informatyczne wspomagające funkcjonowanie osób z różnymi
niepełnosprawnościami


Rok 2: Semestr 3: Wykłady specjalistyczne (2 do wyboru)
Podstawy systemów równoległych i rozproszonych (30 W + 30 Ćw)

Celem wykładu jest wprowadzenie do zagadnień metodologii budowy i wykorzystywania równoległych i rozproszonych systemów komputerowych. W szczególności omawiane będą takie problemy jak: zasady budowy systemów równoległych, mechanizmy komunikacji i synchronizacji w systemach równoległych, klasyfikacje systemów równoległych, własności strukturalne i obliczeniowe systemów rozproszonych, systemy komputerowe typu klaster oraz Grid, podstawy metod programowania równoległego, metody modelowania obliczeń i komunikacji w programach równoległych, metody optymalizacji programów dla systemów równoległych i rozproszonych.

Modele algebraiczne dla systemów współbieżnych (30 W +30 Ćw)

Wykład ma dotyczyć formalizacji pojęcia procesu współbieżnego, operacji na procesach współbieżnych i odpowiednich algebr, oraz zastosowania tych pojęć do opisu i analizy zachowa/n współbieżnych systemów informatycznych i, ogólniej, systemów współbieżnych kontrolowanych przez systemy informatyczne. Formalizacja ta, opisana w pracach [Wink 09a], [Wink 09b], [Wink 11a], jest próbą jednolitego algebraicznego ujęcia takich znanych modeli i rachunków systemów współbieżnych jak sieci Petriego, struktury zdarzeń, Milnerowski rachunek CCS komunikujących się systemów itp. W pracach [Wink 09a] i [Wink 09b] zostało sformułowane pojęcie procesu rozumianego jako model przebiegu pewnego zjawiska (dyskretnego, ciągłego, lub mieszanego typu), zostały wprowadzone operacje pozwalające wyrażać procesy złożone przez ich składowe, oraz została przedstawiona ideę użycia tych środków do definiowania zachowań systemów współbieżnych. W pracy [Wink 11a] został sformułowany system aksjomatów, z którego wynika, że opisane zaproponowane środki pojęciowe mają uniwersalny charakter. Proces może mieć stan początkowy, stan końcowy, lub oba te stany. Procesy, z których jeden jest kontynuacją drugiego mogą być złożone szeregowo. Procesy niezależne mogą być złożone równolegle. Procesy mogą być prefiksami (niezależnymi składowymi segmentów początkowych) innych procesów. Procesy w pewnym uniwersum obiektów i operacje na takich procesach tworzą algebrę częściową, zwaną algebrą procesów. Algebry procesów należą do aksjomatycznie definiowalnej klasy algebr częściowych zwanych algebrami zachowaniowo-zorientowanymi. Formalnie są to kategorie częściowe ze względu na składanie szeregowe i monoidy częściowe ze względu na składanie równoległe. Ponadto, algebry pewnej podklasy tej klasy mogą być reprezentowane jako podalgebry algebr procesów. Algebry procesów i algebry zachowaniowo-zorientowane mogą służyć do definiowania zachowań systemów współbieżnych. Mianowicie, zachowanie systemu można definiować jako zbiór możliwych procesów tego systemu. Taki zbiór jest prefiksowo-zamknięty. Jego struktura opisuje porządek prefiksowy procesów oraz ewentualnie specyficzne cechy zachowania takie jak obserwowalność, upływ czasu itp. Algebry procesów i algebry zachowaniowo-zorientowane mogą służyć m.in. do definiowania zachowań o stanach i procesach ze specyficznymi strukturami wewnętrznymi, do definiowania operacji na zachowaniach, podobnych do operacji w znanych rachunkach zachowań, oraz do definiowania zachowań losowych.
[Wink 09a:] Winkowski, J., An Algebraic Framework for Defining Behaviours of Concurrent Systems. Part 1: The Constructive Presentation, Fundamenta Informaticae 97 (2009), 235-273.
[Wink 09b:] Winkowski, J., An Algebraic Framework for Defining Behaviours of Concurrent Systems. Part 2: The Axiomatic Presentation, Fundamenta Informaticae 97 (2009), 439-470.
[Wink 11a:] Winkowski, J., Multiplicative Transition Systems, Fundamenta Informaticae 108 (2011).

Zaawansowane zarządzanie sieciami komputerowymi – analiza wydajności i metody przetwarzania informacji
(30 W + 30 Ćw)

Przedmiotem wykładu będą modele matematyczne i metody analizy komunikacji w sieciach komputerowych, metody i algorytmy umożliwiające unikanie przeciążeń urządzeń infrastruktury sieciowe, metody i algorytmy rozładowywania przeciążeń, metody analizy wydajności w sieciach oraz identyfikacji „wąskich gardeł”, zaawansowane metody zarządzania sieciami, w tym sposoby eliminacji nadmiarowych informacji (ang. Event Correlation) oraz metody identyfikacji rzeczywistych problemów na podstawie zaobserwowanych symptomów (ang. Root Cause Analysis). Szczególny nacisk będzie położony na podstawy teoretyczne omawianych metod. Treści teoretyczne ilustrowane będą specjalnie przygotowanymi ćwiczeniami.


Rok 2: Semestr 4: Wykłady specjalistyczne (2 do wyboru)

Automatyzacja elektronicznych procesów biznesowych: modelowanie, planowanie, wykonanie i transakcje
(30 W + 30 Ćw)

Wykład dotyczyć będzie współczesnych badań i technologii nad semantyką elektronicznych procesów biznesowych. Powszechnie uważa się, że taka semantyka jest kluczem do szeroko rozumianych elektronicznych procesów biznesowych. Pomimo wielu lat intensywnych badań nad taką semantyka, jest to ciągle wyzwanie nie tylko od strony badawczej (teoretycznej) ale również technologicznej. Same standardy dla Web serwisów (WSDL, SOAP, UDDI) nie wystarczają i o tym wiadomo od dawna. Z kolei Semantic Web Services oparte na OWL, wydaje się być zbyt teoretyczne. Powstało wiele podejść, (np. WSMO, SWSF, WSDL-S), które próbują się z tym wyzwaniem zmierzyć. Faktycznym probierzem ich użyteczności jest ich stopień zastosowań w nowych systemach do automatyzacji procesów biznesowych. Okazuje się ciągle, że semantyka ciągle pozostaje wyzwaniem badawczym i technologicznym dla elektronicznych procesów biznesowych. Proponowana wykład zawierać będzie wszystkie dotychczasowe podejścia i technologie (patrz załączona na końcu bibliografia).

Systemy wieloagentowe (30 W + 30 Ćw)

Celem wykładu jest przedstawienie podstawowych pojęć i technik stosowanymi w projektowaniu i realizacji najnowszej generacji inteligentnych systemów usytuowanych w rzeczywistym środowisku, tj. systemów wieloagentowych. Techniki te, wywodzące się z rozproszonej sztucznej inteligencji i z projektowania obiektowego, doprowadziły do powstania programowania zorientowanego agentowo (ang. agent-oriented programming). Autonomiczni agenci i systemy, czy ogólniej środowiska wieloagentowe, reprezentują nowy sposób analizowania, projektowania oraz implementacji złożonych inteligentnych systemów komputerowych. Agent jest jednostką obliczeniową, taką jak program komputerowy lub robot, zdolną do obserwowania środowiska i wpływania na nie poprzez wykonywanie akcji, na ogół w ramach współpracy z ludźmi lub innymi agentami. Akcje agenta są autonomiczne, a jego inteligencja przejawia się w umiejętności elastycznego i racjonalnego reagowania na sytuacje nieprzewidywalne oraz w podejmowaniu inicjatywy, gdy zachodzi taka potrzeba. Jako jednostka interaktywna, agent powinien mieć umiejętność pracy zespołowej z innymi agentami i/lub ludźmi.

Obliczenia lokalne w grafach (30 W + 30 Ćw)

Wykład będzie dotyczył wybranych aspektów teorii grafów wiążących się ściśle z obliczeniami rozproszonymi. Grafy będą reprezentować komputerowe systemy rozproszone, z wierzchołkami modelującymi procesory i krawędziami reprezentującymi łącza komunikacyjne między procesorami. Obliczenie jest lokalne, jeśli każdy krok obliczeniowy dokonany jest wyłącznie przez procesory bezpośrednio połączone łączami komunikacyjnymi. Istotną rolę w określeniu klasy problemów globalnych dotyczących sieci jest ich struktura; dla pewnych struktur pewne problemy są lokalnie rozwiązywalne, dla innych może tak nie być. Możliwości obliczeń lokalnych zależą od struktury grafów określających liczbę i połączenia procesorów wspólnie wykonujących pojedynczy krok obliczeniowy oraz od charakterystyki obliczenia dokonywanego przez jeden taki krok. Na wykładzie przedstawione będą różne klasy grafów, odpowiadające różnym typom struktur oraz będą podane klasy problemów dających się rozwiązać drogą obliczeń lokalnych jak też i takich, których rozwiązać się nie da. Omówione zastaną własności podstawowych typów struktur, takich jak m.in. drzewa, grafy pełne, grafy centralne, grafy trójkątne, grafy zamknięte i grafy płaskie. Omówione będą również hiper-grafy stanowiące pewne uogólnienia zwykłych grafów. Omówione zostaną również typy lokalności, wyznaczone przez struktury grafów biorących udział w pojedynczym kroku obliczeniowym.


Rok 3, semestr 5: Wykłady specjalistyczne (2 do wyboru)
Kryptografia w teorii i praktyce I (30 W + 30 Ćw)

Dwusemestralny wykład z Kryptografii jest pomyślany jako wstęp do zaawansowanych problemów z kryptografii i jej zastosowań. W pierwszym semestrze chcemy wprowadzić pojęcia i narzędzia matematyczne używane w nowoczesnej kryptografii. Mamy na myśli przede wszystkim problematykę z teorii liczb i algebry. Będziemy rozważali kryptosystemy z kluczem publicznym i ich parametry bezpieczeństwa. Dla przykładu, omówimy możliwie dokładnie schematy RSA, DSA i ECDSA. Będziemy również rozważali rozmaite schematy podpisów cyfrowych a także protokoły uzgadniania wspólnego klucza Diffie-Hellmana. W drugim semestrze zamierzamy omówić ciągi losowe i pseudolosowe, szyfry strumieniowe i blokowe, funkcje skrótu  (np. funkcje haszujące z rodziny SHA). Omówimy też podstawowe definicje i własności kodów liniowych oraz teorii współdzielenia sekretów.

Współdziałanie agentów softwarowych, robotów, inteligentnych i kognitywnych urządzeń w systemach wielo-robotowych (30 W + 30 Ćw)

Internet w obecnej postaci służy przede wszystkim gromadzeniu, przekazywaniu i przetwarzaniu informacji, a więc świadczy usługi wirtualne. Obecnie coraz mocniej zarysowuje się tendencja do włączania urządzeń, oraz czujników (nawet sieci czujników), świadczących usługi fizyczne, jako równoprawnych węzłów w Internecie umożliwiając ich zdalne sterownie. Urządzenia takie mogą fizycznie oddziaływać na środowisko zmieniając jego stan, zaś czujniki postrzegać stany rzeczywistego środowiska. Coraz częściej takie urządzenia i czujniki, razem z aplikacjami na zwykłych komputerach, wykonują wspólnie złożone zadania dedykowane realizacji specyficznych celów. Na tej podstawie powstała idea ambient intelligence  jeśli urządzenia współdziałają w sieci lokalnej, oraz idea global intelligence  jeśli urządzenia współpracują w skali globalnej. Póki co są to sztywne systemy dedykowane realizacji bardzo konkretnych zadań. Na wzór pierwotnej idei leżącej u podstaw Internetu, potrzebne są teraz nowe technologie (w formie protokołów) zapewniające tę niezawodność (czyli odporność na awarie) tych systemów. Niezawodność ta ma polegać na możliwości kontynuowania wykonywanego zadania (pomimo, że część sieci, oraz urządzeń uległa awarii) poprzez automatyczną rekonfigurację sprawnej części systemu. Powstające obecnie nowe podejścia i nowe technologie nawiązują do paradygmatu SOA i dążą do stworzenia nowych globalnych systemów rozproszonych popularnie nazywanych „Internet of things”, czy „Internet od services”. Proponowany wykład będzie przeglądem obszernej dziedziny związanej z robotyką mobilną rozszerzoną o systemy wielorobotowe.

Współpraca w systemach wieloagentowych (30 W + 30 Ćw)

Środowiska wieloagentowe, jako swoiste uogólnienie systemów wieloagentowych, stanowią współczesny sposób organizacji współpracy pomiędzy ludźmi, autonomicznymi agentami komputerowymi i/lub robotami w danym dynamicznym, nieprzewidywalnym środowisku. Metoda organizacji tej współpracy jest zadaniem nietrywialnym, a stworzenie jej formalnego modelu wymaga połączenia wyników z rożnych dziedzin wiedzy, w szczególności rozproszonej sztucznej inteligencji, logiki a także organizacji i zarządzania. Celem wykładu jest przedstawienie formalnego modelu pracy zespołowej, zdefiniowanego w logice TeamLog. Model ten spełnia rolę wysokopoziomowej specyfikacji heterogenicznych systemów rozproszonych, zdolnych do wspólnego rozwiązywania problemów. Wykład będzie dotyczył pewnej klasy systemów wieloagentowych, tzw. systemów BDI (ang. Beliefs, Desires, Intentions Systems).


Rok 3, semestr 6: Wykłady specjalistyczne (2 do wyboru)
Kryptografia w teorii i praktyce II (30 W + 30 Ćw)

Dwusemestralny wykład z Kryptografii jest pomyślany jako wstęp do zaawansowanych problemów z kryptografii i jej zastosowań. W pierwszym semestrze chcemy wprowadzić pojęcia i narzędzia matematyczne używane w nowoczesnej kryptografii. Mamy na myśli przede wszystkim problematykę z teorii liczb i algebry. Będziemy rozważali kryptosystemy z kluczem publicznym i ich parametry bezpieczeństwa. Dla przykładu, omówimy możliwie dokładnie schematy RSA, DSA i ECDSA. Będziemy również rozważali rozmaite schematy podpisów cyfrowych a także protokoły uzgadniania wspólnego klucza Diffie-Hellmana. W drugim semestrze zamierzamy omówić ciągi losowe i pseudolosowe, szyfry strumieniowe i blokowe, funkcje skrótu (np. funkcje haszujące z rodziny SHA). Omówimy też podstawowe definicje i własności kodów liniowych oraz teorii współdzielenia sekretów.

Wnioskowanie niemonotoniczne dla Semantic Web (30 W + 30 Ćw)

Głównym narzędziem klasyfikacji pojęć dla celów Semantic Web są logiki deskryptywne i ontologie, wyrażane np. w językach OWL DL i OWL 2 DL. Wnioskowanie z nimi związane ma pewne ograniczenia i powszechnie uważa się za potrzebne ich rozszerzenie o systemy reguł. Związany z nimi jest standard RIF, tworzony obecnie przez W3C. Jedną z cech, odróżniających systemy reguł od ontologii, jest możliwość wnioskowania niemonotonicznego. Wykład przedstawi różne metody łączenia systemów reguł z ontologiami. Głównym celem jest zapoznanie słuchaczy z semantyką takich połączeń. Szczególną uwagę poświęcimy zagadnieniom związanym z kombinacją wnioskowania monotonicznego i niemonotonicznego.

Automatyczna weryfikacja modelowa systemów współbieżnych (30 W + 30 Ćw)

Celem wykładu jest zapoznanie słuchaczy z najnowszymi technikami stosowanymi w automatycznej weryfikacji systemów współbieżnych, zarówno bezczasowych jak też tych zależnych od czasu, oraz parametrycznych. Metody te będą stosowane do sieci automatów czasowych, czasowych sieci Petriego, systemów interpretowanych, oraz systemów specyfikowanych w językach wysokiego poziomu jak Java, Promela, lub UML. Zostaną omówione symboliczne metody weryfikacji modelowej, bazujące na translacji do problemu SAT dla logiki zdaniowej oraz wykorzystujące operacje na Boolowskich Diagramach Decyzyjnych (BDD). Ponadto, zostaną przedstawione metody ograniczonej weryfikacji modelowej, redukcji modeli oraz abstrakcji. Weryfikowane własności będą wyrażane w logikach temporalnych jak LTL, CTL* i TCTL. Zostaną zaprezentowane metody weryfikacji modelowej specyficzne dla każdego logicznego formalizmu. Ponadto, system weryfikacyjny VerICS, rozwijany w IPI PAN, zostanie zaprezentowany i omówiony.

Współczesne metaheurystyki i ich zastosowania (30 W + 30 Ćw)

Celem wykładu jest przedstawienie aktualnego stanu wiedzy dotyczącej algorytmów i technik inspirowanych Naturą, stosowanych do rozwiązywania problemów optymalizacji kombinatorycznej, maszynowego uczenia się czy rozwiązywania problemów związanych z symulacją złożonych systemów. W pierwszej części wykładu zostaną przedstawione klasyczne algorytmy i techniki takie jak algorytmy ewolucyjne, symulowane wyżarzanie, metoda tabu oraz automaty komórkowe i uczące się. Następnie zostaną omówione takie techniki jak sztuczne systemy immunologiczne, roje cząsteczek oraz algorytmy ewolucji różnicowej. W kolejnych wykładach będą prezentowane nowe techniki takie jak uogólniona ekstremalna optymalizacja, programowanie ekspresją genów oraz hyperheurystki. Zostaną przedstawione różne zastosowania metaheurystyk, w szczególności do rozwiązania problemów marszrutyzacji w systemach transportowych, harmonogramowania zadań w systemach gridowych oraz systemach chmurzastych, organizacji zarządzania w sieciach mobilnych i bezprzewodowych, konstruowania algorytmów kryptograficznych, do odkrywania anomalii i ataków w sieciach komputerowych oraz do poszukiwania strategii w grach.



Blok tematyczny 2:

Inteligentne technologie wydobywania wiedzy i modelowania komputerowego

Rok 1: Semestr 1: (wykład obowiązkowy dla wszystkich bloków)
Zaawansowane metody statystyczne (30 W + 30 Ćw)

Wykład obejmować będzie omówienie zaawansowanych metod statystycznej analizy danych, w tym wnioskowania w modelach regresyjnych, analizy wariancji i uogólnionych modelach liniowych oraz modelowania danych jakościowych. Wiele uwagi poświęcone zostanie problemom oceny dopasowania modelu oraz ocenie jakości prognozy na ich podstawie. Omówieniu metod towarzyszyć będzie dyskusja istniejących implementacji software'owych.


Rok 1: Semestr 2: (wykład obowiązkowy dla wszystkich bloków)
Podstawy uczenia maszynowego i eksploracji danych (30 W + 30 Lab)

Pierwsza część kursu będzie poświęcona podstawowym metodom i technikom uczenia maszynowego. Omówione zostaną techniki klasyfikacji takie jak drzewa decyzyjne, klasyfikacja bayesowska, regresja, metody oparte o podobieństwo, sieci neuronowe, zespoły klasyfikatorów i inne. Przedstawione zostaną metody oceny klasyfikatorów. Uczenie nienadzorowane (analiza skupień) włączając metody takie jak k-średnich i mieszanki gaussowskie. W drugiej części kursu zostaną przedstawione metody eksploracji danych, przede wszystkim metody oparte o reguły: przede wszystkim analiza asocjacyjna, ale omówione będą również podejścia oparte o logikę rozmytą i zbiory przybliżone. Ważnym aspektem kursu będzie lektura artykułów naukowych dotyczących omawianych tematów.

Modelowanie komputerowe I (30 W + 30 Lab)

Pierwsza część wykładu jest poświęcona omówieniu zasad i problemów występujących w modelowaniu. Dyskutowane są różne typy modeli. Główny zakres wykładu jest związany z analizą modeli dynamicznych, opisanych równaniami różniczkowymi zwyczajnymi lub cząstkowymi. Wśród tych pierwszych szczególną uwagę zajmują modele kompartmentowe, będące układem równań różniczkowych pierwszego rzędu i reprezentujących przepływ i akumulację substancji lub energii. Omawia się takie zagadnienia jak struktury takich modeli, ich identyfikowalność parametryczną i strukturalną, czy nierozróżnialność. Rozważa się modele ze stałymi współczynnikami, współczynnikami zmiennymi w czasie i podstawowymi typami współczynników nieliniowych. Następnie omawia się budowę, klasyfikację i najbardziej typowe modele opisane równaniami różniczkowymi cząstkowymi. Prezentuje się praktyczne przykłady użycia modeli.


Rok 2: Semestr 3: (2 wykłady do wyboru)
Statystyczne systemy uczące się (30 W +30 Lab)

Celem wykładu jest omówienie współczesnych statystycznych metod uczenia maszynowego. W zakresie uczenia pod nadzorem omówione zostaną między innymi: liniowe metody analizy dyskryminacyjnej, klasyfikacja bayesowska i metoda największej wiarogodności, zasady nieparametrycznej estymacji gęstości w klasach i metoda najbliższych sąsiadów, metody oparte na mieszaninach rozkładów i metody oparte na prototypach, drzewa klasyfikacyjne i rodziny klasyfikatorów, oraz nieklasyczne podejścia do analizy regresji. W zakresie uczenia bez nadzoru omówione zostaną między innymi: analiza struktury danych i redukcja wymiaru danych (klasyczna i nieklasyczna analiza składowych głównych, skalowanie wielowymiarowe, analiza czynnikowa i analiza składowych niezależnych) oraz analiza skupień (metoda k-średnich i metody pokrewne, w tym SOM, metody hierarchicznej analizy skupień, analiza skupień na podzbiorach atrybutów). Należna uwaga poświęcona zostanie zagadnieniom z przecięcia obu zakresów: klasyfikacji pod częściowym nadzorem, regularyzacji i rodzinom rozwiązań, oraz nieklasycznym metodom jądrowym (zwłaszcza maszynom wektorów podpierających). Szczególny nacisk zostanie położony na problemy analizy danych o wysokim wymiarze i danych strumieniowych.

Modelowanie komputerowe II (30 W +30 Lab)

W drugiej części wykładu dyskutuje się możliwość użycia obserwacji sygnałów związanych z działaniem sytemu do uszczegółowienia modelu lub jego budowy. Omawia się ogólne zagadnienie estymacji parametrów, zasady konstrukcji estymatorów i metody estymacji, a następnie metody testowania modelu, jego walidacji, a także doboru złożoności modelu metodami statystycznymi.

Wybrane zaawansowane zagadnienia uczenia maszynowego (30 W +30 Lab)

W ramach kursu omówione zostaną wybrane zaawansowane tematy z dziedziny uczenia maszynowego, które są obecnie aktywnymi obszarami badań. Dokładna lista tematów zależeć będzie częściowo od zainteresowań badawczych studentów. Przykładowe tematy: modele graficzne (sieci bayesowskie i markowowskie), podstawy teorii uczenia, metody regularyzacji w regresji, uczenie przy obciążonych próbkach, regresja oparta o procesy gaussowskie, uczenie na zbiorach przykładów, transfer indukcyjny, modelowanie różnicowe.


Rok 2: Semestr 4 (2 wykłady do wyboru)
Inżynieria lingwistyczna (30 W +30 Lab)

Celem wykładu jest przedstawienie problemów dotyczących gromadzenia i przetwarzania informacji zapisanej w postaci tekstów w języku naturalnym (w języku polskim, ale także angielskim). Omawiane będą zagadnienia dotyczące sposobu opisu wyrażeń języka naturalnego, metod analizy morfologicznej, syntaktycznej i semantycznej oraz różnorodne techniki wykorzystywane do realizacji tych zadań. Techniki przetwarzania danych językowych będą wprowadzane w kontekście konkretnych aplikacji: wydobywania informacji, automatycznego streszczania, ekstrakcji informacji, udzielania odpowiedzi na pytania, systemów dialogowych czy tłumaczenia maszynowego. W ramach wykładu omawiane będą techniki płytkiego i głębokiego przetwarzania danych lingwistycznych oparte odpowiednio na wykorzystaniu wyrażeń regularnych i gramatyk bezkontekstowych czy unifikacyjnych oraz techniki wykorzystujące metody statystyczne. Omówione też zostaną najważniejsze istniejące zasoby lingwistyczne, które mogą być wykorzystywane przy tworzeniu nowych aplikacji.

Modele i techniki obliczeniowe eksploracji wielowymiarowych zbiorów danych biomedycznych (30 W +30 Lab)

Wykład ma służyć poznaniu wybranych metod przetwarzania i analizy wielowymiarowych zbiorów danych biomedycznych. Tworzone narzędzia analizy danych mogą być używane np. we wspieraniu diagnostyki medycznej lub w budowie modeli prognostycznych. Wykład powinien dać słuchaczowi umiejętność samodzielnego doboru metody do rozwiązywania często spotykanych w praktyce problemów analizy danych wielowymiarowych.
Szczególna uwaga zwrócona zostanie podczas wykładu na metody eksploracji danych oparte na minimalizacji wypukłych i odcinkowo liniowych (CPL) funkcji kryterialnych. Do rozpatrywanej rodziny funkcji typu CPL należy między innymi perceptronowa funkcja kryterialna wiązana z początkami teorii sieci neuropodobnych oraz rozpoznawania obrazów.
Techniki oparte na funkcjach typu CPL porównane zostaną z podstawowymi, najczęściej stosowanymi metodami statystycznymi używanymi w analizie danych biomedycznych, takimi jak modele prognostyczne analizy przeżycia oparte na modelu Coxa. Obszerną klasę problemów tworzą zagadnienia związane z analizą danych genetycznych, np. poszukiwanie zestawów genów zwiększających ryzyko pojawienia się wybranej choroby.

Matematyczne i komputerowe modele nieliniowych biosystemów I (30 W +30 Lab)

Wykład ma na celu przedstawienie rozległej dziedziny zastosowań nieliniowego modelowania matematycznego i komputerowego w naukach biologicznych i biomedycznych oraz w praktyce klinicznej. Bazuje na wcześniejszych wykładach Modelowanie matematyczne i komputerowe I i II.
Wykorzystując metody matematycznego opisu elementarnych procesów biologicznych (transport masy, pędu, energii i ładunku, kinetyka reakcji chemicznych, dynamika populacji, etc.), konstruowane są modele złożonych procesów fizjologicznych, immunologicznych, genetycznych, onkologicznych, ekologicznych, ścieżek metabolicznych, biomolekularnych szlaków sygnałowych, etc. Podane są przykłady zastosowania różnych technik matematycznych, jak modele oparte na równaniach różniczkowych zwyczajnych i modele z czasem dyskretnym, badanie stabilności ich rozwiązań równowagowych oraz warunków utraty tej stabilności i przejścia do innego typu dynamiki. Wśród zastosowań znajduje się wiele zaawansowanych typów rozwiązań takich równań, jak wielostabilność, cykle graniczne i chaos deterministyczny, zilustrowane konkretnymi przykładami z nauk o życiu.
Prowadzone równolegle ćwiczenia w laboratorium komputerowym oparte są o program Matlab i mają za zadanie przedstawienie komputerowych metod symulacji i badania rozwiązań równań różniczkowych zwyczajnych i równań z czasem dyskretnym. Studenci mają możliwość samodzielnego poznawania omawianych modeli.


Rok 3: Semestr 5 (2 wykłady do wyboru)
Biologiczne inspiracje algorytmów inteligencji obliczeniowej (30 W +30 Lab)

O ile badacze zajmujący się sztuczną inteligencją korzystali intensywnie z metod symbolicznych (rachunek zdań, logika predykatów czy logiki niemonotoniczne), to poczynając od lat 80-tych zaobserwowano, że różnorodne modele wymagające intensywnych obliczeń dostarczają „inteligentnych” narzędzi pozwalających bardzo efektywnie rozwiązywać szerokie spektrum problemów. Za przykłady służyć tu mogą sieci neuronowe, różnorodne techniki uczenia nadzorowanego lub nienadzorowanego, czy wreszcie wnioskowanie probabilistyczne (sieci bayesowskie). W ten sposób sztuczne inteligencja przekształciła się w inteligencję obliczeniową, pod którym to określeniem rozumie się obecnie zbiór metod analizy i przetwarzania informacji wymaganych w rozwiązywaniu różnorodnych problemów.
Aby przyspieszyć procesy obliczeniowe we wspomnianych wyżej metodach korzysta się intensywnie z różnorodnych heurystyk. Ważną ich grupę stanowią inspirowane biologicznie metaheurystyki, czyli algorytmy ewolucyjne, algorytmy rojowe czy tzw. algorytmy immunologiczne. Celem wykładu jest zaznajomienie słuchaczy z podstawowymi zasadami w oparciu, o które konstruowane są owe algorytmy, wskazanie kierunków ich stosowania, a wreszcie poznanie przykładowych zastosowań.

Matematyczne i komputerowe modele nieliniowych biosystemów II (30 W +30 Lab)

Druga część wykładu jest poświęcona wybranym metodom badania procesów czasoprzestrzennych opartych na nieliniowych równaniach różniczkowych cząstkowych oraz, w ograniczonym zakresie, procesów w dyskretnej czasoprzestrzeni. Omawiane są nieliniowe równania dyfuzji – konwekcji – reakcji i równania falowe, oraz ich rozwiązania w postaci oscylacji czasoprzestrzennych, tworzenia stabilnych wzorów przestrzennych, frontów i fal biegnących, etc. Przykłady konkretnych zastosowań takiego opisu obejmują fizjologię, ekologię i wybrane działy biomedycyny. Omawiane są matematyczne metody poszukiwania i badania różnych typów rozwiązań a ćwiczenia w laboratorium komputerowym, oparte na programie Matlab, pozwalają na opanowanie numerycznych metod symulacji i badania rozwiązań równań różniczkowych cząstkowych.

Eksploracja i prognoza danych temporalnych (30 W +30 Lab)

Przedmiotem wykładu będą zaawansowane techniki reprezentacji, modelowania i prognozy dla danych temporalnych (szeregów czasowych), a w szczególności metody ich indeksacji, klasyfikacji, analizy skupień, wykrywania anomalii i segmentacji. Przedyskutowane zostaną metody analizy i modelowania szeregów finansowych, z uwzględnieniem metod prognozy wraz z oceną ich dokładności. Końcowa część wykładu poświęcona będzie tematyce proponowanych prac doktorskich, w tym metodom selekcji modeli prognostycznych i detekcji punktu zmiany w szeregach czasowych.


Rok 3: Semestr 6

Wybrane problemy eksploracji informacji w dużych kolekcjach dokumentów internetowych (30 W +30 Lab)

W ramach wykładu zostaną przedstawione wybrane techniki web mining, ukierunkowane na przetwarzanie dokumentów w warunkach ich masowej dostępności.
 Duża liczba dokumentów wymaga z jednej strony stosowania algorytmów w miarę prostych i efektywnych (z uwagi na konieczność ograniczenia czasu  przetwarzania), z drugiej strony jednak okazuje się, że duża liczba dokumentów powoduje, iż następuje tak znaczne ograniczenie stopni swobody, że proste techniki wystarczają do uzyskania satysfakcjonujących dla użytkownika wyników przetwarzania.
Wykład oparty o autorskie rozwiązania software'owe dotyczące web mining, a w szczególności metod grupowania dokumentów i ekstrakcji interesującej informacji.

Teoria informacji i statystyka (30 W +30 Lab)

Wykład jest wprowadzeniem do zagadnień teorii informacji i statystyki powiązanych problemem kompresji uniwersalnej. Z tego punktu widzenia dokonuje się przeglądu pojęć i faktów probabilistycznych i informatycznych dotyczących kodowania bezstratnego, procesów ergodycznych, złożoności Kołmogorowa, modelowania maksimum entropii, rodzin rozkładów wykładniczych, wnioskowania bayesowskiego i algorytmu EM.


Od semestru 2 do 6 włacznie (obowiązkowe)
Seminarium doktoranckie (10 W)

Seminarium doktoranckie to cykl indywidualnych spotkań doktoranta z opiekunem naukowym przebiegających zgodnie z zatwierdzonym harmonogramem realizacji rozprawy doktorskiej. Celem seminarium doktoranckiego jest uzyskanie konsultacji od opiekuna naukowego oraz omówienie postępów lub problemów związanych z realizacją pracy doktorskiej. Ponadto, celem seminarium doktoranckiego może być wygłoszenie referatu przez doktoranta na temat częściowych wyników uzyskanych w ramach realizacji pracy doktorskiej.

W 2,4,6 semestrze (obowiązkowa przynajmniej jedna szkoła letnia w całym okresie studiów)
Szkoła letnia ( 30 W )

Szkoła letnia to cykl specjalistycznych wykładów realizowanych przez zaproszonych wykładowców na wybrane tematy rozszerzające program studiów doktoranckich. Wykładowcy są wybitnymi specjalistami w dziedzinach, których dotyczą wykłady. Celem szkoły letniej jest pomoc doktorantom w rozpoczęciu  i rozwoju ich kariery naukowej. Udział w szkole letniej jest darmowy dla doktorantów studium doktoranckiego. Uczestnikami szkoły letniej mogą być również pracownicy naukowi, którzy nie są doktorantami studium doktoranckiego. Zasady ich udziału ustalane są przez kierownika studium doktoranckiego.


DrukujEmail

  • footer
    Projekt współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego