Zvládnuť základy všeobecného jazyka a základnej odbornej terminológie jednotlivých študijných odborov, pri mierne pokročilých dôraz na čítanie odborných textov a prezentáciu odborných príspevkov; práca s odbornými slovníkmi, využívanie francúzskych internetových stránok.
Capelle Guy, Menand Robert: Le Nouveau taxi 1, Hachette FLE Paris, France 2009, ISBN 978-2-01-155548 - 9
test
Podmienky absolvovania predmetu
https://fmph.uniba.sk/microsites/kjp/katedra-jazykovej-pripravy/poziadavky-na-udelenie-priebezneho-hodnotenia-aj1aj2aj3-ostatne-kurzy/
Predmet sa vyučuje v dvoch úrovniach obtiažnosti: začiatočník a mierne pokročilý. Študent si sám volí úroveň podľa toho, či chce získať základy nového cudzieho jazyka alebo udržať a prehĺbiť už existujúcu znalosť francúzštiny.
https://fmph.uniba.sk/microsites/kjp/katedra-jazykovej-pripravy/obsah-kurzov-a-pouzivane-ucebnice/
100/0
Zvládnuť základy všeobecného jazyka a základnej odbornej terminológie jednotlivých študijných odborov, pri mierne pokročilých dôraz na čítanie odborných textov a prezentáciu odborných príspevkov; práca s odbornými slovníkmi, využívanie francúzskych internetových stránok.
Capelle Guy, Menand Robert: Le Nouveau taxi 1, Hachette FLE Paris, France 2009, ISBN 978-2-01-155548 - 9
test
Podmienky absolvovania predmetu
https://fmph.uniba.sk/microsites/kjp/katedra-jazykovej-pripravy/poziadavky-na-udelenie-priebezneho-hodnotenia-aj1aj2aj3-ostatne-kurzy/
Predmet sa vyučuje v dvoch úrovniach obtiažnosti: začiatočník a mierne pokročilý a svojím obsahom nadväzuje na predmet Francúzsky jazyk 1.
https://fmph.uniba.sk/microsites/kjp/katedra-jazykovej-pripravy/obsah-kurzov-a-pouzivane-ucebnice/
100/0
Zvládnuť základy všeobecného jazyka a základnej odbornej terminológie jednotlivých študijných odborov (v závislosti od pokročilej úrovne študentov)
Študijné materiály poskytuje vyučujúci v závislosti od jazykovej úrovne skupiny.
test
test, zadania (domáce úlohy)
Podmienky absolvovania predmetu
hthttps://fmph.uniba.sk/microsites/kjp/informacie-o-katedre/ostatne-cudzie-jazyky-okrem-aj/nemecky-jazyk/
slovenský, nemecký
Predmet sa vyučuje v troch stupňoch náročnosti: začiatočník, mierne pokročilý, pokročilý. Študent si sám volí úroveň podľa toho, či chce získať základy nového cudzieho jazyka, alebo udržať a zvýšiť už existujúcu znalosť nemčiny.
Cieľom kurzu je vládnuť základy všeobecného jazyka a základnej odbornej terminológie jednotlivých študijných odborov (v závislosti od pokročilej úrovne študentov)
https://fmph.uniba.sk/microsites/kjp/informacie-o-katedre/ostatne-cudzie-jazyky-okrem-aj/nemecky-jazyk/
100/0
Zvládnuť základy všeobecného jazyka a základnej odbornej terminológie jednotlivých študijných odborov (v závislosti od pokročilej úrovne študentov)
Zvládnuť základy všeobecného jazyka a základnej odbornej terminológie jednotlivých študijných odborov (v závislosti od pokročilej úrovne študentov)
Študijné materiály poskytuje vyučujúci v závislosti od jazykovej úrovne skupiny.
test
test, zadania (domáce úlohy)
Podmienky absolvovania predmetu
https://fmph.uniba.sk/microsites/kjp/informacie-o-katedre/ostatne-cudzie-jazyky-okrem-aj/nemecky-jazyk/
slovenský, nemecký
Predmet sa vyučuje v troch stupňoch náročnosti: začiatočník, mierne pokročilý, pokročilý. Študent si sám volí úroveň podľa toho, či chce získať základy nového cudzieho jazyka, alebo udržať a zvýšiť už existujúcu znalosť nemčiny.
Cieľom kurzu je zvládnuť základy všeobecného jazyka a základnej odbornej terminológie jednotlivých študijných odborov (v závislosti od pokročilej úrovne študentov)
https://fmph.uniba.sk/microsites/kjp/informacie-o-katedre/ostatne-cudzie-jazyky-okrem-aj/nemecky-jazyk/
100/0
Zvládnuť základy všeobecného jazyka a základnej odbornej terminológie jednotlivých študijných odborov (v závislosti od pokročilej úrovne študentov)
Zvládnuť základy všeobecného ruského jazyka. Kurz ponúka základy jazyka na úrovni A1. Ovládnutie azbuky, získanie lexikálno-gramatického a konverzačného "optima", pohotovosti pri čítaní autentických ruských textov a stratégií práce s neznámymi slovami, schopnosti chápať jednoduché texty bez slovníka.
Učebnica: Точка Ру A1 (Ольга Долматова, Екатерина Новачац), рracovné karty Падежи 1 (Л.С. Безкоровайная, В.Е. Штыленко).
test
test
Podmienky absolvovania predmetu
https://fmph.uniba.sk/microsites/kjp/katedra-jazykovej-pripravy/poziadavky-na-udelenie-priebezneho-hodnotenia-aj1aj2aj3-ostatne-kurzy/
Zvládnuť základy všeobecného ruského jazyka. Kurz ponúka základy jazyka na úrovni A1. Ovládnutie azbuky, získanie lexikálno-gramatického a konverzačného "optima", pohotovosti pri čítaní autentických ruských textov a stratégií práce s neznámymi slovami, schopnosti chápať jednoduché texty bez slovníka.
Obsahom predmetu je ruština pre začiatočníkov.
https://fmph.uniba.sk/microsites/kjp/katedra-jazykovej-pripravy/obsah-kurzov-a-pouzivane-ucebnice/
100/0
Základná komunikácia v ruštine, rozvíjanie ostatných jazykových zručností ruského jazyka- počúvanie s porozumením, čítanie a písanie.
Zvládnuť základy všeobecného ruského jazyka. Ovládnutie azbuky, získanie lexikálno-gramatického a konverzačného "optima", pohotovosti pri čítaní autentických ruských textov a stratégií práce s neznámymi slovami, schopnosti chápať jednoduché texty bez slovníka.
Učebnica: Точка Ру A1 (Ольга Долматова, Екатерина Новачац), рracovné karty Падежи 1 (Л.С. Безкоровайная, В.Е. Штыленко).
Absolvovanie predmetu Ruský jazyk (1)
test
test
Podmienky absolvovania predmetu
https://fmph.uniba.sk/microsites/kjp/katedra-jazykovej-pripravy/poziadavky-na-udelenie-priebezneho-hodnotenia-aj1aj2aj3-ostatne-kurzy/
Zvládnuť základy všeobecného ruského jazyka. Ovládnutie azbuky, získanie lexikálno-gramatického a konverzačného "optima", pohotovosti pri čítaní autentických ruských textov a stratégií práce s neznámymi slovami, schopnosti chápať jednoduché texty bez slovníka.
Obsahom predmetu je ruština pre začiatočíkov a predmet tématicky nadväzuje na Ruský jazyk 1.
https://fmph.uniba.sk/microsites/kjp/katedra-jazykovej-pripravy/obsah-kurzov-a-pouzivane-ucebnice/
100/0
Základná komunikácia v ruštine, rozvíjanie ostatných jazykových zručností ruského jazyka- počúvanie s porozumením, čítanie a písanie.
Krížom-Krážom Slovenčina 1, doplňujúce materiály vypracované vyučujúcim podľa potreby účastníkov kurzu.
testy
Podmienky absolvovania predmetu
https://fmph.uniba.sk/microsites/kjp/katedra-jazykovej-pripravy/poziadavky-na-udelenie-priebezneho-hodnotenia-aj1aj2aj3-ostatne-kurzy/
Náplňou predmetu je osvojenie základov slovenského jazyka. Jazyková úroveň kurzu zodpovedá stupňu A1 (Začiatočníci).
https://fmph.uniba.sk/microsites/kjp/katedra-jazykovej-pripravy/mgr-aneta-barnes/slovensky-jazyk-pre-zahranicnych-studentov/
100/0
Kurz je zameraný pre zahraničných študentov na osvojenie základov slovenského jazyka s dôrazom na základnú komunikáciu v slovenčine ako aj rozvíjanie ostatných jazykových zručností slovenského jazyka- počúvanie s porozumením, čítanie a písanie.
Krížom-Krážom Slovenčina 1, doplňujúce materiály vypracované vyučujúcim podľa potreby účastníkov kurzu.
testy
Podmienky absolvovania predmetu
https://fmph.uniba.sk/microsites/kjp/katedra-jazykovej-pripravy/poziadavky-na-udelenie-priebezneho-hodnotenia-aj1aj2aj3-ostatne-kurzy/
Náplňou predmetu je osvojenie základov slovenského jazyka. Jazyková úroveň kurzu zodpovedá stupňu A1 (začiatočníci).
https://fmph.uniba.sk/microsites/kjp/katedra-jazykovej-pripravy/mgr-aneta-barnes/slovensky-jazyk-pre-zahranicnych-studentov/
100/0
Kurz je zameraný pre zahraničných študentov na osvojenie základov slovenského jazyka s dôrazom na základnú komunikáciu v slovenčine ako aj rozvíjanie ostatných jazykových zručností slovenského jazyka- počúvanie s porozumením, čítanie a písanie.
Zdokonalenie jazykových zručností, zameraných hlavne na hovorenie, počúvanie ako aj písomný prejav. Dôraz sa kladie na diskurzné prvky, lexikálny a tematický materiál, rozšírenie komunikatívnej a odbornej slovnej zásoby relevantnej pre absolventov vysokej školy. Kurz je doplnkom ku kurzom odborného jazyka.
Študijné materiály poskytuje vyučujúci v závislosti od jazykovej úrovne jednotlivých skupín.(populárno –vedné príspevky - zdroj- The Guardian, The Herald Morning Sun. The Nine News, The West Australian, BBC News and podcasts, CNN podcasts).
1-MXX-232 Anglický jazyk (4)
testy, prezentácie, eseje
testy, prezentácie, eseje
Podmienky absolvovania predmetu
https://fmph.uniba.sk/microsites/kjp/katedra-jazykovej-pripravy/poziadavky-na-udelenie-priebezneho-hodnotenia-aj1aj2aj3-ostatne-kurzy/
Náplňou predmetu je všeobecná angličtina. Jazyková úroveň kurzu zodpovedá stupňu B2/C1 (Upper-Intermediate/Lower Advanced).
https://fmph.uniba.sk/microsites/kjp/katedra-jazykovej-pripravy/mgr-aneta-barnes/konverzacny-kurz-aj/
100/0
Zdokonalenie jazykových zručností, zameraných hlavne na hovorenie, počúvanie ako aj písomný prejav. Dôraz sa kladie na diskurzné prvky, lexikálny a tematický materiál, rozšírenie komunikatívnej a odbornej slovnej zásoby relevantnej pre absolventov vysokej školy. Kurz je doplnkom ku kurzom odborného jazyka.
test
Zdokonalenie jazykových zručností, zameraných hlavne na hovorenie, počúvanie ako aj písomný prejav. Dôraz sa kladie na diskurzné prvky, lexikálny a tematický materiál, rozšírenie komunikatívnej a odbornej slovnej zásoby relevantnej pre absolventov vysokej školy. Kurz je doplnkom ku kurzom odborného jazyka.
Študijné materiály poskytuje vyučujúci v závislosti od jazykovej úrovne jednotlivých skupín.(populárno –vedné príspevky - zdroj- The Guardian, The Herald Morning Sun. The Nine News, The West Australian, BBC News and podcasts, CNN podcasts).
1-MXX-232 Anglický jazyk (4)
testy, prezentácie, eseje
testy, prezentácie, eseje
Podmienky absolvovania predmetu
https://fmph.uniba.sk/microsites/kjp/katedra-jazykovej-pripravy/poziadavky-na-udelenie-priebezneho-hodnotenia-aj1aj2aj3-ostatne-kurzy/
Náplňou predmetu je všeobecná angličtina. Jazyková úroveň kurzu zodpovedá stupňu B2/C1 (Upper-Intermediate/Lower Advanced).
https://fmph.uniba.sk/microsites/kjp/katedra-jazykovej-pripravy/mgr-aneta-barnes/konverzacny-kurz-aj/
100/0
Zdokonalenie jazykových zručností, zameraných hlavne na hovorenie, počúvanie ako aj písomný prejav. Dôraz sa kladie na diskurzné prvky, lexikálny a tematický materiál, rozšírenie komunikatívnej a odbornej slovnej zásoby relevantnej pre absolventov vysokej školy. Kurz je doplnkom ku kurzom odborného jazyka.
test
Zdokonalenie všeobecného jazyka, prehĺbenie odbornej terminológie, čítanie odborných textov, prezentácia odborných, populárno-vedných príspevkov.
Capelle Guy, Menand Robert: Le Nouveau taxi 1, Hachette FLE Paris, France 2009, ISBN 978-2-01-155548 - 9
test
Podmienky absolvovania predmetu
https://fmph.uniba.sk/microsites/kjp/katedra-jazykovej-pripravy/poziadavky-na-udelenie-priebezneho-hodnotenia-aj1aj2aj3-ostatne-kurzy/
Obsahom predmetu je francúzština pre mierne pokročilých. Okrem všeobecného jazyka predmet poskytuje študentovi aj skúsenosť s odbornou francúzštinou.
https://fmph.uniba.sk/microsites/kjp/katedra-jazykovej-pripravy/obsah-kurzov-a-pouzivane-ucebnice/
100/0
Zdokonalenie všeobecného jazyka, prehĺbenie odbornej terminológie, čítanie odborných textov, prezentácia odborných, populárno-vedných príspevkov.
Menand Robert: Le Nouveau taxi 2, Hachette FLE, Paris, France 2009, ISBN 978-2-01-155551 - 9
test
Podmienky absolvovania predmetu
https://fmph.uniba.sk/microsites/kjp/katedra-jazykovej-pripravy/poziadavky-na-udelenie-priebezneho-hodnotenia-aj1aj2aj3-ostatne-kurzy/
Obsahom predmetu je francúzština pre mierne pokročilých a kurz tématicky nadväzuje na predmet Francúzsky jazyk 3. Okrem všeobecného jazyka obsahuje aj úvod do odbornej francúzštiny.
https://fmph.uniba.sk/microsites/kjp/katedra-jazykovej-pripravy/obsah-kurzov-a-pouzivane-ucebnice/
100/0
Prehĺbenie vedomostí z oblasti všeobecného jazyka a základnej odbornej terminológie jednotlivých študijných odborov (v závislosti od pokročilej úrovne študentov)
Študijné materiály poskytuje vyučujúci v závislosti od jazykovej úrovne skupiny.
test
test, zadania (domáce úlohy)
Podmienky absolvovania predmetu
https://fmph.uniba.sk/microsites/kjp/informacie-o-katedre/ostatne-cudzie-jazyky-okrem-aj/nemecky-jazyk/
slovenský, nemecký
Predmet sa vyučuje v dvoch úrovniach náročnosti: mierne pokročilý a pokročilý, a svojím obsahom nadväzuje na predmety Nemecký jazyk 1 a Nemecký jazyk 2
Cieľom je prehĺbenie vedomostí z oblasti všeobecného jazyka a základnej odbornej terminológie jednotlivých študijných odborov (v závislosti od pokročilej úrovne študentov)
https://fmph.uniba.sk/microsites/kjp/informacie-o-katedre/ostatne-cudzie-jazyky-okrem-aj/nemecky-jazyk/
100/0
Zvládnuť základy všeobecného jazyka a základnej odbornej terminológie jednotlivých študijných odborov (v závislosti od pokročilej úrovne študentov)
Prehĺbenie vedomostí z oblasti všeobecného jazyka a základnej odbornej terminológie jednotlivých študijných odborov (v závislosti od pokročilej úrovne študentov).
Študijné materiály poskytuje vyučujúci v závislosti od jazykovej úrovne skupiny.
test
test, zadania (domáce úlohy)
Podmienky absolvovania predmetu
https://fmph.uniba.sk/microsites/kjp/informacie-o-katedre/ostatne-cudzie-jazyky-okrem-aj/nemecky-jazyk/
slovenský, nemecký
Predmet sa vyučuje v dvoch úrovniach obtiažnosti: mierne pokročilý a pokročilý, a svojím obsahom nadväzuje na predmety Nemecký jazyk 1 - 3.
Cieľom je prehĺbenie vedomostí z oblasti všeobecného jazyka a základnej odbornej terminológie jednotlivých študijných odborov (v závislosti od pokročilej úrovne študentov).
https://fmph.uniba.sk/microsites/kjp/informacie-o-katedre/ostatne-cudzie-jazyky-okrem-aj/nemecky-jazyk/
100/0
Zvládnuť základy všeobecného jazyka a základnej odbornej terminológie jednotlivých študijných odborov (v závislosti od pokročilej úrovne študentov)
Ovládnutie písaného písma, ďalší rozvoj jazykových návykov a zručností, oboznámenie sa s ruskou kultúrou, históriou a reáliami, ďalšie prehlbovanie znalosti gramatiky a lexiky.
Точка Ру A2 (Ольга Долматова, Екатерина Новачац) a Short Stories in Russian (Olly Richards, Alex Rowlings)
Absolvovanie predmetov R (1) a R (2), prípadne dvoch až štyroch rokov výučby ruštiny pre začiatočníkov v iných kurzoch
test
test
Podmienky absolvovania predmetu
https://fmph.uniba.sk/microsites/kjp/katedra-jazykovej-pripravy/poziadavky-na-udelenie-priebezneho-hodnotenia-aj1aj2aj3-ostatne-kurzy/
Ovládnutie písaného písma, ďalší rozvoj jazykových návykov a zručností, oboznámenie sa s ruskou kultúrou, históriou a reáliami, ďalšie prehlbovanie znalosti gramatiky a lexiky.
Predmet "Ruština pre mierne pokročilých" nadväzuje na kurz "Ruština pre začiatočníkov". Náplňou predmetu je všeobecná ruština v rozsahu primeranom danému stupňu znalosti ruštiny.
https://fmph.uniba.sk/microsites/kjp/katedra-jazykovej-pripravy/obsah-kurzov-a-pouzivane-ucebnice/
100/0
Základná komunikácia v ruštine, rozvíjanie ostatných jazykových zručností ruského jazyka- počúvanie s porozumením, čítanie a písanie.
Ovládnutie písaného písma, ďalší rozvoj jazykových návykov a zručností, oboznámenie sa s ruskou kultúrou, históriou a reáliami, ďalšie prehlbovanie znalosti gramatiky a lexiky.
Точка Ру A2 (Ольга Долматова, Екатерина Новачац) a Short Stories in Russian (Olly Richards, Alex Rowlings)
Absolvovanie predmetov R (1) , R (2) a R (3), prípadne dvoch až štyroch rokov výučby ruštiny pre začiatočníkov v iných kurzoch.
test
test
Podmienky absolvovania predmetu
https://fmph.uniba.sk/microsites/kjp/katedra-jazykovej-pripravy/poziadavky-na-udelenie-priebezneho-hodnotenia-aj1aj2aj3-ostatne-kurzy/
Ovládnutie písaného písma, ďalší rozvoj jazykových návykov a zručností, oboznámenie sa s ruskou kultúrou, históriou a reáliami, ďalšie prehlbovanie znalosti gramatiky a lexiky.
Predmet "Ruština pre mierne pokročilých" nadväzuje na kurz "Ruština pre začiatočníkov". Náplňou predmetu je všeobecná ruština v rozsahu primeranom danému stupňu znalosti ruštiny.
https://fmph.uniba.sk/microsites/kjp/katedra-jazykovej-pripravy/obsah-kurzov-a-pouzivane-ucebnice/
100/0
Ovládnutie písaného písma, ďalší rozvoj jazykových návykov a zručností, oboznámenie sa s ruskou kultúrou, históriou a reáliami, ďalšie prehlbovanie znalosti gramatiky a lexiky.
Krížom-Krážom Slovenčina 2, doplňujúce materiály vypracované vyučujúcim podľa potreby účastníkov kurzu.
testy
Podmienky absolvovania predmetu
https://fmph.uniba.sk/microsites/kjp/katedra-jazykovej-pripravy/poziadavky-na-udelenie-priebezneho-hodnotenia-aj1aj2aj3-ostatne-kurzy/
Kurz nadväzuje na Kurz slovenského jazyka (2). Náplňou predmetu je pokračovanie osvojenia základov slovenského jazyka. Jazyková úroveň kurzu zodpovedá stupňu A 2 (mierne pokročilí).
https://fmph.uniba.sk/microsites/kjp/katedra-jazykovej-pripravy/mgr-aneta-barnes/slovensky-jazyk-pre-zahranicnych-studentov/
100/0
Kurz je zameraný pre zahraničných študentov na kontinuálne osvojovanie základov slovenského jazyka s dôrazom na rozvíjanie všetkých jazykových zručností slovenského jazyka- počúvanie s porozumením, čítanie, písanie a hovorenie.
Krížom-Krážom Slovenčina 2, doplňujúce materiály vypracované vyučujúcim podľa potreby účastníkov kurzu.
testy
Podmienky absolvovania predmetu
https://fmph.uniba.sk/microsites/kjp/katedra-jazykovej-pripravy/poziadavky-na-udelenie-priebezneho-hodnotenia-aj1aj2aj3-ostatne-kurzy/
Kurz nadväzuje na Kurz slovenského jazyka (3). Náplňou predmetu je pokračovanie osvojenia základov slovenského jazyka. Jazyková úroveň kurzu zodpovedá stupňu A 2 (mierne pokročilí).
https://fmph.uniba.sk/microsites/kjp/katedra-jazykovej-pripravy/mgr-aneta-barnes/slovensky-jazyk-pre-zahranicnych-studentov/
100/0
Kurz je zameraný pre zahraničných študentov na kontinuálne osvojovanie základov slovenského jazyka s dôrazom na rozvíjanie všetkých jazykových zručností slovenského jazyka- počúvanie s porozumením, čítanie, písanie a hovorenie.
Web Style Guide, 4th ed. / P.J. Lynch, S. Horton. Yale University Press, 2016. Available online:
http://webstyleguide.com/
Mobile First. L. Wroblewski, A Book Apart, 2011
Selected current online publications
Priebežné hodnotenie: projekt 60b, záverečný test 15b (minimum 50%)
Skúška: ústna skúška 25b (podmienka pripustenia na skúšku 60b zo semestra)
Podmienka absolvovania: 50b z celkového počtu bodov z zároveň 50% zo záverečného testu Orientačná stupnica hodnotenia: A 90%, B 80%, C 70%, D 60%, E 50%
English
- Prehľad o webových technológiách a architektúre webu
- Informačná architektúra, typy webových stránok, aplikácií, komponentov a rozhraní
- Význam klientských platforiem (mobil, tablet, desktop) a dôsledky na návrh a tvorbu webu
- Metodiky vývoja webových stránok a aplikácií (vodopádový model, agilné metodiky)
- Metodiky dizajnu používateľskej interakcie (výskum a modelovanie používateľov, iteratívny prototypový dizajn, testovanie prototypov)
- Zásady a metodiky tvorby webového obsahu
- Testovanie, optimalizácia a správa webových aplikácií a webového obsahu
- Miery kvality webových stránok a aplikácií
75/25
Prehľad webových technológií v súvislosti s ich účelom a ich aplikáciami na rôzne ciele. Zásady a metodiky navrhovania webových stránok, aplikácií, webových používateľských rozhraní, a webového obsahu.
Artificial intelligence : A modern approach / Stuart J. Russell, Peter Norvig. Englewood Cliffs : Prentice-Hall, 1995 Artificial intelligence a new synthesis / Nils J. Nilsson. San Francisco : Morgan Kaufmann, 1998
projects, written exam Scale: A 95%, B 88%, C 79%, D 68%, E 55%
English
1. Short repetition of basic technics in AI: agent, searching, CSP problem, logical agents. 2. Planning I: Basic planning (STRIPS, POP, TOP, graphplan, critical path method), scheduling. 3. Planning II: Planning problems (hierarchical planning, senzorless planning, incremental planning, planning in a case of nondeterministic actions.) 4. Probabilistic methods in UI I: necessary basic concepts (short summary), introduction to Monte Carlo methods, basic examples. Sampling methods in MC, MC in AI (sampling and artificial data, Monte Carlo tree search) 5. Probabilistic methods in UI II: bayesian networks, bayesian inference, examples. Exact and probabilistic inference in bayesian networks: derect and rejection sampling, likehood weighting, how to use bayesian networks in UI (classification, diagnosis) 6. Time series I . Classical time series analysis, trend and periodicity analysis, spectral analysis, stationary time series, nonlinear time series. 7. Time series II. Box Jenkins time series analysis (AR, MA, ARMA models), time series with uncertainity, introduction. 8. Time series III. Time series with uncertainity, markovian processes, filtration, prediction, Vitterbi algorithm, real problem examples, Kálman filter. 9. Decision theory I. Introduction, simple and complex decisions (lottery examples) utility functions. Markov decision problem, optimal policy, value iteration algorithm, Belman equation. 10. Decision theory II. Decision in games, dominant strategy , Nash equilibrium, repeated games, grim trigger a tit for tat analysis. Cooperation in games. 11. Theory of learning I : supervised and unsupervised learning, Learning decision trees, PAC learning, linear models, regression and classification. 12. Theory of learning II : Bayesian learning , naive models, maximum likehood learning and continuous models, Bayesian learning with hidden parameters.
http://sluzby.fmph.uniba.sk/moodle/2-AIN-137
30/70
After completing the course, students should have a good overview of the theoretical methods used in artificial intelligence. They should be able to use these methods in practice in programming intelligent systems, they should be able to enrich and creatively exploit.
Staab, S. and Studer, R. eds., 2010. Handbook on ontologies. Springer Science & Business Media.
Allemang, D. and Hendler, J., 2011. Semantic web for the working ontologist: effective modeling
in RDFS and OWL. Elsevier.
Výber aktuálnych článkov z oblasti.
Semester: projekt (60b), priebežné hodnotenie práce (20b)
Skúška: písomka (20b)
Podmienka absolvovania: 50 % zo semestra a 50% z skúšky
Orientačná stupnica hodnotenia: A 90%, B 80%, C 70%, D 60%, E 50%
slovenský, anglický
- Ontológie a ich využitie
- Najznámejšie ontológie
- Ontologické reprezentačné jazyky (RDF, RDF Schema, OWL)
- Ontológie a databázy
- Dopytovací jazyk SPARQL
- Sieť perpojených dát (linked open data)
- Ontologické inžinierstvo
- Využitie ontológií v informatike
80/20
Študenti sa oboznámia s ontológiami, s ich významom pre reprezentáciu a zdieľanie dát, s
ontologickými reprezentačnými a dopytovacími jazykmi a s postupmi pre tvorbu ontológií
(ontologické inžinierstvo). Ďalej sa oboznámia so štandardami sémantického webu a s princípami a
možnosťami publikácie dát v sieti prepojených dát (linked open data), ako aj využitia týchto dát v
znalostných aplikáciách.
Discrete and combinatorial mathematics: An applied introduction / Ralph P. Grimaldi. Rose-Hulman Institute of Technology: Pearson, 2004. Calculus / Gilbert Strang. Massachusetts Institute of Technology: Wellesley-Cambridge Press Fundamentals of Linear Algebra / James B. Carrell. Canada: University of British Colombia, 2005 Artificial Intelligence: A Modern Approach (3rd ed.) / Stuart Russell and Peter Norvig. The USA: Pearson, 2010
To be classified, the student has to achieve at least 50% of each activity: project (15%), weekly exams (40%), middle term exam (15%), final exam (30%).
English
1. Basics of mathematical analysis: functions, differential calculus. 3. Basics of linear algebra: matrices and vectors, operations. 3. Basics of statistics and probability theory.
http://dai.fmph.uniba.sk/w/Course:Mathematics/en
Grading: A > 90%, B > 80%, C> 70%, D > 60%, E > 52% points.
The lectures will provide students with basics of propositional and predicate logic, linear algebra, mathematical analysis, and probability that are important for the study of informatics and for (computational) cognitive science. At the same time, the students will learn about mathematical culture, notation, way of thinking and expressing oneself.
Weekly homework (max. 20 points).
Final project (max. 30 points).
Overall grading: A (50-46), B (45-41), C (40-36), D (35-31), E (30-26), Fx (25-0).
Introduction: what is programming? Basic concepts
Variables, basic types, console input/output, my first program
Control flow: if, for, lists, strings and formatting
Writing programs: functions and modules, values vs. references
Collections (list, tuple, set, dictionary), working with files
Exceptions, working with files and directories
Object-oriented programming, trees, *recursion
Numpy. and Matplotlib
Machine Learning and ANN: basics and libraries
https://dai.fmph.uniba.sk/w/Course:Fundamentals_of_programming/en
20/30
The course provides students with the basics of programming and algorithmic thinking using Python programming language. It focuses on elements of programming (variables, if-statement, for-loop, etc.) and writing simple programs. Additionally it introduces concepts from computer science useful for students of cognitive science. It puts emphasis on the ability to intrinsically understand existing source code and make use of Python libraries, including the famous scientific libraries such as NumPy for numerical computations on data matrices and MatPlotLib for plotting. If time allows, the finale of the course comprises very light introduction to machine learning including the well-known scientific libraries (SciKitLearn, Pytorch).
Introduction to Psychology (Kalat, 2008)
An Introduction to the History of Psychology (Hergenhahn & Henley, 2014)
Research in Psychology: Methods and Design (Goodwin, 2009)
Stevens' Handbook of Experimental Psychology: Methodology in Experimental Psychology (Pashler & Wixted, 2002)
Nie je
Seminárny projekt 30% (teoretická práca, orálna prezentácia)
Seminárne čítanie 10% (prezentácia štúdie z psychologickej oblasti)
Priebežný test 20%
Záverečný test 40%
Aktívna participácia +/-10%
English/Slovak
[1] Úvodná hodina
[2] Počiatok a história psychológie
[3] Čo je myseľ?
[4] Biologická psychológia
[5] Kognitívna psychológia
[6] Psychologické metódy
[7] Teórie osobnosti
[8] Klinická psychológia
[9] Emócie
http://dai.fmph.uniba.sk/w/Course:Introduction_to_Psychology/en
Počas semestra: seminárny projekt 30%, Seminárne čítanie 10%, priebežný test 20%.
Skúškové obdobie: záverečný test 40%
A: 91–100; B: 81–90; C: 73–80; D: 66–72; E: 60–65; Fx: 0–59.
Študenti sa oboznámia s predmetom psychológie, ako aj s hlavnými psychologickými prúdmi (napr. behaviorizmus, tvarová psychológia, psychoanalýza, kognitívna psychológia) prístupmi a metódami štúdia mysle a správania (subjektívne, objektívne, projektívne, fyziologické a i.). Študenti sa naučia samostatne pracovať, posudzovať vedecké psychologické práce, vyhľadávať literatúru v databázach, kriticky čítať teoretické a empirické články, posudzovať vedecké zdroje a prezentovať témy, ktoré ich zaujímajú.
Cognitive Psychology (Sternberg, 2012)
Cognitive Science: An Introduction to the Study of Mind (Friedenberg & Silverman,)
Memory (Baddeley, Keysenck, Anderson, 2015 )
Stevens' Handbook of Experimental Psychology: Methodology in Experimental Psychology (Pashler & Wixted, 2002)
Seminárny projekt 30% (obsahuje demonštráciu a/alebo praktické cvičenie)
Seminárne čítanie 10% (empirická štúdia z oblasti kognitívnej psychológie)
Priebežný test 20%
Záverečný test 40%
Aktívna participácia +/-10%
English / Slovak
[1] Percepcia
[2] Pozornosť
[3] Krátkodobá pamäť
[4] Pracovná pamäť a exekutívne funkcie
[5] Dlhodobá pamäť (epizodická a sémantická)
[6] Mentálne reprezentácie
[7] Jazyk
[8] Kognícia a emócie
[9] Myslenie a rozhodovanie
https://dai.fmph.uniba.sk/w?title=Cognitive_Psychology/en&setlang=en
Počas semestra: zápočet a dva seminárne projekty (30+10+20) = 60%
Počas skúškového obdobia: skúška (40%)
Študenti budú oboznámení so základnými poznatkami z oblasti kognitívnej psychológie, ako napr. percepcia, pozornosť, pamäť a vyššie poznávacie funkcie. Počas kurzu budú diskutované neurobiologické aspekty kognitívnych procesov. Študenti sa naučia pracovať samostatne (a v skupinách), posúdiť vedecké publikácie a vyhľadávať ich v databázach, kriticky preštudovať teoretické a empirické články, posudzovať vedecké zdroje a prezentovať témy, ktoré ich zaujímajú.
GÁLIKOVÁ, S.: An Introduction to the Philosophy of Mind. Trnava, FFTU, 2013.
MASLIN, K., T.: An Introduction to thePphilosophy of mind. Cambridge, Polity, 2007
BLOCK, N., FLANAGAN, O., GUZELDERE, G. (1996): The Nature of Consciousness: Philosophical and Scientific Debates. Cambridge, MA, MIT Press.
CHALMERS, D. (1996): The Conscious Mind. New York, Oxford University Press.
DENNETT, D. (1991): Consciousness explained. Little, Brown.
CHURCHLAND, P. M. (1995): The Engine of Reason, the Seat of the Soul. Cambridge, MA, MIT Press.
SEARLE, J. (1992): The Rediscovery of Mind. Cambridge, MA, MIT Press.
GÁLIKOVÁ, S.(2013): Philosophy of Consciousness. Towarzystwo Słowaków w Polsce.
Final paper- analytic-critical study (100%)
Grade A: 90% , B: 80% , C 70%, D 60%, and grade E at minimum 50%.
English
From the history in studying human mind and consciousness
Basic terminology, concepts: mind, consciousness, reason, mental states, subjectivity, mental causality, self etc.;
Taxonomy of approaches in the study on the nature of mind (dualism, identity theory, functionalism, naturalism etc.);
The concept and problem of consciousness,
Medicine and Philosophy (study of normal and pathological cases)
Impairments of Consciousness – Novel methods of investigating the states of consciousness.
Models and theories of conscious experience.
https://dai.fmph.uniba.sk/w/Course:Introduction_to_Philosophy_of_Mind/en
Students acquire knowledge of representative philosophical conceptions, theories and problems within contemporary philosophy of mind. They will be acquainted with main arguments and types of argumentation on the mind/body problem and they will improve their capacity for critical discussion and ability to defend their own attitudes.
Craenen B., Eiben A. (2003): Computational Intelligence. In: Encyclopedia of Life Support Sciences, EOLSS Publishers Co.
Engelbrecht A. (2007). Computational Intelligence: An Introduction (2nd ed.), John Willey & Sons. Available in faculty library.
Russell S., Norwig P. (2010). Artificial Intelligence: A Modern Approach, (3rd ed.), Prentice Hall. Available in the faculty library.
Marsland S. (2015). Machine Learning: An Algorithmic Perspective, (2nd ed.), CRC Press.
Woergoetter F., Porr B. (2008). Reinforcement learning, Scholarpedia, 3(3):1448.
Zadeh L. (2007). Fuzzy logic, Scholarpedia, 3(3):1766.
None.
Grading: 91-100% = A, 81-90% = B, 71-80% = C, 61-70% = D, 51-60% = E, else Fx.
https://dai.fmph.uniba.sk/w/Course:Introduction_to_computational_intelligence/en
Active participation during the semester (max. 14 points).
Written mid-term test (max. 12 points).
Final written-oral exam (max. 24 points).
The course objectives are to make the students familiar with basic principles of various computational methods of data processing that can commonly be called computational intelligence (CI). This includes mainly bottom-up approaches to solutions of (hard) problems based on various heuristics (soft computing), rather than exact approaches of traditional artificial intelligence based on logic (hard computing). Examples of CI are nature-inspired methods (artificial neural networks, evolutionary algorithms, fuzzy systems), as well as probabilistic methods and reinforcement learning. After the course the students will be able to conceptually understand the important terms and algorithms of CI, and choose appropriate method(s) for a given task. The theoretical introduction is combined with practical examples.
English
http://dai.fmph.uniba.sk/w/Course:Methodology_of_Empirical_Research/en
Silverman G., Friedenberg J. (2011): Cognitive science. An introduction to the study of mind. SAGE.
Thagard, P. (2005): Mind: Introduction to Cognitive Science, 2nd Edition. MIT Press.
Stainton, J.R (2006): Contemporary Debates in Cognitive Science. Wiley.
Bermúdez, J. L.(2014): Cognitive science. An introduction to the science of the mind. Cambridge University Press.
Readings 25%
Short oral presentations 15%
Paper 30%
Paper peer review 10%
Group work & colloquium 10%
Integration reflection 10%
English
History, object and methods of cognitive science. Representational paradigms: functionalism, cognitivism, connectionism, embodiment, dynamical systems. Computational modeling. Neuroscience. Ethical aspects of research in cognitive science.
http://dai.fmph.uniba.sk/courses/ICS/
50/50
Content-wise, the students will learn about:
History, theories, methods and topics of cognitive science
Disciplines of cognitive science, their specific contributions
Representational paradigms
Cognitive modeling
Ethical aspects of cognitive science and technologies
Method-wise, the students will acquire the following skills:
Think in an interdisciplinary way, appreciate multiple perspectives.
Search and critically evaluate scientific knowledge sources.
Critically read papers of different disciplines/styles.
Orally present topics of interest.
Learn about academic honesty practices and plagiarism.
Write a scientific paper and cite literature properly.
Review their peer's paper.
Work independently, participate in discussions.
http://dai.fmph.uniba.sk/courses/semproj/
Project specification: 20%
Presentations of research outcomes: 40%
Poster: 20%
Overall research outcome: 20%
Aim of this course is to gain experience and skills in the domain of scientific work. Students choose their topics of interest, create research goals and tasks arranged in a coherent work plan, according to which they work on the project and present the partial outcomes of their project during the semester. At the end of the term students present their results in form of a poster accompanied by a scientific abstract on an international student conference of the MEi:CogSci consortium. Apart from independent research work experience students gain and practice transferable skills such as planning, evaluating their work progress, presenting ideas and results, scientific writing, and reviewing.
Koukolík,F.: Mozek a jeho duše. 3.vyd. Galén, Praha, 2005, 275 s.
Bear, M.F., Connors, B.W., Paradiso, M.A.: Neuroscience – exploring the brain. 2nd ed. Lippincott, Williams and Wilkins, Baltimore, 2001, 855 pp.
Gazzaniga,M.S., Ivry,R.B., Mangun,G.R.: Cognitive neuroscience – the biology of the mind. W.W.Norton, New York, 2002, 681 pp.
Kandel, E.R., Schwartz, J.H., Jessel, T.M.: Principles of Neural Science. 4th ed. McGraw-Hill Medical, 2000, 1414pp.
Neuro-immuno-endocrine regulation of human body.
Gross functional anatomy of the nervous system, the brain as the main regulatory organ.
The role of glial cells. Complex functions of the brain and the brain programmes.
Neuronal signalling. The membrane potential, receptor potential. Nerve impulses, action potential. Conduction of nerve impulses. Stimulation of nerve fibres, refractory periods.
Overview of neuronal communication, synaptic transmission, the role of myelin.
Developmental physiology of the brain. Neuronal plasticity. Functional organization of neuronal circuits.
Electrocorticogram, electroencephalogram, evoked potentials. Sleep and wakefulness.
Physiology of emotions, behaviour and motivation. Higher nervous functions including memory, learning and speech.
Functional specialization of brain hemispheres and gender dimorphism.
O'Reilly, R.C. et al. (2016). Computational Cognitive Neuroscience. Wiki Book. https://grey.colorado.edu/CompCogNeuro/index.php/CCNBook/Main
Each student gives 2 presentations - one during one of the lectures and one during one of the labs. The lecture presentation is based on a scientific paper related to the lecture topic. The lab presentation is related to the particular lab exercise. Students choose topics and dates of their presentations at the beginning of the course. There is also a computational project, usually due by the end of a semester. The final written exam is compulsory.
English
1. Introduction to computational cognitive neuroscience. Main concepts in modeling.
2. Spiking neurons models. Biology of individual neuron and its implementation in Emergent.
3. Structure of cortical networks, localist and distributed representations, excitation and inhibion of neurons.
4. Biological mechanism of memory and learning, long-term potentiation and depression of synaptic efficacy.
5. Self-organization, error-driven learning, combination of both.
6. Functional organization of the brain. Overview of brain areas.
7. Visual perception, attention, bottom-up and top-down mechanisms. Spatial neglect.
8. Motor control and reinforcement learning.
9. Memory, memory types, memory phenomena.
10. Language: neurobiology, syntax, semantics, modeling.
11. Executive functions, the role of prefrontal cortex.
12. Agency, theory of mind, self-awareness.
http://dai.fmph.uniba.sk/courses/CCN/
Each of the 2 presentation is worth max. 20%, a project is worth 20% max, total 60%. Final written exam 40% max. Evaluation scale: A 91 – 100 %, B 81 – 90 %, C 73 – 80 %, D 66 – 72 %, E 60 – 65 %, Fx < 60%
After passing this course, students will be familiar with the main theories and approaches of Computational cognitive neuroscience. They will gain an insight of how cognitive processes are affected and controlled by neural circuits in the brain. Students will become familiar with modeling of some basic mechanisms of cognitive functions using the Emergent simulator.
Biological Imaging and Sensing / T. Furukawa (Ed.). Berlin : Springer, 2004
Na získanie hodnotenia A je potrebné získať najmenej 90% bodov, na hodnotenie B najmenej 80% bodov, na hodnotenie C najmenej 70% bodov, na hodnotenie D najmenej 60% bodov a na hodnotenie E najmenej 50% bodov.
Aktívna účasť na prednáškach/seminároch: prezentácie (30%), krátke kvízy (10%), praktická časť s EEG (10%)
Skúška: písomná (50%)
Anglický
Stručný prehľad vyšetrovacích a zobrazovacích metód – časové a priestorové charakteristiky. Základy využitia elektroencefalografie (EEG). Fyzikálne a fyziologické princípy EEG. Základy analýzy EEG signálu. Artefakty v EEG. Spektrálna analýza EEG. Evokované potenciály a potenciály viazané na udalosť (event-related). Základy využitia a princípy fungovania počítačovej tomografie (CT), magnetickej rezonancie (MRI), funkčnej magnetickej rezonancie (fMRI), pozitrónovej emisnej tomografie (PET), transkrainiálnej magnetickej stimulácie (TMS) a ďalších moderných metód používaných pri výskume štruktúry a funkcie mozgu. Súčasťou predmetu bude aj stručný úvod do ďalších metód, ktoré nesnímajú priamo aktivitu mozgu, ale skôr jej periférne prejavy. Sem patrí elektrookulografia (EOG), elektrodermalna aktivita (EDA) čiže kožná vodivosť (SCL), elektromyografia (EMG), elektrokardiografia (EKG), frekvencia dychu a ďalšie.
http://dai.fmph.uniba.sk/courses/mmsm/
Weight of the course work / exam: 50/50
Po absolvovaní predmetu bude študent/ka poznať základné zobrazovacie a ďalšie výskumné metódy využívané v modernej kognitívnej neurovede. Porozumie základným princípom fungovania jednotlivých metód. Oboznámi sa s možnosťami a vhodnosťou ich využitia, ako aj s výhodami a nevýhodami jednotlivých metód. Teoretické vedomosti budú doplnené počas seminárov praktickými ukážkami snímania a vyhodnocovania záznamu aktivity mozgu (predovšetkým prostredníctvom EEG).
Minsky, M.: Society of Mind, 1986
Brooks, R.: Cambrian Intelligence, 1999
Arkin, R.: Behavior-Based Robotics (Intelligent Robotics and Autonomous Agents), 2000
Floreano, D.: Evolutionary Robotics: The Biology, Intelligence, and Technology of Self-Organizing Machines (Intelligent Robotics and Autonomous Agents series), 2004
Vernon, D.: A Roadmap for Cognitive Development in Humanoid Robots (Cognitive Systems Monographs), 2014
Davies, E.: Computer Vision 5th Edition. Principles, Algorithms, Applications, Learning, 2018
basic programming skills in Python
activity during the semester (project), final written test
anglický, slovenský
1. Action. Actuators. The robot gear control: via position, via speed. The robot arm control. Forward and inverse kinematics.
2. Perception. Sensors. The basic processing of sensor data: distance, camera image, depth map, tactile map.
3. Control. Decomposition of the control system by function and by activity. Significance of real time.
4. The regular objects recognition. Hough transform.
5. The irregular objects recognition: DOT/HOG, SIFT/SURF/ORB, phase correlation. Representation of objects in robot memory. Sensory-motor approach to perception.
6. Behavioral robotics. Emergence of control in modular control architecture.
7. Cognitive approach to robot control. GOFAI, planning. STRIPS. Sussman’s anomaly. Frame problem.
8. Post-cognitive approach to robot control. Dreyfus‘ criticism of GOFAI. Brooks‘ subsumption architecture. Situated robots. Embodiment. Interaction principle (robot ACE).
9. Minsky‘ society model of mind. Inspiration from Piaget‘s developmental psychology. Dennet‘s mind types. Robot COG.
10. Intelligence as a social phenomenon in group of robots.
11. Robots recognizing and emulating emotions. Robot KISMET.
12. Cloud technology for robots. Robot Pepper. IBM Watson. MicroSoft Azure.
13. Control emerging from interaction of robot with its environment. Delayed reinforcement learning, Genetic programing, Neural network training.
http://www.agentspace.org/kv/
50:50
After competing the course, the students will be familiar with the basic concepts of robotics and will have acquired practical skills on how to control the robot in case of simple tasks, either in a simulated environment or with a physical robot. In addition, students will also get the basics of philosophical background of cognitive robotics (cognitivism versus post-cognitivism, empirism versus rationalism).
Carruthers, P., & Smith, P. K. (Eds.). (1996). Theories of theories of mind. Cambridge University Press.
Goldman, A. I. (2006). Simulating minds: The philosophy, psychology, and neuroscience of mindreading. Oxford University Press.
Dennett, D. C. (1989). The intentional stance. MIT press.
Baron-Cohen, S. (1997). Mindblindness: An essay on autism and theory of mind. MIT press.
Banaji, M. R., & Gelman, S. A. (Eds.). (2013). Navigating the social world: What infants, children, and other species can teach us. Oxford University Press.
Activity during the seminars
Presentation
Final essay
anglický
Social cognition in animals and humans.
Intentional stance (D. Dennett).
Shared intentionality. We-mode. Joint action.
Modularity of mind and social cognition.
Theory of mind – „classical“(theory theory, simulation theory) and new trends in the research of mindreading (4E cognition, predictive processing).
Mirror neurons system.
Theory of mind in the brain.
Mindreading and autism.
Social cognition and cultural transmission.
Social cognition and the origins of morality.
Activity during the seminars
Presentation
Final essay
Grading: 91-100% = A, 81-90% = B, 71-80% = C, 61-70% = D, 51-60% = E, else Fx
The course will provide an opportunity to acquire knowledge of some of the main topics and problems in the research of social cognition, especially theory of mind.
The focus of the course will be on the analysis of relevant theoretical and experimental papers.
The course will have an interdisciplinary character – we will discuss influential studies in comparative psychology, developmental psychology, philosophy and other related disciplines.
None.
Active participation in lectures (50%), writing two reflections (50%)
The seminar consists of a series of lectures by experts, on cognitive science related research topics. The students choose two topics for which they write a critical reflection.
http://cogsci.fmph.uniba.sk/seminar/
Grading: 91-100% = A, 81-90% = B, 71-80% = C, 61-70% = D, 51-60% = E, else Fx.
After the course, the students will have acquired knowledge about cognitive science related research topics in our area, which could help them decide for a topic for their semester project (2nd semester), and/or master thesis (4th semester).
Kováč L. (2015) Closing Human Evolution/Springer, https://goo.gl/Wo2ZRg
Kováč L. (2000) Fundamental principles of cognitive biology. Evolution and Cognition, 6, 51-69
Baluška F., Mansuso S. (2009) Deep evolutionary origins of neurobiology. Communicative & Integrative Biology, :1, 60-65
other research papers
Three assignments, each for max. 25 points (minimum 10 required), active involvement during course / discussion, max. 25 points (min. 20 required). Course total = 100 points (min. 51 required)
English
1. A Brief History of Cognitive Biology
2. The Underlying Principles of Cognitive Biology:
3. The Basal Level of Cognition: Molecular Mechanisms, Concept of Information; Biosemiotics
4. The Medial Level of Cognition: Cellular Communication, Neural Networks;
5. The Apical Level of Cognition: Organismal Behavior; “Rationality”; Goal-directedness; Emotions; Mechanisms for Learning & Memory; Brain Modularity;
6. The Ontic Level of Cognition: Developmental Processes I: Developmental Genetics; Gene Regulatory Networks; Epigenetic Landscape;
7. The Ontic Level of Cognition: Developmental Processes II: Generative Entrenchment & Ratchet Effects; Developmental Constraints; Hierarchical Processing
8. The Supra-Individual Level of Cognition: From Eliminative Reductionism to Organicism; Social Cognition; Evolution of Complex Systems;
9. Resumé & Outlook
https://dai.fmph.uniba.sk/w/Course:Cognitive_biology/en
75:25
This course provides a comprehensive overview of principles of cognition, seen as a natural biological phenomenon. The main objective is the formulation of substantiated interrelation of cognition and evolution. The interdisciplinarity of research in cognitive biology requires students to think multi-disciplinary and on multiple scales.
- S. Russell: Human compatible. Artificial intelligence and the problem of control. Viking, 2019.
- J. Havens: Heartificial intelligence. Embracing our humanity to maximize machines. Penguin, 2016.
- P. Boddington: Towards a code of ethics for artificial intelligence. Springer, 2017.
- M. Shanahan: The technological singularity. MIT Press, 2015.
- C. MacKellar, C.: Cyborg Mind: What Brain–Computer and Mind–Cyberspace Interfaces Mean for Cyberneuroethics. Berghahn Books, 2019.
- G. Bel, J. Gemmell: Total Recall, How the e-Memory Revolution will change everything. Dutton, 2009.
- S. Zuboff: The Age of Surveillance Capitalism: The Fight for a Human Future at the New Frontier of Power. PublicAffairs, 2019.
- C. O'Neil: Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy. Crown Publishers, 2016.
- M. Tegmark: Life 3.0. Allen Lane, 2017.
Semester: aktívna účasť (40%)
Skúškové obdobie: esej (60%)
anglický
Na hodnotách založený výskum,
Big data: súkromie, politika a moc,
Asistujúca umelá inteligencia,
Trh práce a sociálna nerovnosť,
Vylepšovanie človeka,
Umelá myseľ,
Hybridizácia medzi druhmi a medzi UI a organickými mysľami,
Transhumanizmus,
Umelá emočná inteligencia,
Singularita, post-humánna éra.
http://dai.fmph.uniba.sk/courses/STH/
40% / 60%
Študenti získajú prehľad o súčasných a možných budúcich výzvach, ktoré pred nás kladú moderné vedeckotechnické inovácie a o ich vplyve na ľudské správanie, kultúru a spoločnosť.
Sutton, Richard S., and Andrew G. Barto. Reinforcement learning: An introduction. MIT press, 2018.
Goodfellow, Ian, Yoshua Bengio, and Aaron Courville. Deep learning. MIT press, 2016.
Práca na cvičeniach, (50%), skúška: test (50%)
Hodnotenie A > 90%, B > 80%, C > 70%, D > 60%, E > 50% bodov.
slovenský, anglický
1. Úvod do učenia s posilňovaním, definícia problému
2. Markovovský rozhodovací proces
3. Dynamické programovanie
4. Monte Carlo metódy
5. Temporal-difference učenie
6. Objavovanie a využívanie (angl. exploration and exploitation)
7. Aproximácia funkcie hodnoty
8. Gradientové metódy stratégie
9. Actor-critic metódy
10. Hlboké učenie posilňovaním
Absolvent získa prehľad o metódach a technikách používaných pri učení posilňovaním. Získa praktickú skúsenosť s analýzou a návrhom, implementáciou riešenia modelových úloh učenia posilňovaním.
Atran, S. (1993) Cognitive Foundations of Natural History: Towards an Anthropology of Science, Cambridge University Press, Cambridge.
D'Andrade, R. (1995) The Development of Cognitive Anthropology, Cambridge University Press, Cambridge.
Bloch, M. (2012) Anthropology and the Cognitive Challenge, London School of Economics, London
Jebelli, J. (2022) How the Mind Changed: A Human History of Our Evolving Brain, Little, Brown Spark
Dengah, F., Snodgrass, J., Polzer, E., Nixon, W., (2020) Systematic Methods for Analyzing Culture: A Practical Guide, Routledge.
Nie je
Priebežné hodnotenie aktivít ku ku každej seminárnej téme
Záverečné hodnotenie - Esej alebo projekt
anglicky
Class syllabus:(anglicky)
1. Introduction to Anthropology Definition and scope of Anthropology, Brief history of Anthropology, Main branches of Anthropology, Introduction to Cognitive Anthropology
2. Evolution of Anthropological Methods Early anthropological methods, Participant observation and ethnography, Structured and unstructured Interviews.
3. Quantitative and Qualitative Methods in Anthropology Differences in the use of quantitative and qualitative methods, Statistical analysis in Anthropology, Case studies and narrative analysis.
4. Contemporary Anthropological Methods Use of technical tools in anthropological research, Digital ethnography and online research methods, Visual Anthropology.
5. Ethical Aspects in Anthropological Research Credibility and transparency in research, Ethical dilemmas in fieldwork, The role of the anthropologist: objectivity and engagement.
6. The Future of Anthropological Methods Interdisciplinary approaches in Anthropology, The role of big data in anthropological research.
7. Differences in Cognitive Anthropology Definition and scope of Cognitive Anthropology, Brief history and reasons for development, Key concepts in Cognitive Anthropology.
8. Culture and Cognition The concept of culture in Cognitive Anthropology, the influence of culture on cognition, Case studies of differences between cultures (innate and learned).
9. Language and Cognition The relationship between language and thought, Linguistic relativity and determinism, The role of language in shaping social cognition.
10. Cognitive Anthropology and Theories of Evolution The evolution of human cognition, Cognitive adaptations and human evolution, The role of culture in human evolution, Dual inheritance theory.
11. Cognitive Anthropology and Technology Culture and technology, Technology as an independent component of culture influencing human development.
12. The Future of Cognitive Approaches to the Study of Cultures Beyond relativism - new trends in Cognitive Anthropology, Cognitive Anthropology and artificial intelligence, Interdisciplinary approaches in Cognitive Anthropology.
https://dai.fmph.uniba.sk/w/Cognitive_Anthropology/en
30 % / 70 %
Cieľom kurzu je uviesť študentov do metód kognitívnej antropológie a ukázať jej relevanciu v kognitívnych vedách pomocou kombinácie poskytnutých teoretických poznatkov a prípadových štúdijí, vďaka ktorým študenti získajú vhľad do pochopenia skúmaných procesov, ktoré formovali vývoj kultúr a spoločenstiev.
Kurz je dizajnovaný tak, aby poskytol študentom systematické poznatky z kognitívnej antropológie. V jeho zábere je historický vývoj relevantných nástrojov, metód, kľúčových teórií a metodologických prístupov. Brané do úvahy sú tiež interdisciplinárne vzťahy kognitívnej antropológie s príbuznými vedeckými odbormi, akými sú psychológia, lingvistika a neuroveda.
anglický
Cieľom kurzu je podať prehľad existujúcich prístupov k reprezentácii významu a k tomu, ako rôzne kognitívne systémy (zvieratá, ľudia, umelá inteligencia) rozumejú svetu. Dôraz je kladený na konštruktivistické a stelesnené prístupy.
http://dai.fmph.uniba.sk/courses/CSCTR/
80%/20%
Študenti získajú prehľad existujúcich teórií a konceptuálny aparát na analýzu významov a rozumenia u zvierat, ľudí a umelých systémov.
various journal papers related to individual topics
NA
weekly activity during the semester, paper presentation and discussion moderation, final paper presentation and writing
English
1. Introduction to language and concepts
2. Towards embodied cognition
3. Mirror neuron system and its role(s) in cognition
4. Common coding theory, motor simulation, mental simulation
5. Language as action
6. Conceptual and linguistic systems - two theories
7. Meaning as statistical covariation
8. Symbol grounding problem
9. Unification attempts
10. Role(s) of language in cognition and thought
11. Grounding abstract concepts.
12. Summary and reflection.
https://dai.fmph.uniba.sk/w/Course:Grounded_cognition
70/30
The course objective is to provide students with deeper insight into up-to-date research trends in cognitive science, from the perspective of various disciplines (psychological, neural and computational). The course focus is on grounded (embodied) cognition, and its relation to language. The course should also help students in their ability to interpret scientific papers, to formulate, present and defend ideas. The course is primarily taken by mobility students in cognitive science.
Arulkumaran K., Deisenroth M.P.,Brundage M., Bharath A.A. (2017) Brief Survey of Deep Reinforcement Learning. IEEE Signal Processing Magazine, https://arxiv.org/pdf/1708.05866.pdf
DeepLearning.AI (2023). A Complete Guide to Natural Language Processing. https://www.deeplearning.ai/resources/natural-language-processing/
Huang S. et al. (2023): Language Is Not All You Need: Aligning Perception with Language Models. https://arxiv.org/pdf/2302.14045.pdf
Korteling J.E. et al. (2021) Human- versus Artificial Intelligence. Frontiers in Artificial Intelligence, 4, https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/frai.2021.622364
Lindsay G.W. (2020). Attention in Psychology, Neuroscience, and Machine Learning. Frontiers in Computational Neuroscience, 14, https://doi.org/10.3389/fncom.2020.00029
Lindsay G.W. (2021) Convolutional Neural Networks as a Model of the Visual System: Past, Present, and Future. Journal of Cognitive Neuroscience, 33(10): 2017–2031, https://doi.org/10.1162/jocn_a_01544
Garnelo, M. and Shanahan, M. (2019): Reconciling deep learning with symbolic artificial intelligence: representing objects and relations. Current Opinion in Behavioral Sciences, 29(17), 2352-1546, https://doi.org/10.1016/j.cobeha.2018.12.010
Perconti P., Plebe A. (2020) Deep learning and cognitive science. Cognition, 203, https://doi.org/10.1016/j.cognition.2020.104365
Silver, D., Huang, A., Maddison, C. et al. (2016) Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search. Nature, 529, 484–489, https://doi.org/10.1038/nature16961
Sünderhauf N, Brock O, Scheirer W, et al. (2018) The limits and potentials of deep learning for robotics. The International Journal of Robotics Research, 37(4-5), 405-420, https://doi.org/10.1177/0278364918770733
Zhu Y. et al. (2020): Dark, Beyond Deep: A Paradigm Shift to Cognitive AI with Humanlike Common Sense. Engineering, 6(3), pp. 310-345, https://doi.org/10.1016/j.eng.2020.01.011.
weekly activity during the semester, paper presentation and discussion moderation, final group presentation
anglický
Introduction to human intelligence and artificial intelligence
Brief introduction to math needed for DL
Current hype in deep learning
Deep learning in computer vision
Deep learning in natural language processing
Deep learning for robotics
Deep reinforcement learning - how to act
Attention in psychology, neuroscience and machine learning
Multimodal models
Going beyond deep learning
Toward cognitive AI
Integrative summary
https://dai.fmph.uniba.sk/w/Course:Deep_learning_and_Cognition
80/20
The course introduces the field of a highly popular machine learning approach focused on deep learning in artificial neural networks. Aiming at master’s students with diverse backgrounds of bachelor’s studies (such as students of cognitive science), the course will guide them through different areas of DL, to highlight its successful applications. To better understand the mechanistic principles of DL models, the students will learn the basics about the underlying mathematical concepts of DL and will be shown a few simpler examples of functioning neural network models. Throughout the course, the discussions will also focus on virtues and vice of deep learning and its relation to human cognition.
Sumbitting the master's thesis concept, oral presentations in the seminar (shorter and longer),
peer activity during the semester, participation in peer reviews of extended abstracts (for the conference), active participation at MEi:CogSci conference (talk).
Introduction to the course, requirements and grading, plan for the semester.
Presentations of the student's mobility projects to 1st year students (joint meeting).
Student's short presentations (10 min.). Master Thesis Concept requirement.
Student's short presentations (10 min.).
Long presentations (several students), feedback
Long presentations (several students), feedback
Long presentations (several students), feedback
Interdisciplinarity - requirement for your master thesis.
Rehearsal of conference talks
Presentations (talks) at MEi:CogSci conference (during exam period)
https://dai.fmph.uniba.sk/w/Course:CogSci_Diploma_Thesis_Seminar/en
40% - quality of the master thesis concept
30% - oral presentations about the thesis in the seminar (shorter and longer)
20% - activity during the semester, peer feedback, participation in peer reviews of extended abstracts (for the conference)
10% - active participation at MEi:CogSci conference (talk)
After the course, you should be able to: (1) to formulate and follow a scientific question relevant to cognitive science, (2) to plan, conduct, document and present scientific work, (3) to write an extended scientific abstract, (4) to defend your research and constructively deal with critical commentary, (5) to constructively participate in a peer-review process, (6) to get involved in collaborative work in physical and virtual environments, (7) to engage in scientific discourse, (8) to communicate your expertise in order to contribute constructive criticism to the work of others.
Študijné materiály z relevantných predmetov kurikula programu a rôzne články k otázkam, budú poskytnuté na stránke predmetu.
Perception
Attention
Memory
Language
Mental representations
Learning
Embodiment
Emotions
Social cognition
Consciousness
anglický
Predmet obsahuje zoznam kognitívnych fenoménov, na ktoré sa dá pozrieť z pohľadu psychológie, výpočtových prístupov a neurovedy.
https://dai.fmph.uniba.sk/w/Course:Cognitive_phenomena
Študent si osvojí súvislosti medzi poznatkami v rámci jednotlivých disciplín v kontexte vybratých kognitívnych fenoménov.
Kortenkamp, Bonasso, Murphy, Artificial Intelligence and Mobile Robots, MIT Press, 1998
Dudek, Jenkin: Computational Principles of Mobile Robotics, Cambridge Univ. Press, 2000
Corrochano, Geometric Computing for Perception Action Systems, Springer, 2001
Arkin, Behavior-Based Robotics, MIT Press, 2000
Tomasi, Mathematical Methods for Robotics and Vision, Stanford University, 2000
Nehmzow, Scientific Methods in Mobile Robotics, Springer, 2006.
ďalšia literatúra podľa potreby a záujmu
Priebežné hodnotenie: referáty alebo projekty (60%), aktívna účasť (40%)
Orientačná stupnica hodnotenia: A 90%, B 80%, C 70%, D 60%, E 50%
Témy seminára zahŕňajú okrem iných: robotické riadiace architektúry, pravdepodobnostnú robotiku, multi-robotické systémy, evolučnú robotiku, senzorové systémy a aktuátory, edukačnú robotiku, robotické súťaže, zábavnú robotiku, servisnú robotiku, embedded systémy.
https://kempelen.dai.fmph.uniba.sk/rg/
100/0
Študent sa bude orientovať v riadení a programovaní robotov a spracovaní informácií zo senzorov a získa skúsenosť s prípravou, realizáciou a prezentáciou vlastného alebo skupinového projektu s robotickými technológiami v laboratóriu s podporou vyučujúceho.
1 – Sterratt D, Graham B, Gillies A and Willshaw D (2011) Principles of Computational Modelling in Neuroscience. Cambridge University Press, Cambridge, U.K. (http://www.biologia.buap.mx/ANTOLOGIA%20BIOFISICA%20I.pdf)
2 – SCHOLARPEDIA - the free online encyclopedia of computational neuroscience (http://www.scholarpedia.org/article/Encyclopedia_of_computational_neuroscience )
3 – Gillies A and Sterratt D (2012) NEURON Tutorial – available online (http://web.mit.edu/neuron_v7.4/nrntuthtml/index.html )
Vypracovanie domácich zadaní a absolvovanie záverečnej písomnej skúšky. Na pripustenie ku skúške je potrebných aspoň polovica bodov z priebežného hodnotenia domácich zadaní počas semestra. Záverečná skúška je povinná.
anglický, slovenský
minimálny počet prihlásených študentov = 4
- Princípy matematického a výpočtového modelovania dynamických systémov
- Teória generovania akčných potenciálov v neuróne a ich implementácia v NEURONe
- Teória spracovania signálov v dendritoch a implementácia dendritov v NEURONe
- Štruktúra biologických neurónových sietí a spájanie neurónov v NEURONe
- Teória synaptického prenosu signálov a implementácia synáps v NEURONe
- Implementácia iónových kanálov v NEURONe
- Teórie kódovania informácií v neurónových sieťach
http://dai.fmph.uniba.sk/courses/comp-neuro/
Domáce zadania 50%, záverečná písomná skúška 50%.
Hodnotenie: A 91-100%, B 81-90%, C 71-80%, D 61-70%, E 51-60%, Fx < 51%
Predmet poskytne študentom základy výpočtovej neurovedy vrátane základov metajazyka simulačného prostredia NEURON, ktoré sa používa napr. aj v projekte Blue Brain. Študenti sa teoreticky aj prakticky naučia princípy aplikácie informatiky na štúdium procesov v neurónoch a malých neurónových sieťach. Zároveň si osvoja spôsob kritického myslenia, vyjadrovania a riešenia problémov používaných v tejto vednej oblasti.
Speech and Language Processing, 2nd Edition / Daniel Jurafsky, James H Martin. Upper Saddle River : Prentice Hall, 2008
slovenský, anglický
(1) Predspracovanie textu.
(2) Modelovanie jazyka (n-gramy), spell-checking.
(3) Klasifikácia textu (naivný Bayes), analýza sentimentu.
(4) Rozpoznávanie pomenovaných entít (HMM, MaxEnt), extrakcia relácií.
(5) Morfologická a syntaktická analýza.
(6) Vyhľadávanie informácií.
(7) Sémantická analýza, automatizované odpovedanie otázok.
http://dai.fmph.uniba.sk/courses/nlp/
50/50
Študenti nadobudnú teoretické a praktické vedomosti o princípoch spracovania prirodzeného jazyka. Preberané metódy (pravdepodobnostné, štatistické, lingvisticko-výpočtové a metódy strojového učenia) spracovania neštruktúrovaného textu budú vedieť vhodne aplikovať pri riešení úloh ako spell-checking, generácia textu, analýza sentimentu, extrakcia informácií, či automatizované odpovedanie otázok.
http://cogsci.fmph.uniba.sk/seminar/
E. Višňovský, M. Popper, J. Plichtová, ed.: Príbehy o hľadaní mysle. Bratislava: Veda 2001.
I. Zelinka: Umělá inteligence - hrozba nebo naděje? Praha: BEN, 2003.
Priebežné hodnotenie: prezentácia, esej, kontrolný test
Skúška: žiadna
Orientačná stupnica hodnotenia: A 90%, B 80%, C 70%, D 60%, E 50%
slovenský, anglický
1. Idea stroja, 2. Idea mysliaceho stroja, 3. Pojem umelej inteligencie, 4. Filozofické otázky umelej inteligencie, 5. Aplikácie UI: informatika a info-technológie, 6. Aplikácie UI: virtuálna/digitálna realita, 7. Aplikácie UI: kyber- a robo-sapiens, 8. Dôsledky UI: umelý život a post/trans-humanizmus, 9. Riziká a kritika UI, zmysel UI, etické a sociálne aspekty.
100/0
Po absolvovaní predmetu bude študent/ka v oblasti poznatkov vedieť, akou problematikou sa zaoberá súčasná filozofia umelej inteligencie, kto sú hlavní súčasní predstavitelia filozofie umelej inteligencie, ako súčasná filozofia umelej inteligencie rieši vybrané problémy. V oblasti praktických filozofických kompetencií bude vedieť analyzovať vybrané koncepty a problémy filozofie umelej inteligencie, samostatne kriticky filozoficky myslieť (filozofovať) o otázkach filozofie umelej inteligencie.
Základný nácvik a zdokonalenie pohybových zručností v jednotlivých vybraných športoch: aerobik,basketbal, volejbal, futbal, florbal, hokej, bedminton, tenis, stolný tenis, plávanie, posilňovanie, skoky na trampolíne, vodná turistika. Rozvoj harmonickej osobnosti v zmysle “kalokagatie“ - rozvíjať duševné a telesné hodnoty študentov.
slovenský, anglický
Nácvik herných činností jednotlivca v kolektívnych hrách: basketbal, volejbal, futbal, florbal a hokej. V ostatných športoch zvládnutie základnej techniky športovej disciplíny. Vo vodnej turistike základný výcvik na stojatej a mierne tečúcej vode. Rozvoj koordinačných schopností, zvýšenie kľbovej pohyblivosti, zlepšenie funkcií srdco-cievneho systému a dýchacej sústavy.
100/0
Orientačná stupnica hodnotenia: A 90%, B 80%, C 70%, D 60%, E 50%.
Podmienkou pre udelenie 1 alebo 2 kreditov je absolvovanie viacdňového kurzu v jeho plnom rozsahu, alebo absolvovanie jednodňových kurzov v rozsahu 4 dní. Záujemcovia sa môžu prihlásiť u vedúcich jednotlivých kurzov. Z predloženej ponuky kurzov si môžete zvoliť ten, ktorý vyhovuje Vaším záujmom, schopnostiam a termínovým možnostiam.
Predmet sa vučuje v slovenskom jazyku.
KTVŠ nepožičiava lyžiarsku výstroj.
Študent sa môže prihlásiť na katedrou ponúkané kurzy športov v prírode: lyžovanie, snowboarding. Vyučovacie hodiny v rámci kurzov sú zamerané na rozvoj základných a špeciálnych pohybových zručností a , zvládnutie techniky potrebných pre dané športy.
Osvojenie si a rozvoj základných pohybových schopností a zručností vo vybraných športoch: lyžovaní a snowbordingu. Zvládnutie správnej techniky vykonávania jednotlivých pohybov, ktoré sú potrebné pre lyžovanie a snowboarding.
Orientačná stupnica hodnotenia: A 90%, B 80%, C 70%, D 60%, E 50%
Podmienkou pre udelenie 1 alebo 2 kreditov je absolvovanie viacdňového kurzu v jeho plnom rozsahu, alebo absolvovanie jednodňových kurzov v rozsahu 4 dní. Záujemcovia sa môžu prihlásiť u vedúcich jednotlivých kurzov. Z predloženej ponuky kurzov si môžete zvoliť ten, ktorý vyhovuje Vaším záujmom, schopnostiam a termínovým možnostiam.
Predmet sa vyučuje v slovenskom jazyku.
KTVŠ zabezpečí materiálno-športové vybavenie.
Študent sa môže prihlásiť na katedrou ponúkané kurzy športov v prírode: vodná turistika - splavy riek, windsurfing, plážový volejbal, turistiku a iné záujmové športy. Vyučovacie hodiny v rámci kurzov sú zamerané na rozvoj základných a špeciálnych pohybových zručností a zvládnutie techniky potrebných pre dané športy.
Vytvorenie si kladného a trvalého vzťahu k pohybovej aktivite. Osvojenie si a zvládnutie základných pohybových schopností a zručností v športoch v prírode: windsurfing, plážový volejbal, vodná turistika - splav riek, turistiku a iné športy podľa záujmu. Nácvik a zdokonaľovanie techniky potrebnej pre dané športy.
Zdokonaľovací výcvik vo vybranom športe s cieľom skvalitnenia pohybových zručností vo vybranom športe. Zvyšovať odolnosť študentov voči rôznym zlozvykom, stresom a rizikovým faktorom.
slovenský, anglický
V kolektívnych hrách basketbal, volejbal, futbal, florbal, hokej, nácvik útočných a obranných herných kombinácií a hra s modifikovanými pravidlami. V individuálnych športoch osvojenie prvkov vyššej obtiažnosti z hľadiska úrovne pohybových schopností (plávanie - kraul, prsia, znak, skoky na trampolíne a aerobik - nácvik zostáv, posilňovanie - rozvoj hlavných svalových skupín, vodná turistika - výcvik na tečúcej vode. Testovanie úrovne kondičných a koordinačných schopností.
100/0
Russell S., Norwig P. (2010). Artificial Intelligence: A Modern Approach, (3rd ed.), Prentice Hall. Dostupná vo fakultnej knižnici.
Marsland S. (2015). Machine Learning: An Algorithmic Perspective, (2nd ed.), CRC Press.
Úspešné absolvovanie online kurzu https://www.elementsofai.sk/ (v slovenskej alebo anglickej verzi).
slovenský alebo anglický
Kurz pozostáva z 20 numerických a 5 slovných úloh. Numerické úlohy sú konrolované automaticky, slovné úlohy si študenti vzájomne anonymne hodnotia.
1. Čo je umelá inteligencia: súvisiace oblasti, filozofia UI.
2. Riešenie problémov a UI: Prehľadávanie a riešenie problémov, prehľadávanie a hry
3. Pravdepodobnosť a šanca, Bayesova veta, naivná bayesovská klasifikácia.
4. Strojové učenie: klasifikátor najbližšieho suseda, regresia.
5. Neurónové siete: základy, vytváranie, moderné techniky.
6. Dôsledky: o predpovedaní budúcnosti, vplyvy UI na spoločnosť, zhrnutie.
Absolvent sa oboznámi s vybranými základnými konceptmi umelej inteligencie a ich využití pri riešení rôznych praktických úloh.
Russell S., Norwig P. (2010). Artificial Intelligence: A Modern Approach, (3rd ed.), Prentice Hall. Dostupná vo fakultnej knižnici.
Marsland S. (2015). Machine Learning: An Algorithmic Perspective, (2nd ed.), CRC Press.
Úspešné absolvovanie online kurzu https://www.elementsofai.sk/ (v slovenskej alebo anglickej verzi).
slovenský alebo anglický
Kurz pozostáva z 20 numerických a 5 slovných úloh. Numerické úlohy sú konrolované automaticky, slovné úlohy si študenti vzájomne anonymne hodnotia.
1. Čo je umelá inteligencia: súvisiace oblasti, filozofia UI.
2. Riešenie problémov a UI: Prehľadávanie a riešenie problémov, prehľadávanie a hry
3. Pravdepodobnosť a šanca, Bayesova veta, naivná bayesovská klasifikácia.
4. Strojové učenie: klasifikátor najbližšieho suseda, regresia.
5. Neurónové siete: základy, vytváranie, moderné techniky.
6. Dôsledky: o predpovedaní budúcnosti, vplyvy UI na spoločnosť, zhrnutie.
Absolvent sa oboznámi s vybranými základnými konceptmi umelej inteligencie a ich využití pri riešení rôznych praktických úloh.
• Vlastné elektronické študijné materiály vyučujúcich zverejňované na webovej stránke predmetu, resp. v systéme Moodle
• Gavora, Peter a kol. 2010. Elektronická učebnica pedagogického výskumu. [online]. Bratislava : Univerzita Komenského, 2010. Dostupné na: http://www.e-metodologia.fedu.uniba.sk/ ISBN 978–80–223–2951–4.
• Tharenou, P., Donohue, R. and Cooper, B., 2007. Management research methods. Cambridge University Press.
• Topping, A., 2015: The Quantitative-Qualitative Continium. In: Gerrish, K. and Lathlean, J., The Research Process in Nursing, p. 159-172
• Williamson, K. and Johanson, G. eds., 2017. Research methods: Information, systems, and contexts. Chandos Publishing.
Priebežné hodnotenie: aktívna účasť na výskume v medzinárodnom študentskom tíme (25%), prezentácia práce na workshope (25%), vedecký článok (50%)
Orientačná stupnica hodnotenia:. A 90 %, B 80 %, C 70 %, D 60 %, E 50 %
anglický (slovenský)
- Metodológia výskumu
- Návrh a implementácia výskumného projektu v medzinárodnej skupine (pokiaľ je to možné interdisciplinárnej)
- Metódy a nástroje pre spoluprácu vo virtuálnom priestore, spolupráca vo vede a praxi
- Akademické písanie, prezentácia výsledkov výskumu prostredníctvom vedeckých článkov; ciele, obsah a štruktúra vedeckých článkov; formy akademickej publikácie, publikačné fóra a hodnotenie ich kvality
- Zabezpečenie kvality a spätná väzba - vzájomné recenzovanie
- Komunikácia výsledkov prostredníctvom posterov alebo konferenčných prezentácií
100/0
Študenti sa naučia v tíme sa zhodnúť na spoločnej výskumnej téme, formulovať výskumné otázky, stanoviť výskumné metódy pre daný problém, zbierať a vyhodnotiť dáta, diskutovať o svojich zisteniach, prezentovať výsledky výskumu odbornej verejnosti, analyzovať a hodnotiť vedeckú prácu svojich kolegov, pripraviť vedecký článok vhodný na publikovanie
Gravetter, F. J., & Forzano, L. B. (2018). Research Methods for the Behavioral Sciences. Boston: Cengage Learning, Inc.
Harris, P. (2008). Designing and reporting experiments in psychology. Berkshire: McGraw-Hill.
Morling, B. (2018). Research Methods in Psychology. London: W. W. Norton & Company, Inc.
Na získanie hodnotenia musia študenti absolvovať 20 hodín účasti na empirických výskumoch, ktoré budú buď online, alebo v laboratóriu (účasť na výskume v laboratóriu sa započítava ako dve hodiny).
slovenský jazyk
Výskumy budú prebiehať počas celého semestra, študenti si z veľkého počtu výskumov budú môcť vybrať tie, ktorých sa zúčastnia.
Študenti si vyskúšajú kognitívne a psychologické experimenty z pozície participantov. Budú mať možnosť nahliadnuť do rôznych typov metodológie a zároveň dostanú spätnú väzbu vo forme vysvetlenia (tzv. debriefingu), čo sa v jednotlivých experimentoch testovalo, ako boli operacionalizované jednotlivé kognitívne alebo psychologické koncepty, a prečo. Osobná účasť v jednotlivých výskumoch pomôže pri lepšom porozumení metodológie empirických vied.
Gravetter, F. J., & Forzano, L. B. (2018). Research Methods for the Behavioral Sciences. Boston: Cengage Learning, Inc.
Harris, P. (2008). Designing and reporting experiments in psychology. Berkshire: McGraw-Hill.
Morling, B. (2018). Research Methods in Psychology. London: W. W. Norton & Company, Inc.
Na získanie hodnotenia musia študenti absolvovať 20 hodín účasti na empirických výskumoch, ktoré budú buď online, alebo v laboratóriu (účasť na výskume v laboratóriu sa započítava ako dve hodiny).
slovenský jazyk
Výskumy budú prebiehať počas celého semestra, študenti si z veľkého počtu výskumov budú môcť vybrať tie, ktorých sa zúčastnia.
Študenti si vyskúšajú kognitívne a psychologické experimenty z pozície participantov. Budú mať možnosť nahliadnuť do rôznych typov metodológie a zároveň dostanú spätnú väzbu vo forme vysvetlenia (tzv. debriefingu), čo sa v jednotlivých experimentoch testovalo, ako boli operacionalizované jednotlivé kognitívne alebo psychologické koncepty, a prečo. Osobná účasť v jednotlivých výskumoch pomôže pri lepšom porozumení metodológie empirických vied.
2/1 (prednáška / individuálna práca)
Clark, Timothy R., et al. Business Model Generation. Wiley, 2010
Podmienkou pripustenia ku skúške je aktívna účasť na výučbe v rozsahu minimálne 80%.
Záverečné hodnotenie pozostáva z prezentácie semestrálneho projektu. Na úspešné absolvovanie predmetu je potrebné dosiahnuť minimálne 50% z celkového hodnotenia.
slovenský
1. Význam komercializácie vedeckého výskumu.
2. Základy podnikania a startup terminológie.
3. Identifikácia problémov a potrieb zákazníkov (design thinking).
4. Transfer technológií. Úrovne pripravenosti technológie (TRL).
5. Duševné vlastníctvo a jeho ochrana.
6. Trh, zákazník a trhový potenciál technologického riešenia.
7. Štruktúra biznisového modelu (Business Model Canvas). Výnosové modely.
8. Zdroje financovania technologických projektov.
9. Prezentácia projektu (pitching) a komunikácia riešenia.
10. Základy manažmentu a vedenia tímu.
11. Podporné a inkubačné prostredie pre inovácie na národnej a medzinárodnej úrovni.
0/100
Po absolvovaní predmetu študent vie opísať možnosti komercializácie prírodovedného a technického výskumu. Dokáže identifikovať potreby trhu, posúdiť trhový potenciál technologického riešenia a orientuje sa v základnej terminológii podnikania, transferu technológií a ochrany duševného vlastníctva. Rozumie základnej štruktúre biznisového plánu a hlavným spôsobom financovania technologických projektov. Pozná základné princípy komunikácie, tímovej spolupráce a vedenia tímu a dokáže ich primerane uplatniť pri riešení projektu a jeho prezentácii.
Prostredníctvom športu účinne pôsobiť na zlepšenie telesnej zdatnosti, zdravotného stavu a športovej výkonnosti študentov.
slovenský, anglický
V kolektívnych hrách zdokonaľovanie herných útočných a obranných kombinácií. V individuálnych športoch nácvik takticko-technických prvkov. Kompenzačné cvičenia na odstraňovanie chybného držania tela. Strečing. Pravidlá súťaží v športovej špecializácii.
100/0
Posilniť procesuálnu stránku školskéhošportu s akcentom na zdravotný a psychologický význam. Zvýšenie telesnej kondície študentov.
slovenský, anglický
Športová príprava na Majstrovstvá fakulty vo vybranom športe s upravenými pravidlami. Výber športovo nadaných študentov do družstiev Fakultnej športovej ligy, Vysokoškolskej ligy bratislavských fakúlt a účasť na športových podujatiach fakulty a univerzity.
100/0