1. Hodnotenie A
2. Hodnotenie B
3. Hodnotenie C
4. Hodnotenie D
5. Hodnotenie E môže získať samostatná práca spĺňajúca viac ako 2/3 zadaných cieľov v prihláške s pôvodnými správnymi výsledkami.
6. Hodnotenie Fx ostatné práce nezaradisteľné do lepšieho hodnotenia; plagiatorstvo (s návrhom na vylúčenie zo štúdia); zjavne odfláknutá niektorá casť práce, implementácie alebo prezentácie; práca nespĺňajúca viac ako 2/3 zadaných cieľov v prihláške.

Práca nebude akceptovaná na obhajobu ak nebude spĺňať nasledujúce základné požiadavky: a, zmluva nebude obsahovať všetky potrebné podpisy. b, nebude dodržaná štruktúra práce a obsah jednotlivých častí c, práca bude kompilátom sekundárnych zdrojov bez vlastného výskumu a analýz. d, v práci nebudú uvedené referencie na použité zdroje, čiže vyskytne sa v nej plagiátorstvo alebo zneužitie Internetu e, autor/ka nedodrží uvedené požiadavky na formu f, jazyková úroveň práce nebude zodpovedať úrovni absolventa magisterského štúdia.

Štátnicový predmet 2-AIN-950 Metódy aplikovanej informatiky

Študent si ťahá dve otázky náhodne.

1. Reprezentácie objektov v počítačovej grafike, algoritmy pre určovanie viditeľného povrchu, hľadanie prienikov a orezávanie, rasterizácia a antialiasing, zobrazovací kanál, súradnicové sústavy v zobrazovacom kanáli.
2. Agent, PEAS popis agenta, typy jednoduchých agentov, racionálny agent; informovane a neinformované prehľadávanie, heuristiky, hľadanie heuristík; logickí agenti, databáza znalosti, inferenčné algoritmy pre výrokovú databázu znalosti; predikátová databáza znalosti, modus ponens, resolvencia, forward a backward chaining; minimax, alfa beta orezávanie, pre dvoch aj viacerých hráčov.
3. Problémy a algoritmy; základné výpočtové modely a miery zložitosti; zložitostné triedy, ich základné charakteristiky a hierarchie; redukcia a úplnosť v zložitostných triedach; NP-úplné problémy; metódy, používané na riešenie (výpočtovo) ťažkých problémov.
4. Základné rozdelenie architektúr paralelných počítačov; progress a safety podmienky; úloha triedenia pre paralelné architektúry; problém večerajúcich filozofov; komunikácia cez chybný kanál.
5. Časticové systémy, rovnice pohybu prvého rádu, integračné metódy, stavový vektor systému, vonkajšie sily, obmedzujúce podmienky; animácie pohybu a orientácie, quaternion a orientácia; detekcie kolízie, nutná a postačujúca podmienka, sily odozvy (response forces); numerické riešenie diferenciálnych rovníc - Eulerova metóda, Runge-Kuta metóda; dynamika tuhých telies, rovnice pohybu.

Štátnicový predmet 2-AIN-951 Počítačová grafika a videnie

Študent si ťahá štyri otázky z rôznych predmetov, na základe deklarovaných absolvovaných predmetov, náhodne.

1. Vybrané kapitoly z geometrie pre grafikov.
   • Kuželosečky, ich klasifikácia. Závislosť klasifikácie od typu roviny (afinná, projektivna).
   • Vyšetrovanie tvaru rovinnej krivky. Priesečníky priamky s krivkou, dotyčnica, singulárne body, inflexné body.
   • Kubické krivky. Weierstrassov normálny tvar. Eliptické krivky a ich využitie.
2. Počítačové videnie (1).
   • Pokročilé techniky predspracovania obrazu (zero-crossing a Marr-Hildrethovej operator, adaptívne okolie bodu, segmentácia na princípe povodí)
   • Matematická morfológia (dilatácia, erózia, otvorenie, zatvorenie, top-hat, hit and miss, podmienená dilatácia), morfológické operácie šedotónového obrazu, použitie pri spracovaní obrazu.
   • Porozumenie 3D obrazu (riadiace stratégie porozumenia obrazu: zdola nahor, zhora nadol a kombinované, rekonštrukčné videnie, videnie založené na 3D modeloch, paradigmy 3D videnia: Marrov model, aktívne, účelové videnie)
   • Počítačové videnie s jednou kamerou (geometria jednoduchej perspektívnej kamery, projektívna rovnica, kalibrácia kamery, vonkajšie a vnútorné parametre, rekonštrukcia vzoru z jeho obrazu)
   • Stereovidenie (kanonické stereo a určovanie hĺbky scény, geometria dvoch kamier, epipolárne ohraničenie, fundamentálna matica a jej určovanie, riešenie problému stereo korešpondencie).
3. Počítačová grafika (2)
   • Kanál metódy sledovania lúča. (definícia lúča, popis metódy sledovania lúča, generovanie lúča, pochod po lúči (ray traversal), prienik lúča s trojuholníkom, stromová štruktúra lúčov (ray tree) a jej použitie na výpočet lokálnej farby, problém presnosti priesečníkov)
   • Výpočet farieb renderovacou rovnicou. (definícia radiancie, definícia BRDF a jej vlastnosti, fyzikálne BRDF Cook-Tarrance, definícia priestorového uhlu, napíšte renderovaciu rovnicu a vysvetlite jej členy, Phongov model BRDF).
   • Problém viditeľnosti a tieňa. (Z-buffer, definícia tieňového lúča, tiene vo Phongovom modeli, projekčné tiene, tieňové telesá, definícia hrany siluety, stencil bufer, mäkké tieňové telesá, metóda kompozícia tieňov pomocou Z bufra (shadow mapping)).
   • Globálny osvetľovací model. (definujete problém, metódy riešenia problému Neumanovou postupnosťou, Radiosity metóda s rovnicou a popisom, definujte form-factor, riešenie globálneho problému metódou sledovania lúča, metóda sledovania fotónov).
   • Metódy zobrazenia scény množinou obrázkov. (Problém textúrovania, bump-mapping, definícia plenoptickej funkcie a jej tvorba, popis IBR (Image Based Rendering) metód ako sú Svetelné polia (Light Field), geometrické IBR metódy, aliasing a výpočet hustoty obrázkov, metóda svetelných polí na ploche objektu (Surface Light Fields)).
4. Grafika v reálnom čase.
   • Grafická pipeline moderného hardvéru, framebuffer, buffer objekty, používané súradnicové priestory, druhy shader programov, renderovanie do textúry, druhy optimalizačných techník (frustum, occlusion, backface culling), príklad shader programov. Tieňovanie a textúrovanie, základné princípy a rozdiely medzi jednotlivými mapovaniami (environment, cube, sphere, bump, normal, paralax, relief), tangenciálny priestor (na co slúži, výpočet).
     • Základné členenie zobrazovacieho kanálu, per-vertex operácie a transformácie, rasterizácia, per-fragment operácie, framebuffer je množina bufferov do ktorých sa zapisuje výsledok pri vykresľovaní, z akých bufferov sa skladá(color, depth, stencil).
     • Popísať spôsoby zadávania geometrie a rôznych atribútov vrcholov, rozdiel medzi vertex arrays a vertex buffer objects.
     • Súradnicové systémy a transformácie medzi nimi, lokálny, svetový, kamerový, orezávací, normalizovaný priestor
     • Popísať vertex, geometry, tesselation, fragment, compute shader, ich význam v rámci pipeline, jeden jednoduchý príklad vertex+fragment programov, môže byť v pseudokóde
     • Vykresľovanie do textúry miesto na obrazovku, použitie frame buffer objektov(FBO), na čo sa to používa, vykresľovanie do viacerých textúr naraz.
     • Popísať frustum, occlusion, backface culling, ako vedia ovplyvniť vykresľovanie.
   • Lokálne osvetľovacie modely, textúrovanie a druhy textúr, mapovanie a filtrácia textúr, popísať princípy environment, bump, normal mapovania, textúrovací a tangenciálny priestor, príklad shader programov.
     • Phongov a Blinn-Phongov osvetlovací model, zložky(ambientna, difúzna, zrkadlová) a parametre v osvetľovacej rovnici (materiály, svetlá, vektory N, V, L, R, H). Príklady ďalších osvetľovacích modelov (Oren-Nayar, Cook-Torrance)
     • Druhy textúr a ich súvislosť s osvetľovacou rovnicou (difúzna, gloss, normálová, bump textúra). Textúrovací priestor a jeho použitie pre mapovanie textúr. Wrap módy pri textúrovaní. Nearest a bilineárna filtrácia textúr.
     • Popísať tangenciálny priestor ako rozšírenie textúrovacieho priestoru, dôvod jeho použitia. Transformácia z tangeniálneho do objektového priestoru, výpočet tejto transformácie. Použitie pre normal mapping.
     • Príklad Phongovho osvetľovacieho modelu s použitím vertex a fragment programov.
   • Globálne osvetľovacie modely na GPU, aproximácia odrazov a priehľadnosti, metóda sledovania lúča na GPU, urýchľovacie techniky.
     • Rozdiel medzi lokálnym a globálnym osvetľovacím modelom. Jednoduché aproximácie globálneho osvetľovanie (použitie množstva priamich svetiel, light proxies, light probes).
     • Alfa blending pre jednoduchú priehľadnosť. Renderovanie do textúr a určenie reflection a refraction máp. Fresnelov efekt a jeho výpočet. Renderovanie vodnej hladiny.
     • Reprezentácia scény pri GPU raytracingu. Paralerné spracovanie lúčov. Prechod pravidelnou mriežkou, rôzne druhy stavov a shader programov (generovanie lúča, prechod mriežkou, zistenie obsadenosti mrežovej bunky, výpočet prieniku lúča a trojuholníka, opustenie priestoru). Jednoduchší spôsob s pomocou CUDA, OpenCL.
   • Tiene, typy tieňov (mäkké, tvrdé, statické, dynamické), typy a popis algoritmov (projekčné, tieňové objemy, tieňové mapy), spôsoby implementácie jednotlivých algoritmov, artefakty a ich odstraňovanie, príklad shader programov pre tieňové mapy.
     • Základný princíp tieňa, polotieň. Predspracovanie pre statické tiene a svetlá.
     • Projekčné tiene, výhody a nevýhody, použitie stencil buffera na orezanie.
     • Tieňové objemy a základný princíp algoritmu, definovanie a hladanie siluety, vytvorenie tieňových telies, použitie stencil buffera, depth pass a depth fail princíp.
     • Tieňové mapy, základný princíp, dvojprechodové renderovanie do textúry, použitie súradnicových priestorov pri oboch prechodoch,
     • Artefakty spôsobené diskretizáciou, nepresnosťou depth buffera, príliš strmej projekcie. Odstraňovanie artefaktou pomocou rozdelenia scény, filtrácie depth textúry (PCF).
     • Príklad vertex a fragment programov pre oba prechody v algoritme tieňových máp.
   • Finálne spracovanie vykresleného obrazu, hĺbka ostrosti, rozmazanie pri pohybe, HDR a zvýraznenie svetiel, SSAO, filtrovanie obrazu, forward a deffered prístup, príklad shader programov pre jeden z efektov.
     • Porovnanie forward a defferred prístupu pri vykresľovaní scény. Spracovanie výsledku v obrazovom priestore.
     • Popísať spomínané efekty a spôsoby ich implementácie. Používanie color, depth, normal bufferov. Pri SSAO spomenúť aj viacero prístupov.
     • Float textúry pri HDR, príklad jednoduchého tone mapping shadera, zvýrazňovací efekt.
     • Gaussovská filtrácia textúr, jedno a dvoj prechodová, na čo všetko sa používa.
5. Kompresia dát.
   • Bezstratové kódy – posuvné, predikčné, kódovanie obrysov (kontúr, hraníc)
   • Rekonštrukcia obrazov – operácie opisujúce vznik poškodenia, metódy odstraňovania šumov.
6. Počítačové videnie (2).
   • Hľadanie príznakov v obrazoch (príznaky tvaru, farby, textury, MPEG-7 príznaky)
   • Aplikácie (vyber obrazov z DB, detekcia a sledovanie tvare, pokožky).
   • Mapovanie farebného rozsahu, vysoké dynamické rozlíšenie (tvorba HDR z viacerých LDR obrazov, zobrazovanie HDR na LDR zariadení).
   • Kvalita obrazu (metriky, využitie).
   • Sledovanie pohľadu, významné oblasti v obraze.
7. Rozpoznávanie obrazcov.
   • Rozpoznávanie (lineárne) separabilných a neseparabilných tried (separabilné a neseparabilné triedy, lineárna separabilita a vhodné rozpoznávacie metódy štatistického rozpoznávania, učenie pri jednotlivých metódach a ich praktické použitie).
   • Štatistické rozpoznávanie separabilných tried (diskriminačné funkcie, pravidlo najbližšieho suseda a jeho vzťah k diskriminačným funkciám, určenie oddeľujúcej nadplochy, učenie pri oboch metódach).
   • Štatistické rozpoznávanie neseparabilných tried (kritérium minimálnej chyby, Bayesovo pravidlo ako minimalizácia strednej chyby, vzťah k diskriminačným funkciám, učenie pri metóde minimálnej chyby).
   • Syntaktické rozpoznávanie (štrukturálny popis: primitíva a relácie medzi nimi, inferencia gramatiky ako učenie, rozpoznávanie na základe syntaktickej analýzy, praktické použitie, vhodnosť použitia štrukturálnych metód).
   • Klasifikátory (NN, SOM, ucenie, vyhodnocovanie kvality klasifikacie).
8. Grafické systémy a normy.
   • Referenčný model počítačovej grafiky, súradnicové systémy a ich transformácie, rozšírenie modelu pre augmented reality.
   • Pracovná stanica a jej funkčnosť.
   • Kódovanie grafickej informácie, hierarchia obrazu a graf scény.
   • Fyzické a logické vstupné zariadenia, ISO model vstupu, vstupné režimy, programovanie interakcie.
   • Oknové systémy, ich štruktúra a funkčnosť.

Štátnicový predmet 2-AIN-950 Umelá inteligencia

Študent si ťahá štyri otázky z rôznych predmetov, na základe deklarovaných absolvovaných predmetov, náhodne.

1. Bayesovské siete a bayesovské vyvodzovanie; klasická teória časových radov, trend, periodicita, náhodnosť; Box-Jenkinsove modely.
2. Časové rady s náhodnosťou: filtračná, predikčná a vyhladzovacia úloha, markovovské modely, Kálmanov filter. Základné modely dynamických sietí.
3. Metódy strojového učenia. Strojové učenie s učiteľom, bez učiteľa, posilňovaním. (Generalizovaná) lineárna regresia. Klasifikácia pomocou SVM. Rozhodovacie stromy. Markovovské rozhodovacie procesy. Bagging a boosting.
4. Matematická teória strojového učenia. Matematický model strojového učenia. Výchylka a rozptyl. Preučenie a podučenie. PAC učenie a ohraničenia pre konečne a nekonečné množiny hypotéz. VC dimenzia.
5. Dopredné neurónové siete: jednoduchý perceptrón (binárny, spojitý); viacvrstvové perceptróny, mechanizmy učenia. Lineárne neurónové siete – princíp modelu General Inverse. Modely so samoorganizáciou: implementácia algoritmu PCA, samoorganizujúca sa mapa (SOM), hlavné koncepty, algoritmy učenia, využitie.
6. Rekurentné neurónové siete: architektúry, princíp algoritmov učenia BPTT a RTRL, typy úloh vhodných pre tieto typy sietí. Rekurentné autoasociatívne pamäti: Hopfieldov model, deterministická a stochastická verzia, typy atraktorov, typy dynamiky.
7. Priama a spätná inferencia v expertných systémoch, simulácia inferencie v CLIPS-e, metóda divide&impere v produkčných systémoch, produkčný systém v CLIPS-e na prehľadávanie stavového priestoru s nájdením všetkých riešení, princíp stratifikácie na príklade hľadania optimálnych riešení (bricks-world problem alebo robot v gridovom bludisku).
8. Princíp fuzzifikácie: fuzzy množiny, lingvistické premenné a termy, modifikátory (hedges), základné typy fuzzy pravidiel (crisp | fuzzy predpoklady, akcie, faktor určitosti pravidla CF, threshold pravidla), priebeh fuzzy inferencie: parciálny matching, kombinácia vstupných fuzzy faktov, modifikácia výstupných faktov, agregácia fuzzy faktov, defuzzifikácia (centre of gravity, mean of maxima metods), teória fuzzy množín na reziduovaných zväzoch.
9. Reprezentácia znalostí prostriedkami logického programovania. Sémantika logického programovania (interpretácia, model, T_P-operátor, najmenší model, stabilný model). Defaultové teórie. Extenzie. Hierarchické siete. Skeptické a dôverčivé usudzovanie.
10. Nemonotónne usudzovanie. Všeobecná charakterizácia nemonotónneho usudzovania. Formalizácia usudzovania za prítomnosti nekonzistentosti. Indukcia. Abdukcia. Revízie. AGM-postuláty racionálnosti revízie. TMS - základné štruktúry a procedúry.
11. Multiagentový system (MAS); reprezentačné a komunikačné jazyky, priama a nepriama komunikácia medzi agentami, implementácia MAS ako middleware, v rámci VM a nad IPC.
12. Agentovo-orientované programovanie: dekompozícia aktivitou, subsumpcia, PKA model, agent-space.