State examinations for Master program in Applied Informatics/sk: Rozdiel medzi revíziami
Riadok 85: | Riadok 85: | ||
#* Bezstratové kódy – posuvné, predikčné, kódovanie obrysov (kontúr, hraníc) | #* Bezstratové kódy – posuvné, predikčné, kódovanie obrysov (kontúr, hraníc) | ||
#* Rekonštrukcia obrazov – operácie opisujúce vznik poškodenia, metódy odstraňovania šumov. | #* Rekonštrukcia obrazov – operácie opisujúce vznik poškodenia, metódy odstraňovania šumov. | ||
+ | #* Fourierova transformácia - použitie | ||
# Počítačové videnie (2). | # Počítačové videnie (2). | ||
#* Hľadanie príznakov v obrazoch (príznaky tvaru, farby, textury, MPEG-7 príznaky) | #* Hľadanie príznakov v obrazoch (príznaky tvaru, farby, textury, MPEG-7 príznaky) |
Verzia zo dňa a času 07:29, 22. jún 2015
9.2.9. Sylaby štátnych záverečných skúšok
magisterského študijného programu
Aplikovaná informatika
a
Aplikovaná informatika (konverzný program)
Garant: Prof. RNDr. Roman Ďurikovič, PhD.
durikovic fmph.uniba.sk
Štátnicový predmet 2-AIN-990 Obhajoba diplomovej práce
- Hodnotenie A
- Hodnotenie B
- Hodnotenie C
- Hodnotenie D
- Hodnotenie E môže získať samostatná práca spĺňajúca viac ako 2/3 zadaných cieľov v prihláške s pôvodnými správnymi výsledkami.
- 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.
- Reprezentácie objektov v počítačovej grafike, algoritmy pre určovanie viditeľného povrchu, hľadanie prienikov a orezávanie, rasterizácia a antialiasing, zobrazovací kanál, súradnicové sústavy v zobrazovacom kanáli.
- 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.
- 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.
- Základné rozdelenie architektúr paralelných počítačov; progress a safety podmienky; úloha triedenia pre paralelné architektúry; problém večerajúcich filozofov; komunikácia cez chybný kanál.
- 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.
- 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.
- 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).
- 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)).
- 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.
- 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).
- Kompresia dát.
- Bezstratové kódy – posuvné, predikčné, kódovanie obrysov (kontúr, hraníc)
- Rekonštrukcia obrazov – operácie opisujúce vznik poškodenia, metódy odstraňovania šumov.
- Fourierova transformácia - použitie
- 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.
- 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).
- 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.
- Bayesovské siete a bayesovské vyvodzovanie; klasická teória časových radov, trend, periodicita, náhodnosť; Box-Jenkinsove modely.
- Časové rady s náhodnosťou: filtračná, predikčná a vyhladzovacia úloha, markovovské modely, Kálmanov filter. Základné modely dynamických sietí.
- Metódy strojového učenia. Strojové učenie s učiteľom, bez učiteľa, posilňovaním. (Generalizovaná) lineárna regresia. Klasifikácia pomocou SVM. Rozhodovacie stromy. Markovovské rozhodovacie procesy. Bagging a boosting.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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).
- 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.
- 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.
- Nemonotónne usudzovanie. Všeobecná charakterizácia nemonotónneho usudzovania. Formalizácia usudzovania za prítomnosti nekonzistentosti. Indukcia. Abdukcia. Revízie. AGM-postuláty racionálnosti revízie. TMS - základné štruktúry a procedúry.
- Multiagentový system (MAS); reprezentačné a komunikačné jazyky, priama a nepriama komunikácia medzi agentami, implementácia MAS ako middleware, v rámci VM a nad IPC.
- Agentovo-orientované programovanie: dekompozícia aktivitou, subsumpcia, PKA model, agent-space.