Politechnika Warszawska - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

( Computer Systems and Networks - Advanced )-Computer Systems and Networks-M.Sc.-EITI (grupa przedmiotów zdefiniowana przez Wydział Elektroniki i Technik Informacyjnych)

Jednostka: Wydział Elektroniki i Technik Informacyjnych Zestaw przedmiotów, który widzisz poniżej został zdefiniowany przez tę jednostkę. Jednostka ta nie musi mieć jednak związku z organizacją wymienionych przedmiotów (jednostką odpowiedzialną za organizację przedmiotu jest jednostka wymieniona w odpowiedniej kolumnie w tabeli poniżej). Więcej o tym przeczytasz w Pomocy.
Grupa przedmiotów: ( Computer Systems and Networks - Advanced )-Computer Systems and Networks-M.Sc.-EITI
wybierz inną grupę zobacz plany zajęć tej grupy
Filtry
Zaloguj się, aby uzyskać dostęp do dodatkowych opcji

Konkretniej - pokazuj tylko te przedmioty, dla których istnieje otwarta rejestracja taka, że możesz w jej ramach zarejestrować się na przedmiot.

Dodatkowo pokazywane są również te przedmioty, na które jesteś już zarejestrowany (lub składałeś prośbę o zarejestrowanie).

Jeśli chcesz zmienić te ustawienia na stałe, edytuj swoje preferencje w menu Mój USOSweb.
Legenda
Jeśli przedmiot jest prowadzony w danym cyklu dydaktycznym, to w odpowiedniej komórce pojawi się koszyk rejestracyjny. Ikona koszyka zależy od tego, czy możesz się rejestrować na dany przedmiot.
niedostępny (zaloguj się!) - nie jesteś zalogowany
niedostępny - aktualnie nie możesz się rejestrować
zarejestruj - możesz się zarejestrować
wyrejestruj - możesz się wyrejestrować (lub wycofać prośbę)
prośba - złożyłeś prośbę o zarejestrowanie (i nie możesz jej już wycofać)
zarejestrowany - jesteś pomyślnie zarejestrowany (i nie możesz się wyrejestrować)
Kliknij na ikonę "i" przy koszyku, aby uzyskać dodatkowe informacje.

2018Z - rok akademicki 2018/2019 - sem. zimowy
2019L - rok akademicki 2018/2019 - sem. letni
2019Z - rok akademicki 2019/2020 - sem. zimowy
2020L - rok akademicki 2019/2020 - sem. letni
2020Z - rok akademicki 2020/2021 - sem. zimowy
2021L - rok akademicki 2020/2021 - sem. letni
2021Z - rok akademicki 2021/2022 - sem. zimowy
2022L - rok akademicki 2021/2022 - sem. letni
2022Z - rok akademicki 2022/2023 - sem. zimowy
2023L - rok akademicki 2022/2023 - sem. letni
2023Z - rok akademicki 2023/2024 - sem. zimowy
2024L - rok akademicki 2023/2024 - sem. letni
(zajęcia mogą być semestralne, trymestralne lub roczne)
Opcje
2018Z 2019L 2019Z 2020L 2020Z 2021L 2021Z 2022L 2022Z 2023L 2023Z 2024L
103B-CSCSN-MSA-EDAMI
Zajęcia przedmiotu
rok akademicki 2018/2019 - sem. zimowy
  • Laboratorium - 15 godzin
  • Projekt - 15 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2018/2019 - sem. letni
  • Laboratorium - 15 godzin
  • Projekt - 15 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2019/2020 - sem. zimowy
  • Laboratorium - 15 godzin
  • Projekt - 15 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2019/2020 - sem. letni
  • Laboratorium - 15 godzin
  • Projekt - 15 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2020/2021 - sem. zimowy
  • Laboratorium - 15 godzin
  • Projekt - 15 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2020/2021 - sem. letni
  • Laboratorium - 15 godzin
  • Projekt - 15 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2021/2022 - sem. zimowy
  • Laboratorium - 15 godzin
  • Projekt - 15 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2021/2022 - sem. letni
  • Laboratorium - 15 godzin
  • Projekt - 15 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2022/2023 - sem. zimowy
  • Laboratorium - 15 godzin
  • Projekt - 15 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2022/2023 - sem. letni
  • Laboratorium - 15 godzin
  • Projekt - 15 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2023/2024 - sem. zimowy
  • Laboratorium - 15 godzin
  • Projekt - 15 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2023/2024 - sem. letni
  • Laboratorium - 15 godzin
  • Projekt - 15 godzin
  • Wykład - 30 godzin
Grupy przedmiotu

Skrócony opis

Na treść wykładu składa się szeroki zakres tematów z dziedziny eksploracji danych. Zostaną przedstawione metody odkrywania różnych typów wiedzy z dużych zasobów danych oraz metody efektywnego pozyskiwania wiedzy poprzez stosowanie zwięzłych bezstratnych reprezentacji. Przedstawione zostaną także wydajne metody wyszukiwania duplikatów obiektów, grupowania i klasyfikacji danych, umożliwiające wykonanie tych zadań znacząco szybciej niż przy zastosowaniu standardowych algorytmów. Zaprezentowane będą także metody odkrywania zależności funkcyjnych i przybliżonych pomiędzy zbiorami atrybutów. Omówione zostaną zagadnienia wnioskowania z niepełnych danych i na podstawie wiedzy częściowej.


Zajęcia zostały przygotowane i będą prowadzone z wykorzystaniem umiejętności prezentacyjnych.

Strona przedmiotu
103A-CSCSN-MSA-EDSPA brak brak brak brak brak brak
Zajęcia przedmiotu
rok akademicki 2018/2019 - sem. zimowy
  • Laboratorium - 15 godzin
  • Projekt - 15 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2019/2020 - sem. zimowy
  • Laboratorium - 15 godzin
  • Projekt - 15 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2020/2021 - sem. zimowy
  • Laboratorium - 15 godzin
  • Projekt - 15 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2021/2022 - sem. zimowy
  • Laboratorium - 15 godzin
  • Projekt - 15 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2022/2023 - sem. zimowy
  • Laboratorium - 15 godzin
  • Projekt - 15 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2023/2024 - sem. zimowy
  • Laboratorium - 15 godzin
  • Projekt - 15 godzin
  • Wykład - 30 godzin
Grupy przedmiotu

Skrócony opis

Prezentacja budowy i zastosowania nowoczesnych procesorów sygnałowych. Przegląd najważniejszych architektur procesorów sygnałowych oraz sposobów ich programowania. Pozwala na zaznajomienie się z przeznaczonym dla tych procesorów narzędziami programowymi, językami asemblerowymi i wysokiego poziomu oraz systemami operacyjnymi czasu rzeczywistego. Umożliwia praktyczne zweryfikowanie nabytej wiedzy podczas pracy w środowisku sprzętowo-programowym wiodących producentów.

Strona przedmiotu
103A-CSCSN-MSA-EDCS brak brak brak brak brak
Zajęcia przedmiotu
rok akademicki 2018/2019 - sem. zimowy
  • Projekt - 30 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2018/2019 - sem. letni
  • Projekt - 30 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2019/2020 - sem. letni
  • Projekt - 30 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2020/2021 - sem. letni
  • Projekt - 30 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2021/2022 - sem. letni
  • Projekt - 30 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2022/2023 - sem. letni
  • Projekt - 30 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2023/2024 - sem. letni
  • Projekt - 30 godzin
  • Wykład - 30 godzin
Grupy przedmiotu

Skrócony opis

Wykład przedstawia problemy komunikacji, współpracy i synchronizacji w systemach rozproszonych. Omówione są problemy badawcze tej dziedziny jak np. transakcje, pamięć rozproszona, replikacja elementów, zarządzanie czasem i synchronizacja, oprogramowanie pośredniczące. Szczegółowo są przedstawione przykładowe nowoczesne technologie jak klastry, web services, usługi katalogowe.

Strona przedmiotu
103A-CSCSN-MSA-EEVAL brak brak brak brak brak brak
Zajęcia przedmiotu
rok akademicki 2018/2019 - sem. zimowy
  • Laboratorium - 15 godzin
  • Projekt - 15 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2019/2020 - sem. zimowy
  • Laboratorium - 15 godzin
  • Projekt - 15 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2020/2021 - sem. zimowy
  • Laboratorium - 15 godzin
  • Projekt - 15 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2021/2022 - sem. zimowy
  • Laboratorium - 15 godzin
  • Projekt - 15 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2022/2023 - sem. zimowy
  • Laboratorium - 15 godzin
  • Projekt - 15 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2023/2024 - sem. zimowy
  • Laboratorium - 15 godzin
  • Projekt - 15 godzin
  • Wykład - 30 godzin
Grupy przedmiotu

Skrócony opis

Celem przedmiotu jest zaprezentowanie przystępnego przeglądu istniejących metod rozwiązywania zadań inżynierskich dla osób niewprawnych w metodach optymalizacji numerycznej. Główny nacisk położony jest na rozwinięcie umiejętności kreatywnego myślenia, a w szczególności umiejętności określenia ram zagadnienia, wydzielenie celów oraz dobranie najbardziej dogodnej reprezentacji problemu. Na początku rozważane są zagadnienia podstawowe: model, i jego znaczenie, reprezentacja, cel i funkcja celu. Następnie przedstawiany jest przegląd klasycznych metod optymalizacji. Na zakończenie prezentowane są metody heurystyczne, takie jak metoda symulowanego wyżarzania, poszukiwań z tabu, kontrolowane przeszukiwanie przypadkowe i algorytmy ewolucyjne. Rozważane algorytmy są łatwe do zrozumienia i implementacji dla każdego nie-matematyka ze znajomością podstaw programowania.

Strona przedmiotu
103A-CTCSN-MSA-EIASR brak brak brak brak brak
Zajęcia przedmiotu
rok akademicki 2018/2019 - sem. zimowy
  • Ćwiczenia - 15 godzin
  • Projekt - 15 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2018/2019 - sem. letni
  • Ćwiczenia - 15 godzin
  • Projekt - 15 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2019/2020 - sem. zimowy
  • Ćwiczenia - 15 godzin
  • Projekt - 15 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2020/2021 - sem. zimowy
  • Ćwiczenia - 15 godzin
  • Projekt - 15 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2021/2022 - sem. zimowy
  • Ćwiczenia - 15 godzin
  • Projekt - 15 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2022/2023 - sem. zimowy
  • Ćwiczenia - 15 godzin
  • Projekt - 15 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2023/2024 - sem. zimowy
  • Ćwiczenia - 15 godzin
  • Projekt - 15 godzin
  • Wykład - 30 godzin
Grupy przedmiotu

Skrócony opis

Przedmiot obejmuje wykład, ćwiczenia i projekt. Przedstawione będą zarówno klasyczne metody analityczne, oparte o algorytmy rozpoznawania wzorców i transformaty danych sensorycznych, jak i nowoczesne techniki klasyfikacji obrazów i mowy oparte o głębokie sieci neuronowe. W treści wykładu wyróżniono trzy części: (1) uniwersalne metody rozpoznawania wzorców (np. estymatory stanu w oparciu o obserwacje; adaptacyjne transformaty danych PCA, LDA, ICA; algorytmy grupowania; klasyfikatory cech) i uczenia maszynowego (np. podstawowe sieci MLP, CNN, RNN, LSTM; strategie uczenia sieci), (2) klasyczne i neuronowe techniki segmentacji, klasyfikacji i rozpoznawania obiektów w obrazach i (3) klasyczne i neuronowe techniki rozpoznawania mowy i klasyfikacji mówcy. Podczas ćwiczeń metody wprowadzone na wykładzie są wyjaśniane na praktycznych przykładach obliczeń. W ramach projektu studenci realizują program dotyczący wybranego zagadnienia rozpoznawania obrazów lub sygnału mowy.

Strona przedmiotu
103A-CSCSN-MSA-EINIS
Zajęcia przedmiotu
rok akademicki 2018/2019 - sem. zimowy
  • Projekt - 30 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2018/2019 - sem. letni
  • Projekt - 30 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2019/2020 - sem. zimowy
  • Projekt - 30 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2019/2020 - sem. letni
  • Projekt - 30 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2020/2021 - sem. zimowy
  • Projekt - 30 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2020/2021 - sem. letni
  • Projekt - 30 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2021/2022 - sem. zimowy
  • Projekt - 30 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2021/2022 - sem. letni
  • Projekt - 30 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2022/2023 - sem. zimowy
  • Projekt - 30 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2022/2023 - sem. letni
  • Projekt - 30 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2023/2024 - sem. zimowy
  • Projekt - 30 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2023/2024 - sem. letni
  • Projekt - 30 godzin
  • Wykład - 30 godzin
Grupy przedmiotu

Skrócony opis

Na treść wykładu składają się metody i techniki informatyczne traktowane jako "inteligentne", które znajdują lub mogą znaleźć zastosowanie w projektowaniu i budowaniu systemów informacyjnych. Wykład pomyślany jest jako droga prowadząca do określenia tych składników systemów informacyjnych, które można wyposażyć w "inteligencję" za pomocą znanych technik z zakresu sztucznej inteligencji i dziedzin pokrewnych. Mottem wykładu jest powiedzenie prof. R. Hamminga "The purpose of computing is insight, not numbers". Szczególna uwaga zostanie poświęcona metodom reprezentacji wiedzy (RW). A to dlatego, że, zgodnie z główną tezą wykładu, dyskusja o podstawach informacyjnych systemów inteligentnych jest przede wszystkim dyskusją o wyborze i zastosowaniu metod RW, z naciskiem na mechanizm wnioskowania. Zostanie zrobiony przegląd metod RW. Jako benchmark zostanie wykorzystana logika klasyczna. W wykładzie zostaną także poruszone sprawy niekompletności wiedzy, niepewności i niedokładności. (...)

Strona przedmiotu
103A-CSCSN-MSA-EPNM brak brak brak brak brak brak
Zajęcia przedmiotu
rok akademicki 2018/2019 - sem. letni
  • Projekt - 30 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2019/2020 - sem. letni
  • Projekt - 30 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2020/2021 - sem. letni
  • Projekt - 30 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2021/2022 - sem. letni
  • Projekt - 30 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2022/2023 - sem. letni
  • Projekt - 30 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2023/2024 - sem. letni
  • Projekt - 30 godzin
  • Wykład - 30 godzin
Grupy przedmiotu

Skrócony opis

Celem wykładu jest zapoznanie studentów z zagadnieniem wykorzystania obliczeń równoległych i rozproszonych do realizacji wybranych metod numerycznych. Ich zakres obejmuje wybrane metody algebry liniowej (skończone i iteracyjne), odwzorowania zwężające, metody gradientów sprzężonych, metody dekompozycji dla zadań programowania liniowego oraz metodę gałęzi i granic do rozwiązywania zadań liniowych całkowito-liczbowych i mieszanych. Celem dodatkowym jest zapoznanie studentów z obliczeniami równoległymi i rozproszonymi, gdy liczba dostępnych procesów jest mała oraz z pracą z narzędziami ze skrzynki Parallel Computing Matlab-a.

Strona przedmiotu
103C-CSCSN-MSA-EPART brak brak brak brak
Zajęcia przedmiotu
rok akademicki 2018/2019 - sem. zimowy
  • Laboratorium - 15 godzin
  • Projekt - 15 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2019/2020 - sem. zimowy
  • Laboratorium - 15 godzin
  • Projekt - 15 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2020/2021 - sem. zimowy
  • Laboratorium - 15 godzin
  • Projekt - 15 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2021/2022 - sem. zimowy
  • Laboratorium - 15 godzin
  • Projekt - 15 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2022/2023 - sem. zimowy
  • Laboratorium - 15 godzin
  • Projekt - 15 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2022/2023 - sem. letni
  • Laboratorium - 15 godzin
  • Projekt - 15 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2023/2024 - sem. zimowy
  • Laboratorium - 15 godzin
  • Projekt - 15 godzin
  • Wykład - 30 godzin
rok akademicki 2023/2024 - sem. letni
  • Laboratorium - 15 godzin
  • Projekt - 15 godzin
  • Wykład - 30 godzin
Grupy przedmiotu

Skrócony opis

Celem wykładu jest zapoznanie słuchaczy z zagadnieniem rozpoznawania obrazów. W szczególności zostaną omówione: ogólna klasyfikacja systemów rozpoznawania obrazu, wybrane metody i techniki rozpoznawania obrazu oraz zagadnienia związane ze zbieraniem danych, wykrywaniem próbek odstających, redukcją wymiarowości oraz oceną jakości klasyfikacji. Zadania realizowane na ćwiczeniach laboratoryjnych oraz miniprojektach pozwolą słuchaczom na praktyczne zapoznanie się z wybranymi metodami klasyfikacji obrazów

Strona przedmiotu
103A-CSCSN-MSA-ESIT brak brak brak brak brak brak
Zajęcia przedmiotu
rok akademicki 2018/2019 - sem. letni
  • Laboratorium - 30 godzin
  • Projekt - 15 godzin
  • Wykład - 15 godzin
rok akademicki 2019/2020 - sem. letni
  • Laboratorium - 30 godzin
  • Projekt - 15 godzin
  • Wykład - 15 godzin
rok akademicki 2020/2021 - sem. letni
  • Laboratorium - 30 godzin
  • Projekt - 15 godzin
  • Wykład - 15 godzin
rok akademicki 2021/2022 - sem. letni
  • Laboratorium - 30 godzin
  • Projekt - 15 godzin
  • Wykład - 15 godzin
rok akademicki 2022/2023 - sem. letni
  • Laboratorium - 30 godzin
  • Projekt - 15 godzin
  • Wykład - 15 godzin
rok akademicki 2023/2024 - sem. letni
  • Laboratorium - 30 godzin
  • Projekt - 15 godzin
  • Wykład - 15 godzin
Grupy przedmiotu

Skrócony opis

Przedmiot stanowi wprowadzenie do tworzenia systemów dla Internetu Rzeczy (IoT). Celem przedmiotu jest zapoznanie się i praktyczne wykorzystanie systemów sprzętowych, programowych, komunikacyjnych i obliczeniowych do tworzenia elementów składowych sieci pomiarowych dla Internetu Rzeczy. Główny nacisk jest położony na zapoznanie się ze sprzętem, stykiem niskopoziomowym sprzęt-oprogramowanie oraz pośrednią warstwą oprogramowania. Każde omawiane zagadnienie jest od razu praktycznie wdrażane w trakcie części laboratoryjnej zintegrowanych zajęć. Rezultatem końcowym jest opracowanie i uruchomienie, w trakcie projektu, kompletnej sieci pomiarowej IoT dołączonej do chmury obliczeniowej. Prezentowane są platformy sprzętowe, środowiska programowe, systemy operacyjne czasu rzeczywistego, debugowanie w czasie rzeczywistym, protokoły komunikacyjne, zagadnienia bezpieczeństwa i chmury Internetowe w kontekście konstruowania rozwiązań dla IoT.(...)

Strona przedmiotu
pl. Politechniki 1, 00-661 Warszawa tel: (22) 234 7211 https://pw.edu.pl kontakt deklaracja dostępności USOSweb 7.0.0.0-7 (2024-03-18)