Logo ČVUT
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE
STUDIJNÍ PLÁNY
2023/2024

Python for Scientific Computations and Control

Přihlášení do KOSu pro zápis předmětu Zobrazit rozvrh
Kód Zakončení Kredity Rozsah Jazyk výuky
E375004 KZ 4 2P+2C anglicky
Garant předmětu:
Cyril Oswald
Přednášející:
Matouš Cejnek, Michal Kuchař, Cyril Oswald, Adam Peichl, Martin Vitoušek
Cvičící:
Matouš Cejnek, Michal Kuchař, Juraj Lieskovský, Cyril Oswald, Adam Peichl, Martin Vitoušek
Předmět zajišťuje:
ústav přístrojové a řídící techniky
Anotace:

Kurz pokrývá základy Pythonu, základy objektově orientovaného programování a pokročilejší témata jako zpracování dat, simulace mechanických systémů, paralelní programování a umělou inteligenci. Kurz se rozděluje do týdenních modulů zaměřených na různé aplikace Pythonu za použití nejznámějších knihoven jako jsou NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib, TensorFlow, Requests a FastAPI.

Požadavky:

K udělení zápočtu se požaduje docházka na přednášky a cvičení, aktivní účast při cvičeních a vypracování týdenních úkolů. Studenti by měli mít základní znalosti pojmů z kurzů matematiky prvního a druhého ročníku technické vysoké školy. Nejsou kladeny nároky na znalost konkrétního SW a programovacího jazyka. Předmět není omezen na studenty automatizace a informatiky.

Osnova přednášek:

1. Seznámení se s prostředím Python. Instalace, IDE, základní syntaxe, datové typy, funkce

2. Python a objektové programování: třídy a objekty, metody, atributy, dědičnost, polymorfismus, magické metody.

3. Python pro vědecké výpočty pomocí knihoven NumPy, SciPy – lineární algebra, řešení diferenciálních rovnic. Vizualizace časových řad pomocí knihovny Matplotlib

4. Práce s daty pomocí knihovny Pandas. Nahrání dat ze souboru, preprocessing, operace nad daty jako je řazení, filtrování, základní statistika.

5. Simulace mechanických systémů

6. Řízení mechanických systémů

7. Optimalizace – lineární a kvadratické programování

8. Paralelní programování (multithreading)

9. Úvod do umělé inteligence (genetické algoritmy, fuzzy systém, perceptron)

10. Umělá inteligence za použití knihovny TensorFlow – neuronové sítě (MLP, konvoluční neuronové sítě, samoorganizační mapy)

11. Základy vývoje webových aplikací: Databáze, requests, API.

12.-13. Základy vývoje uživatelského rozhraní.

Osnova cvičení:

Procvičení látky z přednášky a řešení individuálně zadaného projektu. Všechna cvičení v počítačové učebně (pravděpodobně 404 a, Linux nebo Windows).

Cíle studia:
Studijní materiály:

https://github.com/CVUT-FS-12110/Python-for-Scientific-Computations-and-Control/tree/master

https://moodle-vyuka.cvut.cz/

Poznámka:
Rozvrh na zimní semestr 2023/2024:
Rozvrh není připraven
Rozvrh na letní semestr 2023/2024:
06:00–08:0008:00–10:0010:00–12:0012:00–14:0014:00–16:0016:00–18:0018:00–20:0020:00–22:0022:00–24:00
Po
místnost T4:A1-405a
Peichl A.
Vitoušek M.

12:30–14:00
(přednášková par. 1)
Dejvice
Poč. učebna 405a
místnost T4:A1-405a
Peichl A.
Vitoušek M.

14:15–15:45
(přednášková par. 1
paralelka 1)

Dejvice
Poč. učebna 405a
Út
St
Čt

Předmět je součástí následujících studijních plánů:
Platnost dat k 22. 7. 2024
Aktualizace výše uvedených informací naleznete na adrese https://bilakniha.cvut.cz/cs/predmet2451306.html