Model-Driven Software Development for Scientific Research

Garant předmětu:

Přednášející:

Cvičící:

Předmět zajišťuje:

katedra softwarového inženýrství

Anotace:

Studenti si osvojí dovednosti práce s konceptuálními modely a jejich využití pro komplexní domény v rámci softwarového inženýrství. Předmět je zaměřen na doménu vědeckého výzkumu v oblasti bioinformatiky. Studenti získají přehled o pokročilých technikách strukturního a procesního modelování s využitím různých notací. Naučí se automaticky generovat implementace modelů s důrazem na zachování integritních omezení v různých technologiích (grafové a objektově-relační databáze). Seznámí se s výzvami pro modelování a implementaci software v bioinformatice. V rámci projektů si pak na konkrétní doméně osvojí postupy pro modelování a vývoj aplikací ve vědeckém výzkumu a získají praktické zkušenosti s vývojem software.

Požadavky:

Osnova přednášek:

1. Úvod do předmětu a přehled přístupů ke strukturálnímu modelování.

2. Procesní modelování a integrace s datovými modely.

3. Verifikace a validace modelů.

4. Úvod do bioinformatiky a způsoby reprezentace dat.

5. Algoritmy a analýza dat v bioinformatice.

6. Softwarové nástroje v bioinformatice, veřejně dostupné databáze a zdroje dat.

7. Integrace nástrojů v oblasti bioinformatiky a možnosti využití RDF/SPARQL.

8. Principy generování kódu: různé přístupy ke generování kódu, transformace modelů na kód.

9. Generování schémat a kódu pro grafové databáze.

10. Generování schémat a kódu pro objektově-relační databáze a zachování integritních omezení.

11. Principy převodu přirozeného jazyka na SQL dotazy.

12. Retrieval-augmented generation a jeho využití v softwarovém inženýrství.

Osnova cvičení:

1. Úvod do předmětu a požadavky na semestrální projekt.

2. Nástroje pro konceptuální modelování.

3. Nástroje pro konceptuální modelování.

4. Konzultace k projektům.

5. Konzultace k projektům.

6. Odevzdávání projektů.

Cíle studia:

Studenti si osvojí dovednosti práce s konceptuálními modely a jejich využití pro komplexní domény v rámci softwarového inženýrství. Předmět je zaměřen na doménu vědeckého výzkumu v oblasti bioinformatiky. Studenti získají přehled o pokročilých technikách strukturního a procesního modelování s využitím různých notací. Naučí se automaticky generovat implementace modelů s důrazem na zachování integritních omezení v různých technologiích (grafové a objektově-relační databáze). Seznámí se s výzvami pro modelování a implementaci software v bioinformatice. V rámci projektů si pak na konkrétní doméně osvojí postupy pro modelování a vývoj aplikací ve vědeckém výzkumu a získají praktické zkušenosti s vývojem software.

Studijní materiály:

1. Guizzardi G.: Ontological Foundations for Structural Conceptual Models. Telematica Instituut Fundamental Research Series, 2005. ISBN 90-75176-81-3.

2. Uhnák P., Pergl R.: The OpenPonk Modeling Platform, in Proc. of the 11th Edition of the International Workshop on Smalltalk Technologies. ACM, New York, USA, 2016. ISBN 978-1-4503-4524-8.

3. Jones N.C., Pevzner P.A.: An Introduction to Bioinformatics Algorithms. The MIT Press, 2004. ISBN 978-0-262-10106-6.

4. Eidhammer I., Flikka K., Martens L., Mikalsen S.O.: Computational Methods for Mass Spectrometry Proteomics. Wiley, 2008. ISBN 978-0-470-51297-5.

5. Rothman D.: RAG-Driven Generative AI: Build custom retrieval augmented generation pipelines with LlamaIndex, Deep Lake, and Pinecone. Packt Publishing, 2024. ISBN 978-1-836-20091-8.

6. Gheorghiu A.: Building Data-Driven Applications with LlamaIndex: A practical guide to retrieval-augmented generation (RAG) to enhance LLM applications. Packt Publishing, 2024. ISBN 978-1-835-08950-7.

7. Bouchard L.F., Peters L.: Building LLMs for Production: Enhancing LLM Abilities and Reliability with Prompting, Fine-Tuning, and RAG. Towards AI, 2024. ISBN 979-8-324-73147-2.

Poznámka:

Předmět je vyučován v angličtině.

Další informace:

bude doplněno

Pro tento předmět se rozvrh nepřipravuje

Předmět je součástí následujících studijních plánů: