Python for Scientific Computations and Control

Garant předmětu:

Přednášející:

Cvičící:

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:

Další informace:

Pro tento předmět se rozvrh nepřipravuje

Předmět je součástí následujících studijních plánů: