PV177 Laboratory of Advanced Network Technologies

Fakulta informatiky
jaro 2021
Rozsah
0/2/0. 2 kr. Ukončení: z.
Vyučující
doc. RNDr. Eva Hladká, Ph.D. (přednášející)
Ing. Jana Hozzová, Ph.D. (přednášející)
Mgr. Aleš Křenek, Ph.D. (přednášející)
Mgr. Martin Macák (přednášející)
prof. RNDr. Václav Matyáš, M.Sc., Ph.D. (přednášející)
RNDr. Tomáš Rebok, Ph.D. (přednášející)
RNDr. Vít Rusňák, Ph.D. (přednášející)
Garance
doc. RNDr. Eva Hladká, Ph.D.
Katedra počítačových systémů a komunikací - Fakulta informatiky
Kontaktní osoba: doc. RNDr. Eva Hladká, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Katedra počítačových systémů a komunikací - Fakulta informatiky
Předpoklady
SOUHLAS
PV177/DataScience (Datová analytika prakticky) -- žádné
PV177/Experiments (Modelování a vyhodnocování experimentů) -- absolvování základních matematických (MB101-MB103, resp. MB202-203) a programovacích (IB111, IB113) předmětů
PV177/ComputerNetworks (Počítačové sítě) -- absolvování předmětu PB156, lépe i PA159
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
předmět má 76 mateřských oborů, zobrazit
Cíle předmětu
Seznámení se s oblastí a (týmový) projekt zaměřený na osvojení si principů v jedné z oblastí, na kterou je kurz v daném semestru specializován.
V aktuálním semestru je kurz specializován na následující oblasti:
1. PV177/DataScience (Datová analýza prakticky -- analýza velkých objemů dat, Big Data, ...) -- cílem této specializace kurzu je seznámení studentů s metodami a nástroji pro analýzy velkých objemů dat (tzv. Big Data), které si posléze prověří formou prakticky zaměřených projektů, prezentovaných závěrem semestru.
2. PV177/Experiments (Modelování a vyhodnocování experimentů) -- cílem této specializace kurzu je seznámení studentů s metodami a nástroji pro modelování a kvantitativní i kvalitativní vyhodnocování experimentů, které si prověří formou průběžně odevzdávaných prakticky zaměřených projektů.
3. PV177/ComputerNetworks (Pokročilé počítačové sítě) -- cílem této specializace je seznámení studentů se síťovými a souvisejícími technologiemi, metodologií výzkumu, vlastním výzkumem a prezentací výsledků. Práce v této specializaci je rozložena do dvou semestrů, začíná se v podzimním semestru nižšími vrstvami sítě (fyzická infrastruktura, konstrukce počítačových sálů, základní protokoly vrstvy L2 - STP, 802.1Q,...), v jarním semestru se pokračuje protokoly na úrovni L3, převážně směrovací protokoly (OSPF, BGP). Jarní semestr navazuje na podzimní základy.
Výstupy z učení
Načerpání nových teoretických znalostí ve vybrané problematice a řešení prakticky zaměřeného (týmového) projektu na vybrané téma.
Osnova
  • 1. PV177/DataScience (Datová analytika prakticky):
    Týmový projekt v některé z oblastí specializace předmětu v daném semestru -- datová analytika, sítě, gridy nebo multimédia. Studenti si vyberou nebo jim bude přidělen samostatný projekt (pro skupinu studentů), při jehož realizaci si osvojí pokročilé znalosti příslušné oblasti, zvládnou základy metodologie výzkumu, budou případně realizovat vlastní výzkum a odprezentují dosažené výsledky. Postup práce bude pravidleně sledován na jednotýdenních nebo dvoutýdenních seminářích, kde studenti získají nezbytnou zpětnou vazbu.
    Na závěrečném semináři je provedeno celkové zhodnocení a studentům bude udělen zápočet.
  • 2. PV177/Experiments (Modelování a vyhodnocování experimentů):
    Výuka bude probíhať blokově, v 2., 5., 8. a 11. týdnu semestru, vždy 6 hodin, termíny dle dohody.
    1) Kvantitativní vyhodnocování experimentů: co je hypotéza a jak ji formulovat, jaké případy mohou nastat (false negative, true negative, false positive, true positive), jak kontrolovat false positive error rate, jak si zabezpečit dostatečnou statistickou sílu, co znamená statisticky signifikantní výsledek, P-value a jak ji interpretovat, co je to preregistrace a proč ji používat.
    2) Modelování: Úvod do matematických a výpočetních modelů, parametrizace modelů vůči experimentálním datům, metoda nejmenších čtverců; vyhodnocení vhodnosti modelu („goodness of fit“), aplikace postupů kvantitativního vyhodnocení (předchozí bod), problematika under- a overfittingu; pokročilé techniky (smíšené modely apod.)
    3) Vyhodnocování kvalitativních experimentů a uživatelských testování: typy kvalitativních experimentů (dotazníková šetření, rozhovory a focus groups, …), formativní vs sumativní testování, standardizované dotazníky, cíle a fáze analýzy kvalitativních dat.
    V rámci každé části budou studenti řešit projekt. V ideálním případě svůj (např. vyhodnocení v rámci závěrečné práce, disertace či její části). Nebudou-li mít studenti vlastní data, bude jim projekt zadán.
  • 3. PV177/ComputerNetworks (Počítačové sítě):
    Týmový projekt v některé z oblastí počítačových sítí, výpočetních gridů nebo multimédií. Studenti si vyberou nebo jim bude přidělen samostatný projekt (pro skupinu studentů), při jehož realizaci si osvojí pokročilé znalosti příslušné oblasti, zvládnou základy metodologie výzkumu, budou případně realizovat vlastní výzkum a odprezentují dosažené výsledky. Postup práce bude pravidleně sledován na jednotýdenních nebo dvoutýdenních seminářích, kde studenti získají nezbytnou zpětnou vazbu.
    Na závěrečném semináři je provedeno celkové zhodnocení a studentům bude udělen zápočet.
Literatura
  • Research Methods in Human-Computer Interaction; Harry Hochheiser, Jinjuan Heidi Feng, Jonathan Lazar; 2nd Ed. ISBN: 9780128093436, 2017.
  • https://www.coursera.org/learn/statistical-inferences/
  • STEVENS, W. Richard, Bill FENNER a Andrew M. RUDOFF. UNIX network programming. 3rd ed. Boston, Mass.: Addison-Wesley, 2004. xxiii, 991. ISBN 0-13-141155-1. info
  • KUROSE, James F. Computer networking :a top-down approach featuring the Internet. Boston: Addison-Wesley, 2003. xvii, 752. ISBN 0-321-17644-8. info
  • GOUDA, Mohamed G. Elements of network protocol design. New York: John Wiley & Sons, 1998. xviii, 506. ISBN 0471197440. info
Výukové metody
Výuka probíhá ve formě projektových témat, kterým se věnuje každý ze studentǔ, a to buď v týmu s dalšími studenty nebo samostatně. Na semináři pak postupně všichni studenti referují o výsledcích práce na projektech na samostatném vystoupení. Konkrétní specializace předmětu pak mohou být doplněny o úvodní přednášky na dané téma.
Metody hodnocení
Studenti jsou hodnoceni za aktivitu na seminářích a za kvalitu dosažených výsledků a způsob a kvalitu jejich prezentace před svými vrstevníky.
Vyučovací jazyk
Angličtina
Další komentáře
Předmět je vyučován každý semestr.
Výuka probíhá každý týden.
Předmět je zařazen také v obdobích podzim 2005, jaro 2006, podzim 2006, jaro 2007, podzim 2007, jaro 2008, podzim 2008, jaro 2009, podzim 2009, jaro 2010, podzim 2010, jaro 2011, podzim 2011, jaro 2012, podzim 2012, jaro 2013, podzim 2013, jaro 2014, podzim 2014, jaro 2015, podzim 2015, jaro 2016, podzim 2016, jaro 2017, podzim 2017, jaro 2018, podzim 2018, jaro 2019, podzim 2019, jaro 2020, podzim 2020.