Název:

Biologií inspirované počítače

Zkratka:BIN
Ak.rok:2017/2018
Semestr:letní
Studijní plán:
ProgramOborRočníkPovinnost
IT-MGR-2MBI1.povinný
IT-MGR-2MBS-volitelný
IT-MGR-2MGM-volitelný
IT-MGR-2MIN-povinně volitelný - skupina I
IT-MGR-2MIS-volitelný
IT-MGR-2MMI-volitelný
IT-MGR-2MMM-povinně volitelný - skupina N
IT-MGR-2MPV-povinně volitelný - skupina B
IT-MGR-2MSK-volitelný
Vyučovací jazyk:čeština
Informace pro zapsané:http://www.fit.vutbr.cz/study/courses/BIN/private/
Kredity:5 kreditů
Ukončení:zkouška (písemná)
Výuka:
hod./sempřednáškasem./cvičenílab. cvičenípoč. cvičeníjiná
Rozsah:2600818
 zkouškatestycvičenílaboratořeostatní
Body:52150825
Garant:Sekanina Lukáš, prof. Ing., Ph.D., UPSY
Přednášející:Bidlo Michal, Ing., Ph.D., UPSY
Sekanina Lukáš, prof. Ing., Ph.D., UPSY
Vašíček Zdeněk, doc. Ing., Ph.D., UPSY
Cvičící:Bidlo Michal, Ing., Ph.D., UPSY
Husa Jakub, Ing., UPSY
Mrázek Vojtěch, Ing., UPSY
Vašíček Zdeněk, doc. Ing., Ph.D., UPSY
Fakulta:Fakulta informačních technologií VUT v Brně
Pracoviště:Ústav počítačových systémů FIT VUT v Brně
Rozvrh:
DenVýukaTýdenMístnostOdDoPSKSk-odSk-do
Útzkouška - 1. oprava2018-05-29A11215:0016:501MIT
Útzkouška - 1. oprava2018-05-29A11215:0016:502MIT
zkouška - řádná2018-05-11G20208:0009:501MIT
zkouška - řádná2018-05-11G20208:0009:502MIT
zkouška - 2. oprava2018-06-08L31408:0009:501MIT
zkouška - 2. oprava2018-06-08L31408:0009:502MIT
 
Cíle předmětu:
  Porozumět principům vybraných biologií inspirovaných výpočetních systémů. Získat schopnost využívat vybrané biologií inspirované techniky ve fázi návrhu, implementace a v průběhu činnosti počítačů.
Anotace:
  Předmět představuje vybrané výpočetní modely a počítače, které vznikají na průniku hardware a umělé inteligence jako reakce na neschopnost konvenčních počítačů efektivně řešit jisté třídy úloh. Budou shrnuty relevantní teoretické modely, rekonfigurovatelné výpočetní architektury a techniky výpočetní inteligence inspirované fylogenezí, ontogenezí a epigenezí. Zejména budou diskutovány tyto oblasti: evoluční design, vyvíjející se obvody, celulární systémy, embryonální a neurální hardware, molekulární počítače a nanotechnologie. Předmět je doplněn ukázkou typických aplikací.
Získané dovednosti, znalosti a kompetence z předmětu:
  Studenti budou schopni využít evoluční algoritmy pro návrh elektronických obvodů, budou schopni modelovat, simulovat a realizovat netradiční, zejména biologií inspirované, výpočetní systémy.
Dovednosti, znalosti a kompetence obecné:
  Pochopení vztahu mezi počítači (počítáním) a vybranými přírodními procesy.
Osnova přednášek:
 
  1. Úvod, inspirace v přírodě, entropie a samoorganizace
  2. Limity abstraktního a fyzického počítání
  3. Evoluční návrh
  4. Kartézské genetické programování
  5. Rekonfigurovatelná výpočetní zařízení
  6. Evoluční návrh číslicových obvodů 
  7. Evoluční návrh obvodů, extrémní prostředí
  8. Vyvíjející se obvody, aplikace
  9. Výpočetní development
  10. Neuropočítače
  11. DNA výpočty
  12. Nanotechnologie a molekulární elektronika  
  13. Aktuální trendy
Osnova počítačových cvičení:
 
  1. Evoluční návrh kombinačních obvodů
  2. Statistické vyhodnocení experimentů s evolučním návrhem
  3. Virtuální rekonfigurovatelné obvody 
  4. Celulární automaty
Osnova ostatní - projekty, práce:
 Studenti vypracují projekt související s tematikou kurzu. Hodnotit se bude realizace, prezentace a dokumentace projektu.
Literatura referenční:
 
  • Sekanina L., Vašíček Z., Růžička R., Bidlo M., Jaroš J., Švenda P.: Evoluční hardware: Od automatického generování patentovatelných invencí k sebemodifikujícím se strojům. Academia Praha 2009, ISBN 978-80-200-1729-1 
  • Floreano, D., Mattiussi, C.: Bioinspired Artificial Intelligence: Theories, Methods, and Technologies. The MIT Press, Cambridge 2008, ISBN 978-0-262-06271-8
  • Trefzer M., Tyrrell A.M.: Evolvable Hardware - From Practice to Application. Berlin: Springer Verlag, 2015, ISBN 978-3-662-44615-7
  • Greenwood, G., Tyrrell, A.: Introduction to Evolvable Hardware. A Practical Guide for Designing Self-Adaptive Systems. IEEE Press Series on Computational Intelligence, 2006, ISBN 0-471-71977-3
  • Miller J.F.: Cartesian Genetic Programming, Springer Verlag 2011, ISBN 978-3-642-17309-7
Literatura studijní:
 
  • Sekanina L., Vašíček Z., Růžička R., Bidlo M., Jaroš J., Švenda P.: Evoluční hardware: Od automatického generování patentovatelných invencí k sebemodifikujícím se strojům. Academia Praha 2009, ISBN 978-80-200-1729-1
  • Floreano, D., Mattiussi, C.: Bioinspired Artificial Intelligence: Theories, Methods, and Technologies. The MIT Press, Cambridge 2008, ISBN 978-0-262-06271-8
  • Trefzer M., Tyrrell A.M.: Evolvable Hardware - From Practice to Application. Berlin: Springer Verlag, 2015, ISBN 978-3-662-44615-7
  • Kvasnička, V., Pospíchal J., Tiňo P.: Evolučné algoritmy. Vydavatelství STU Bratislava, 2000, 215 s., ISBN 80-227-1377-5
  • Mařík et al.: Umělá inteligence IV, Academia, 2003, 480 s., ISBN 80-200-1044-0
Kontrolovaná výuka:
  Polosemestrální písemná zkouška, vypracování a prezentace/obhajoba projektu, úkoly z počítačových cvičení v předepsaných termínech. V případě nahlášené překážky ve smyslu čl. 55 Studijního a zkušebního řádu VUT bude studentovi umožněna prezentace projektu/vyřešení úkolu ze cvičení v náhradním termínu.
Průběžná kontrola studia:
  Půlsemestrální zkouška, projekt a jeho obhajoba, úkoly z počítačového cvičení.
Podmínky zápočtu:
  Nejsou.
 

Vaše IPv4 adresa: 54.224.85.115
Přepnout na IPv6 spojení

DNSSEC [dnssec]