Oferta dydaktyczna Instytutu Informatyki

Poniższa lista przedstawia przedmioty, które są uczone w Instytucie Informatyki, niektóre z nich co roku, niektóre z mniejszą częstotliwością Każdy student Instytutu Informatyki studiuje wg indywidualnego toku studiów, wybierając (zgodnie z pewnymi zasadami) z tej listy swoje przedmioty.

Jeżeli zastanawiasz się nad studiami u nas, jeżeli chcesz wiedzieć, czy na Uniwersytecie można zostać inżynierem, jeżeli interesuje Cię 1000 zł stypendium miesięcznie - zapraszamy na naszą stronę główną

Równoległe algorytmy sztucznej inteligencji

Nazwa angielska (title in English): Parallel artificial intelligence algorithms
Prowadzący (lecturer): Wojciech Bożejko
Liczba punktów (ECTS): 9
Liczba punktów 2007 (ECTS since 2007): 6
Rodzaj (type): zaawansowany
Rodzaj od 2007 (type since 2007): informatyczny.I2
Liczba godzin (hours in semester):
wykład:30
ćwiczenia+pracownia:30
Egzamin (exam): tak
Możliwe zajęcia w języku angielskim (can be taught in English): tak
Przedmiot zostal uaktualniony na biezacy rok (updated): nie
Semestr (semester): zimowy

Wymagania (prerequisites)

Opis (description)

The lecture describes methods of programming of the new artificial intelligence (AI) methods (mainly metaheuristics) in parallel and distributed systems, especially in clusters of workstations, mainframe computers and grids.

Program (program)

Program of lectures and laboratories

  1. Ada95 parallel programming language.
  2. Review of languages and environments of parallel programming, especially MPI (Message Passing Interface ) and CUDA (language of programming nVidia GPUs).
  3. Parallel programming on GPUs (especially on nVidia GeForce and Tesla series)
  4. Review of techniques of sequentional algporithms parallelization. Speedup, efficiency, cost optimality.
  5. Construction of parallel algorithms for artificial intelligence methods, i.e.:
    1. tabu search, TS,
    2. simulated annealing, SA,
    3. evolutionary algorithms EA, population-training PT,
    4. scatter search, SS,
    5. dynasearch, DS,
    6. neural networks, NN,
    7. path relinking,
    8. simulated jumping, SJ,
    9. ant colony optimization, ACO.
  6. Distributed programming in large networks.

Program of laboratory: Implementation of algorithms described on lectures.

Literatura (references)

Jeżeli jesteś zainteresowany studiowaniem w naszym instytucie, zapraszamy na stronę poświęconą tegorocznej rekrutacji.

Nazwa użytkownika (user name):
Hasło (password):