SZZ Státní závěrečná zkouška
Jdi na navigaci předmětu

NI-TI

Teoretická informatika

platnost od SZZ v červnu 2020

OznačeníOtázkaPředmět
NI-TI-1Algoritmy přesného a přibližného vyhledávání.MI-EVY
NI-TI-2Úplné indexování textu.MI-EVY
NI-TI-3Succinct data structures.MI-EVY
NI-TI-4Extrémy funkcí, vázané extrémy a Lagrangeovy multiplikátory, kvadratické funkce mnoha proměnných, metoda největšího spádu.MI-NON
NI-TI-5Metoda sítí (princip, diferenční náhrady, použití pro rovnice druhého řádu).MI-NON
NI-TI-6Metoda konečných prvků (princip, bázové funkce, matice jednoho prvku, požadavky na síť, použití pro rovnice druhého řádu).MI-NON
NI-TI-7LR(0), SLR(k), LALR(k) a LR(k) syntaktická analýza.MI-SYP
NI-TI-8Formální a atributovaný překlad řízený LR analyzátorem.MI-SYP
NI-TI-9Barevnost grafů, Brooksova věta, perfektní a chordální grafy, listové barvení a vybíravost, hranové barvení a Vizingova věta, výsledky pro barevnost a vybíravost rovinných grafů.MI-GAK
NI-TI-10Ramseyova věta pro grafy a hypergrafy a jejich důsledky a souvislosti, Schurova a Erdösova-Szekeresova věta, extremální kombinatorika a Turánova větaMI-GAK
NI-TI-11Párování v obecných grafech, Tutteova věta, Edmondsův algoritmus, lineárně-algebraický přístup k výpočtu počtu koster grafy pomocí determinantuMI-GAK
NI-TI-12Entropie zprávy (řádu 0 a vyšší), modelování. Statistické metody komprese dat.MI-KOD.16
NI-TI-13Slovníkové metody komprese dat.MI-KOD.16
NI-TI-14Kontextové metody komprese dat.MI-KOD.16
NI-TI-15Ensemble metody: rozdíl mezi baggingem a boostingem, gradient boosting (XGBoost).MI-ADM.16
NI-TI-16Jádrové metody: jádrová regrese, bázové funkce, SVM (separabilní a neseparabilní případ).MI-ADM.16
NI-TI-17Algoritmy pro doporučování: uveďte základní přístupy a způsob vyhodnocení kvality, faktorizační metody pro doporučování.MI-ADM.17
NI-TI-18Evoluce neuronových sítí a rozhodovacích stromů.MI-MVI.16
NI-TI-19Autoencodery a generativní neuronové sítě.MI-MVI.16
NI-TI-20Vícevrstvá perceptronová síť (MLP), gradientní a další metody učení MLP, sítě s hlubokým učením (deep learning).MI-MVI.16

📄 Tabulka je dostupná také v CSV (hodnoty oddělené středníkem).
🔙 Historii změn najdete na GitLabu.