| Kods | LA0952 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Nosaukums | Programmēšana un matemātika | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Statuss | Brīvās izvēles | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Līmenis un tips | Augstākā līmeņa, Profesionālais | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Tematiskā joma | Matemātika un statistika | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Struktūrvienība | Liepājas akadēmija | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Mācībspēks | Dace Kūma, Dzintars Tomsons | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Kredītpunkti | 3.0 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Daļas | 1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Anotācija |
Ievadkurss, kurš praktiskā veidā nodrošina padziļinātu izpratni par matemātisko metožu īpašībām un to implementāciju Python vidē. Kursa ietvaros ar praktiskiem piemēriem tiks implementēti uzdevumi Python vidē, izmantojot augstāko matemātiku (parciālos atvasinājumus, integrāļus, diferenciālvienādojumus), lineāro algebru (matricu skalāros un vektoriālos reizinājumus, transformācijas 2D telpā) un varbūtību teoriju (Beiesa torēma, permutācijas, varbūtīgo sadalījumu veidi, varbūtīgo sadalījumu salīdzinājumu mēri). Programmēšanas daļā īpašs uzsvars tiks likts uz programmēšanas dizaina šabloniem (design patterns) un OOP (objekt-orientētu programmēšanu). Tiks implementēti un pētīti sekojoši dizaina šabloni: MVC, Flux/Redux, Singleton, Observer, Factory, Memento u.c. Objekt-orientētu programmēšanas daļā īpašs uzsvars tiks likts uz datu struktūrām un pointeru pielietojumiem augsta līmeņa valodā Python un arī zema līmeņa valodā C/C++. Tāpat tiks. apskatīts kā pareizi implementēt paralēlo skaitļošanu Python vidē ar fork un spawn linux funkcijām, izmantojot multiprocessing satvaru. Visbeidzot tiks apskatīts kā apstrādāt datus ar pandas, numpy un matplotlib satvariem.. |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Studiju kursa saturs |
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Mērķis un uzdevumi, izteikti kompetencēs un prasmēs |
Kursa mērķis ir sagatavot studentus padziļinātiem kursiem dziļajā mašīnmācīšanā un programmēšanā. Studiju kursa uzdevumi: 1. Sniegt studentiem teorētiskas un praktiskas zināšanas augstākajā matemātikā, lineārajā algebrā un varbūtību teorijā, kas nepieciešamas mākslīgā intelekta uzdevumu risinājumiem; 2. Pilnveidot studentu programmēšanas prasmes, kas nepieciešamas mākslīgā intelekta uzdevumu risinājumiem – datu struktūras, objektorientētā programmēšana, programmatūras izstrādes projektējuma šabloni. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Sasniedzamie studiju rezultāti un to vērtēšana |
Zināšanas:
1. Gūst zināšanas augstākajā
matemātikā, lineārajā algebrā un varbūtību teorijā, kas nepieciešamas mākslīgā intelekta uzdevumu risinājumiem. - Studējošiem jāveic visi patstāvīgā darba uzdevumi un mājasdarbi. Prasmes: 1. Spēj pielietot un implementēt matricu un vektoru operācijas, lineārās transformācijas, parciālos atvasinājumus, integrāļus, diferenciālvienādojumus ar vektoru lauku un varbūtīgo sadalījumu salīdzināšanas mērus, izmantojot Python Numpy moduli. 2. Spēj pielietot un implementēt Python un C++ vidē objektorientētu pirmkodu un spēj abās valodās efektīvi operēt ar norādēm (jeb pointeriem). 3. Spēj pielietot un implementēt Python un C++ vidē MVC, Singleton, Observer u.c, programmēšanas projektējuma šablonus. - Studējošiem jāveic visi patstāvīgā darba uzdevumi un mājasdarbi. Kompetences: 1. Ir pilnveidotas programmēšanas prasmes un kompetences, kas nepieciešamas mākslīgā intelekta uzdevumu risinājumiem (datu struktūras, objektorientētā programmēšana, programmatūras izstrādes projektējuma šabloni). - Studējošiem jāveic visi patstāvīgā darba uzdevumi un mājasdarbi. |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Studiju rezultātu vērtēšanas kritēriji |
1. daļa
veikti visi patstāvīgā darba uzdevumi un mājasdarbi - 50%
2. daļa veikti visi patstāvīgā darba uzdevumi un mājasdarbi - 50% |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Priekšzināšanas | - | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Studiju kursa plānojums |
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||