Politechnika Częstochowska - Centralny System Uwierzytelniania

NA SKRÓTY
STUDENCI, PRACOWNICY
JEDNOSTKI ORGANIZACYJNE
PRZEDMIOTY
- Algorytmy i struktury danych
STUDIA
AKADEMIKI
POMOC

Algorytmy i struktury danych

Informacje ogólne

Kod przedmiotu:	WIM-INF-D1-AiSTD-01
Kod Erasmus / ISCED:	(brak danych) / (0613) Tworzenie i analiza oprogramowania i aplikacji Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
Nazwa przedmiotu:	Algorytmy i struktury danych
Jednostka:	Wydział Inżynierii Mechanicznej i Informatyki
Grupy:	Przedmioty obowiązkowe 1 sem. Informatyka stacj. I stopnia
Punkty ECTS i inne:	0 LUB 3.00 LUB 4.00 (zmienne w czasie) Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS: roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS; tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h; 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się; tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS; nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta. zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia:	polski
Rodzaj przedmiotu:	obowiązkowe

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2013/2014" (zakończony)

Okres:	2013-10-01 - 2014-01-29	Wybrany podział planu: tygodniowy cykl przedmiotu Przejdź do planu PN WT ŚR CZ PT
Typ zajęć:	Ćwiczenia, 15 godzin więcej informacji Wykład, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy:	Henryk Piech
Prowadzący grup:	Henryk Piech
Lista studentów:	(nie masz dostępu)
Zaliczenie:	Przedmiot - zaliczenia lub końcowy przedmiotu Ćwiczenia - zaliczenia lub końcowy przedmiotu Wykład - zaliczenia lub końcowy przedmiotu
Skrócony opis:	Przedmiot dotyczy nauki budowy algorytmów i wykorzystania różnych struktur danych. Wykłady dwugodzinne, ćwiczenia jednogodzinne. Podstawą zaliczenia są odpowiedzi, testy i dwie prace kontrolne przedstawione w postaci referatów. Testy mogą być przeprowadzane na wykładach jak i ćwiczeniach. Tematyczny zakres zagadnień obejmuje algorytmy automatycznej kumulacji sum i iloczynów, optymalizacji, generatory liczb losowych, metody numeryczne, metody eksperymentów statystycznych, algorytmy sztucznej inteligencji, problematykę komunikacji i transportu w sieciach, teorię gier i nowoczesne struktury proceduralno- implementacyjne. Dopuszczalna literatura: podręczniki, książki, publikacje, internet.
Pełny opis:	CEL PRZEDMIOTU C1. Zapoznanie studentów podstawowymi metodami obliczeniowymi i ich algorytmizacją w dziedzinie techniki, informatyki, ekonomii, struktur sieciowych, zarządzania, transportu, podejmowania decyzji, struktur danych, optymalizacji. C2. Nabycie przez studentów umiejętności w zakresie analizy problemów i dostosowanie do nich metod i algorytmów ich rozwiązywania. C3. Nabycie przez studentów umiejętności praktycznej eksploatacji i testowania algorytmów i ich implementacji. Zakres merytoryczny W1 - Wprowadzenie do algorytmiki – sposoby prezentacji algorytmów W2 - Dobór metody i algorytmu do rozwiązywanego problemu W3 - Algorytmy działań na wektorach i macierzach W4 - Algorytmy sortowania, kategoryzacji, klasyfikacji W5 - Algorytmy generowania liczb losowych W6 - Algorytmy generowania z zadanym rozkładem W7 – Algorytmy eksperymentów statystycznych (Monte Carlo) W8 - Algorytmy rozwiązywania równań różniczkowych i całkowych W9 – Algorytm rozwiązywania równań liniowych i nieliniowych W10 - Algorytmy optymalizacji w sieciach W11 - Algorytmy memetyczne W12 - Algorytmy szeregowania zadań W13 - Algorytmy kombinatoryczne W14 - Algorytmy wykorzystywane w sieciach neuronowych W15 – Algorytmy optymalizacji wielokryterialnej C1 - tworzenie prostych struktur algorytmicznych C2 - wykorzystywanie podstawowych struktur danych C3 - reprezentowanie struktur wskaźnikowych z pomocą tablic C4 - drzewiaste struktury danych C5 - wzbogacanie struktur danych C6 - analiza algorytmów C7 - operacje na kopcowych strukturach danych C8 - badanie złożoności algorytmicznej C9 - budowanie algorytmów dla struktur neuronowych C10 - wykorzystanie algorytmów do sterowania robotem C11 - wykorzystanie algorytmów dla podejmowania decyzji C12 - algorytmiczna automatyzacja procesu technologicznego C13 - symulacja gry rynkowej C14 - formy reprezentacji algorytmicznej procesów równoległych C15 – algorytmiczny opis funkcjonowania automatów kwantowych
Literatura:	1. George T. Heineman, Gary Pollice, Stanley Selkow, Algorytmy. Almanach, 2010,-352, 2. Cormen Thomas H., Leiserson Charles E., Rivest Ron, Wprowadzenie do algorytmów,WNT,2004,1196 3. Alfred V. Aho, John E. Hopcroft, Jeffrey D. Ullman, Algorytmy i struktury danych, 2003,- 448 4.Aho A. V., Hopcroft J. E., Ullman J.D.,Projektowanie i analiza algorytmów, Wydawnictwo Helion, 2003. 5. Banachowski L., Diks K., Rytter W.: Algorytmy i struktury danych, WNT, Warszawa 1996. 6. Reingold E. M., Nievergelt J., Deo N.: Algorytmy kombinatoryczne, PWN, Warszawa 1985 7. Sedgewick R., Algorytmy w C++. Grafy, Wydawnictwo RM Sp. z o.o., Warszawa 2003. 8. Marek Kubale, Optymalizacja dyskretna. Modele i metody kolorowania grafów,WNT,2002,-268 9. Maciej M. Sysło, Narsingh Deo, Janusz S. Kowalik, Algorytmy Optymalizacji Dyskretnej, PWN, 2010 10. Simon Even, Graph Algorithms, 2010 11. Christos H. Papadimitriou: Złożoność obliczeniowa, WNT, 2002 12. Marek Kubale : Łagodne wprowadzenie do analizy algorytmów, Politechnika Gdańska 2004.
Uwagi:	EK1 – posiada wiedzę teoretyczną z zakresu tworzenia i prezentacji algorytmów, EK2 – zna sposoby rozwiązywania praktycznych problemów i doboru metody ich rozwiązywania, EK3 – potrafi zaadoptował strukturę algorytmu do wybranej metody i rozwiązywanego zadania, Średnia ocen: odpowiedzi, testy, referaty z uwzględnieniem frekwencji.

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2014/2015" (zakończony)

Okres:	2014-10-01 - 2015-01-30	Wybrany podział planu: tygodniowy cykl przedmiotu Przejdź do planu PN WT ŚR CZ PT
Typ zajęć:	Ćwiczenia, 15 godzin więcej informacji Wykład, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy:	Henryk Piech
Prowadzący grup:	Henryk Piech
Lista studentów:	(nie masz dostępu)
Zaliczenie:	Przedmiot - zaliczenia lub końcowy przedmiotu Ćwiczenia - zaliczenia lub końcowy przedmiotu Wykład - zaliczenia lub końcowy przedmiotu
Skrócony opis:	Przedmiot dotyczy nauki budowy algorytmów i wykorzystania różnych struktur danych. Wykłady dwugodzinne, ćwiczenia jednogodzinne. Podstawą zaliczenia są odpowiedzi, testy i dwie prace kontrolne przedstawione w postaci referatów. Testy mogą być przeprowadzane na wykładach jak i ćwiczeniach. Tematyczny zakres zagadnień obejmuje algorytmy automatycznej kumulacji sum i iloczynów, optymalizacji, generatory liczb losowych, metody numeryczne, metody eksperymentów statystycznych, algorytmy sztucznej inteligencji, problematykę komunikacji i transportu w sieciach, teorię gier i nowoczesne struktury proceduralno- implementacyjne. Dopuszczalna literatura: podręczniki, książki, publikacje, internet.
Pełny opis:	CEL PRZEDMIOTU C1. Zapoznanie studentów podstawowymi metodami obliczeniowymi i ich algorytmizacją w dziedzinie techniki, informatyki, ekonomii, struktur sieciowych, zarządzania, transportu, podejmowania decyzji, struktur danych, optymalizacji. C2. Nabycie przez studentów umiejętności w zakresie analizy problemów i dostosowanie do nich metod i algorytmów ich rozwiązywania. C3. Nabycie przez studentów umiejętności praktycznej eksploatacji i testowania algorytmów i ich implementacji. Zakres merytoryczny W1 - Wprowadzenie do algorytmiki – sposoby prezentacji algorytmów W2 - Dobór metody i algorytmu do rozwiązywanego problemu W3 - Algorytmy działań na wektorach i macierzach W4 - Algorytmy sortowania, kategoryzacji, klasyfikacji W5 - Algorytmy generowania liczb losowych W6 - Algorytmy generowania z zadanym rozkładem W7 – Algorytmy eksperymentów statystycznych (Monte Carlo) W8 - Algorytmy rozwiązywania równań różniczkowych i całkowych W9 – Algorytm rozwiązywania równań liniowych i nieliniowych W10 - Algorytmy optymalizacji w sieciach W11 - Algorytmy memetyczne W12 - Algorytmy szeregowania zadań W13 - Algorytmy kombinatoryczne W14 - Algorytmy wykorzystywane w sieciach neuronowych W15 – Algorytmy optymalizacji wielokryterialnej C1 - tworzenie prostych struktur algorytmicznych C2 - wykorzystywanie podstawowych struktur danych C3 - reprezentowanie struktur wskaźnikowych z pomocą tablic C4 - drzewiaste struktury danych C5 - wzbogacanie struktur danych C6 - analiza algorytmów C7 - operacje na kopcowych strukturach danych C8 - badanie złożoności algorytmicznej C9 - budowanie algorytmów dla struktur neuronowych C10 - wykorzystanie algorytmów do sterowania robotem C11 - wykorzystanie algorytmów dla podejmowania decyzji C12 - algorytmiczna automatyzacja procesu technologicznego C13 - symulacja gry rynkowej C14 - formy reprezentacji algorytmicznej procesów równoległych C15 – algorytmiczny opis funkcjonowania automatów kwantowych
Literatura:	1. George T. Heineman, Gary Pollice, Stanley Selkow, Algorytmy. Almanach, 2010,-352, 2. Cormen Thomas H., Leiserson Charles E., Rivest Ron, Wprowadzenie do algorytmów,WNT,2004,1196 3. Alfred V. Aho, John E. Hopcroft, Jeffrey D. Ullman, Algorytmy i struktury danych, 2003,- 448 4.Aho A. V., Hopcroft J. E., Ullman J.D.,Projektowanie i analiza algorytmów, Wydawnictwo Helion, 2003. 5. Banachowski L., Diks K., Rytter W.: Algorytmy i struktury danych, WNT, Warszawa 1996. 6. Reingold E. M., Nievergelt J., Deo N.: Algorytmy kombinatoryczne, PWN, Warszawa 1985 7. Sedgewick R., Algorytmy w C++. Grafy, Wydawnictwo RM Sp. z o.o., Warszawa 2003. 8. Marek Kubale, Optymalizacja dyskretna. Modele i metody kolorowania grafów,WNT,2002,-268 9. Maciej M. Sysło, Narsingh Deo, Janusz S. Kowalik, Algorytmy Optymalizacji Dyskretnej, PWN, 2010 10. Simon Even, Graph Algorithms, 2010 11. Christos H. Papadimitriou: Złożoność obliczeniowa, WNT, 2002 12. Marek Kubale : Łagodne wprowadzenie do analizy algorytmów, Politechnika Gdańska 2004.
Uwagi:	EK1 – posiada wiedzę teoretyczną z zakresu tworzenia i prezentacji algorytmów, EK2 – zna sposoby rozwiązywania praktycznych problemów i doboru metody ich rozwiązywania, EK3 – potrafi zaadoptował strukturę algorytmu do wybranej metody i rozwiązywanego zadania, Średnia ocen: odpowiedzi, testy, referaty z uwzględnieniem frekwencji.

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2015/2016" (zakończony)

Okres:	2015-10-01 - 2016-01-29	Wybrany podział planu: tygodniowy cykl przedmiotu Przejdź do planu PN WT ŚR CZ PT
Typ zajęć:	Ćwiczenia, 15 godzin więcej informacji Wykład, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy:	Henryk Piech
Prowadzący grup:	Henryk Piech
Lista studentów:	(nie masz dostępu)
Zaliczenie:	Przedmiot - zaliczenia lub końcowy przedmiotu Ćwiczenia - zaliczenia lub końcowy przedmiotu Wykład - zaliczenia lub końcowy przedmiotu
Skrócony opis:	Przedmiot dotyczy nauki budowy algorytmów i wykorzystania różnych struktur danych. Wykłady dwugodzinne, ćwiczenia jednogodzinne. Podstawą zaliczenia są odpowiedzi, testy i dwie prace kontrolne przedstawione w postaci referatów. Testy mogą być przeprowadzane na wykładach jak i ćwiczeniach. Tematyczny zakres zagadnień obejmuje algorytmy automatycznej kumulacji sum i iloczynów, optymalizacji, generatory liczb losowych, metody numeryczne, metody eksperymentów statystycznych, algorytmy sztucznej inteligencji, problematykę komunikacji i transportu w sieciach, teorię gier i nowoczesne struktury proceduralno- implementacyjne. Dopuszczalna literatura: podręczniki, książki, publikacje, internet.
Pełny opis:	CEL PRZEDMIOTU C1. Zapoznanie studentów podstawowymi metodami obliczeniowymi i ich algorytmizacją w dziedzinie techniki, informatyki, ekonomii, struktur sieciowych, zarządzania, transportu, podejmowania decyzji, struktur danych, optymalizacji. C2. Nabycie przez studentów umiejętności w zakresie analizy problemów i dostosowanie do nich metod i algorytmów ich rozwiązywania. C3. Nabycie przez studentów umiejętności praktycznej eksploatacji i testowania algorytmów i ich implementacji. Zakres merytoryczny W1 - Wprowadzenie do algorytmiki – sposoby prezentacji algorytmów W2 - Dobór metody i algorytmu do rozwiązywanego problemu W3 - Algorytmy działań na wektorach i macierzach W4 - Algorytmy sortowania, kategoryzacji, klasyfikacji W5 - Algorytmy generowania liczb losowych W6 - Algorytmy generowania z zadanym rozkładem W7 – Algorytmy eksperymentów statystycznych (Monte Carlo) W8 - Algorytmy rozwiązywania równań różniczkowych i całkowych W9 – Algorytm rozwiązywania równań liniowych i nieliniowych W10 - Algorytmy optymalizacji w sieciach W11 - Algorytmy memetyczne W12 - Algorytmy szeregowania zadań W13 - Algorytmy kombinatoryczne W14 - Algorytmy wykorzystywane w sieciach neuronowych W15 – Algorytmy optymalizacji wielokryterialnej C1 - tworzenie prostych struktur algorytmicznych C2 - wykorzystywanie podstawowych struktur danych C3 - reprezentowanie struktur wskaźnikowych z pomocą tablic C4 - drzewiaste struktury danych C5 - wzbogacanie struktur danych C6 - analiza algorytmów C7 - operacje na kopcowych strukturach danych C8 - badanie złożoności algorytmicznej C9 - budowanie algorytmów dla struktur neuronowych C10 - wykorzystanie algorytmów do sterowania robotem C11 - wykorzystanie algorytmów dla podejmowania decyzji C12 - algorytmiczna automatyzacja procesu technologicznego C13 - symulacja gry rynkowej C14 - formy reprezentacji algorytmicznej procesów równoległych C15 – algorytmiczny opis funkcjonowania automatów kwantowych
Literatura:	1. George T. Heineman, Gary Pollice, Stanley Selkow, Algorytmy. Almanach, 2010,-352, 2. Cormen Thomas H., Leiserson Charles E., Rivest Ron, Wprowadzenie do algorytmów,WNT,2004,1196 3. Alfred V. Aho, John E. Hopcroft, Jeffrey D. Ullman, Algorytmy i struktury danych, 2003,- 448 4.Aho A. V., Hopcroft J. E., Ullman J.D.,Projektowanie i analiza algorytmów, Wydawnictwo Helion, 2003. 5. Banachowski L., Diks K., Rytter W.: Algorytmy i struktury danych, WNT, Warszawa 1996. 6. Reingold E. M., Nievergelt J., Deo N.: Algorytmy kombinatoryczne, PWN, Warszawa 1985 7. Sedgewick R., Algorytmy w C++. Grafy, Wydawnictwo RM Sp. z o.o., Warszawa 2003. 8. Marek Kubale, Optymalizacja dyskretna. Modele i metody kolorowania grafów,WNT,2002,-268 9. Maciej M. Sysło, Narsingh Deo, Janusz S. Kowalik, Algorytmy Optymalizacji Dyskretnej, PWN, 2010 10. Simon Even, Graph Algorithms, 2010 11. Christos H. Papadimitriou: Złożoność obliczeniowa, WNT, 2002 12. Marek Kubale : Łagodne wprowadzenie do analizy algorytmów, Politechnika Gdańska 2004.
Uwagi:	EK1 – posiada wiedzę teoretyczną z zakresu tworzenia i prezentacji algorytmów, EK2 – zna sposoby rozwiązywania praktycznych problemów i doboru metody ich rozwiązywania, EK3 – potrafi zaadoptował strukturę algorytmu do wybranej metody i rozwiązywanego zadania, Średnia ocen: odpowiedzi, testy, referaty z uwzględnieniem frekwencji.

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2016/2017" (zakończony)

Okres:	2016-10-03 - 2017-01-31	Wybrany podział planu: tygodniowy cykl przedmiotu Przejdź do planu PN WT ŚR CZ PT
Typ zajęć:	Ćwiczenia, 15 godzin więcej informacji Wykład, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy:	Henryk Piech
Prowadzący grup:	Henryk Piech
Lista studentów:	(nie masz dostępu)
Zaliczenie:	Przedmiot - zaliczenia lub końcowy przedmiotu Ćwiczenia - zaliczenia lub końcowy przedmiotu Wykład - zaliczenia lub końcowy przedmiotu
Skrócony opis:	Przedmiot dotyczy nauki budowy algorytmów i wykorzystania różnych struktur danych. Wykłady dwugodzinne, ćwiczenia jednogodzinne. Podstawą zaliczenia są odpowiedzi, testy i dwie prace kontrolne przedstawione w postaci referatów. Testy mogą być przeprowadzane na wykładach jak i ćwiczeniach. Tematyczny zakres zagadnień obejmuje algorytmy automatycznej kumulacji sum i iloczynów, optymalizacji, generatory liczb losowych, metody numeryczne, metody eksperymentów statystycznych, algorytmy sztucznej inteligencji, problematykę komunikacji i transportu w sieciach, teorię gier i nowoczesne struktury proceduralno- implementacyjne. Dopuszczalna literatura: podręczniki, książki, publikacje, internet.
Pełny opis:	CEL PRZEDMIOTU C1. Zapoznanie studentów podstawowymi metodami obliczeniowymi i ich algorytmizacją w dziedzinie techniki, informatyki, ekonomii, struktur sieciowych, zarządzania, transportu, podejmowania decyzji, struktur danych, optymalizacji. C2. Nabycie przez studentów umiejętności w zakresie analizy problemów i dostosowanie do nich metod i algorytmów ich rozwiązywania. C3. Nabycie przez studentów umiejętności praktycznej eksploatacji i testowania algorytmów i ich implementacji. Zakres merytoryczny W1 - Wprowadzenie do algorytmiki – sposoby prezentacji algorytmów W2 - Dobór metody i algorytmu do rozwiązywanego problemu W3 - Algorytmy działań na wektorach i macierzach W4 - Algorytmy sortowania, kategoryzacji, klasyfikacji W5 - Algorytmy generowania liczb losowych W6 - Algorytmy generowania z zadanym rozkładem W7 – Algorytmy eksperymentów statystycznych (Monte Carlo) W8 - Algorytmy rozwiązywania równań różniczkowych i całkowych W9 – Algorytm rozwiązywania równań liniowych i nieliniowych W10 - Algorytmy optymalizacji w sieciach W11 - Algorytmy memetyczne W12 - Algorytmy szeregowania zadań W13 - Algorytmy kombinatoryczne W14 - Algorytmy wykorzystywane w sieciach neuronowych W15 – Algorytmy optymalizacji wielokryterialnej C1 - tworzenie prostych struktur algorytmicznych C2 - wykorzystywanie podstawowych struktur danych C3 - reprezentowanie struktur wskaźnikowych z pomocą tablic C4 - drzewiaste struktury danych C5 - wzbogacanie struktur danych C6 - analiza algorytmów C7 - operacje na kopcowych strukturach danych C8 - badanie złożoności algorytmicznej C9 - budowanie algorytmów dla struktur neuronowych C10 - wykorzystanie algorytmów do sterowania robotem C11 - wykorzystanie algorytmów dla podejmowania decyzji C12 - algorytmiczna automatyzacja procesu technologicznego C13 - symulacja gry rynkowej C14 - formy reprezentacji algorytmicznej procesów równoległych C15 – algorytmiczny opis funkcjonowania automatów kwantowych
Literatura:	1. George T. Heineman, Gary Pollice, Stanley Selkow, Algorytmy. Almanach, 2010,-352, 2. Cormen Thomas H., Leiserson Charles E., Rivest Ron, Wprowadzenie do algorytmów,WNT,2004,1196 3. Alfred V. Aho, John E. Hopcroft, Jeffrey D. Ullman, Algorytmy i struktury danych, 2003,- 448 4.Aho A. V., Hopcroft J. E., Ullman J.D.,Projektowanie i analiza algorytmów, Wydawnictwo Helion, 2003. 5. Banachowski L., Diks K., Rytter W.: Algorytmy i struktury danych, WNT, Warszawa 1996. 6. Reingold E. M., Nievergelt J., Deo N.: Algorytmy kombinatoryczne, PWN, Warszawa 1985 7. Sedgewick R., Algorytmy w C++. Grafy, Wydawnictwo RM Sp. z o.o., Warszawa 2003. 8. Marek Kubale, Optymalizacja dyskretna. Modele i metody kolorowania grafów,WNT,2002,-268 9. Maciej M. Sysło, Narsingh Deo, Janusz S. Kowalik, Algorytmy Optymalizacji Dyskretnej, PWN, 2010 10. Simon Even, Graph Algorithms, 2010 11. Christos H. Papadimitriou: Złożoność obliczeniowa, WNT, 2002 12. Marek Kubale : Łagodne wprowadzenie do analizy algorytmów, Politechnika Gdańska 2004.
Uwagi:	EK1 – posiada wiedzę teoretyczną z zakresu tworzenia i prezentacji algorytmów, EK2 – zna sposoby rozwiązywania praktycznych problemów i doboru metody ich rozwiązywania, EK3 – potrafi zaadoptował strukturę algorytmu do wybranej metody i rozwiązywanego zadania, Średnia ocen: odpowiedzi, testy, referaty z uwzględnieniem frekwencji.

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2017/2018" (zakończony)

Okres:	2017-10-02 - 2018-01-26	Wybrany podział planu: tygodniowy cykl przedmiotu Przejdź do planu PN WT ŚR CZ PT
Typ zajęć:	Ćwiczenia, 15 godzin więcej informacji Wykład, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy:	Henryk Piech
Prowadzący grup:	Henryk Piech
Lista studentów:	(nie masz dostępu)
Zaliczenie:	Przedmiot - zaliczenia lub końcowy przedmiotu Ćwiczenia - zaliczenia lub końcowy przedmiotu Wykład - zaliczenia lub końcowy przedmiotu
Skrócony opis:	Przedmiot dotyczy nauki budowy algorytmów i wykorzystania różnych struktur danych. Wykłady dwugodzinne, ćwiczenia jednogodzinne. Podstawą zaliczenia są odpowiedzi, testy i dwie prace kontrolne przedstawione w postaci referatów. Testy mogą być przeprowadzane na wykładach jak i ćwiczeniach. Tematyczny zakres zagadnień obejmuje algorytmy automatycznej kumulacji sum i iloczynów, optymalizacji, generatory liczb losowych, metody numeryczne, metody eksperymentów statystycznych, algorytmy sztucznej inteligencji, problematykę komunikacji i transportu w sieciach, teorię gier i nowoczesne struktury proceduralno- implementacyjne. Dopuszczalna literatura: podręczniki, książki, publikacje, internet.
Pełny opis:	CEL PRZEDMIOTU C1. Zapoznanie studentów podstawowymi metodami obliczeniowymi i ich algorytmizacją w dziedzinie techniki, informatyki, ekonomii, struktur sieciowych, zarządzania, transportu, podejmowania decyzji, struktur danych, optymalizacji. C2. Nabycie przez studentów umiejętności w zakresie analizy problemów i dostosowanie do nich metod i algorytmów ich rozwiązywania. C3. Nabycie przez studentów umiejętności praktycznej eksploatacji i testowania algorytmów i ich implementacji. Zakres merytoryczny W1 - Wprowadzenie do algorytmiki – sposoby prezentacji algorytmów W2 - Dobór metody i algorytmu do rozwiązywanego problemu W3 - Algorytmy działań na wektorach i macierzach W4 - Algorytmy sortowania, kategoryzacji, klasyfikacji W5 - Algorytmy generowania liczb losowych W6 - Algorytmy generowania z zadanym rozkładem W7 – Algorytmy eksperymentów statystycznych (Monte Carlo) W8 - Algorytmy rozwiązywania równań różniczkowych i całkowych W9 – Algorytm rozwiązywania równań liniowych i nieliniowych W10 - Algorytmy optymalizacji w sieciach W11 - Algorytmy memetyczne W12 - Algorytmy szeregowania zadań W13 - Algorytmy kombinatoryczne W14 - Algorytmy wykorzystywane w sieciach neuronowych W15 – Algorytmy optymalizacji wielokryterialnej C1 - tworzenie prostych struktur algorytmicznych C2 - wykorzystywanie podstawowych struktur danych C3 - reprezentowanie struktur wskaźnikowych z pomocą tablic C4 - drzewiaste struktury danych C5 - wzbogacanie struktur danych C6 - analiza algorytmów C7 - operacje na kopcowych strukturach danych C8 - badanie złożoności algorytmicznej C9 - budowanie algorytmów dla struktur neuronowych C10 - wykorzystanie algorytmów do sterowania robotem C11 - wykorzystanie algorytmów dla podejmowania decyzji C12 - algorytmiczna automatyzacja procesu technologicznego C13 - symulacja gry rynkowej C14 - formy reprezentacji algorytmicznej procesów równoległych C15 – algorytmiczny opis funkcjonowania automatów kwantowych
Literatura:	1. George T. Heineman, Gary Pollice, Stanley Selkow, Algorytmy. Almanach, 2010,-352, 2. Cormen Thomas H., Leiserson Charles E., Rivest Ron, Wprowadzenie do algorytmów,WNT,2004,1196 3. Alfred V. Aho, John E. Hopcroft, Jeffrey D. Ullman, Algorytmy i struktury danych, 2003,- 448 4.Aho A. V., Hopcroft J. E., Ullman J.D.,Projektowanie i analiza algorytmów, Wydawnictwo Helion, 2003. 5. Banachowski L., Diks K., Rytter W.: Algorytmy i struktury danych, WNT, Warszawa 1996. 6. Reingold E. M., Nievergelt J., Deo N.: Algorytmy kombinatoryczne, PWN, Warszawa 1985 7. Sedgewick R., Algorytmy w C++. Grafy, Wydawnictwo RM Sp. z o.o., Warszawa 2003. 8. Marek Kubale, Optymalizacja dyskretna. Modele i metody kolorowania grafów,WNT,2002,-268 9. Maciej M. Sysło, Narsingh Deo, Janusz S. Kowalik, Algorytmy Optymalizacji Dyskretnej, PWN, 2010 10. Simon Even, Graph Algorithms, 2010 11. Christos H. Papadimitriou: Złożoność obliczeniowa, WNT, 2002 12. Marek Kubale : Łagodne wprowadzenie do analizy algorytmów, Politechnika Gdańska 2004.
Uwagi:	EK1 – posiada wiedzę teoretyczną z zakresu tworzenia i prezentacji algorytmów, EK2 – zna sposoby rozwiązywania praktycznych problemów i doboru metody ich rozwiązywania, EK3 – potrafi zaadoptował strukturę algorytmu do wybranej metody i rozwiązywanego zadania, Średnia ocen: odpowiedzi, testy, referaty z uwzględnieniem frekwencji.

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2018/2019" (zakończony)

Okres:	2018-10-01 - 2019-01-25	Wybrany podział planu: tygodniowy cykl przedmiotu Przejdź do planu PN WT ŚR CZ PT
Typ zajęć:	Ćwiczenia, 15 godzin więcej informacji Wykład, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy:	Henryk Piech
Prowadzący grup:	Henryk Piech, Michał Sączek
Lista studentów:	(nie masz dostępu)
Zaliczenie:	Przedmiot - zaliczenia lub końcowy przedmiotu Ćwiczenia - zaliczenia lub końcowy przedmiotu Wykład - zaliczenia lub końcowy przedmiotu
Skrócony opis:	Przedmiot dotyczy nauki budowy algorytmów i wykorzystania różnych struktur danych. Wykłady dwugodzinne, ćwiczenia jednogodzinne. Podstawą zaliczenia są odpowiedzi, testy i dwie prace kontrolne przedstawione w postaci referatów. Testy mogą być przeprowadzane na wykładach jak i ćwiczeniach. Tematyczny zakres zagadnień obejmuje algorytmy automatycznej kumulacji sum i iloczynów, optymalizacji, generatory liczb losowych, metody numeryczne, metody eksperymentów statystycznych, algorytmy sztucznej inteligencji, problematykę komunikacji i transportu w sieciach, teorię gier i nowoczesne struktury proceduralno- implementacyjne. Dopuszczalna literatura: podręczniki, książki, publikacje, internet.
Pełny opis:	CEL PRZEDMIOTU C1. Zapoznanie studentów podstawowymi metodami obliczeniowymi i ich algorytmizacją w dziedzinie techniki, informatyki, ekonomii, struktur sieciowych, zarządzania, transportu, podejmowania decyzji, struktur danych, optymalizacji. C2. Nabycie przez studentów umiejętności w zakresie analizy problemów i dostosowanie do nich metod i algorytmów ich rozwiązywania. C3. Nabycie przez studentów umiejętności praktycznej eksploatacji i testowania algorytmów i ich implementacji. Zakres merytoryczny W1 - Wprowadzenie do algorytmiki – sposoby prezentacji algorytmów W2 - Dobór metody i algorytmu do rozwiązywanego problemu W3 - Algorytmy działań na wektorach i macierzach W4 - Algorytmy sortowania, kategoryzacji, klasyfikacji W5 - Algorytmy generowania liczb losowych W6 - Algorytmy generowania z zadanym rozkładem W7 – Algorytmy eksperymentów statystycznych (Monte Carlo) W8 - Algorytmy rozwiązywania równań różniczkowych i całkowych W9 – Algorytm rozwiązywania równań liniowych i nieliniowych W10 - Algorytmy optymalizacji w sieciach W11 - Algorytmy memetyczne W12 - Algorytmy szeregowania zadań W13 - Algorytmy kombinatoryczne W14 - Algorytmy wykorzystywane w sieciach neuronowych W15 – Algorytmy optymalizacji wielokryterialnej C1 - tworzenie prostych struktur algorytmicznych C2 - wykorzystywanie podstawowych struktur danych C3 - reprezentowanie struktur wskaźnikowych z pomocą tablic C4 - drzewiaste struktury danych C5 - wzbogacanie struktur danych C6 - analiza algorytmów C7 - operacje na kopcowych strukturach danych C8 - badanie złożoności algorytmicznej C9 - budowanie algorytmów dla struktur neuronowych C10 - wykorzystanie algorytmów do sterowania robotem C11 - wykorzystanie algorytmów dla podejmowania decyzji C12 - algorytmiczna automatyzacja procesu technologicznego C13 - symulacja gry rynkowej C14 - formy reprezentacji algorytmicznej procesów równoległych C15 – algorytmiczny opis funkcjonowania automatów kwantowych
Literatura:	1. George T. Heineman, Gary Pollice, Stanley Selkow, Algorytmy. Almanach, 2010,-352, 2. Cormen Thomas H., Leiserson Charles E., Rivest Ron, Wprowadzenie do algorytmów,WNT,2004,1196 3. Alfred V. Aho, John E. Hopcroft, Jeffrey D. Ullman, Algorytmy i struktury danych, 2003,- 448 4.Aho A. V., Hopcroft J. E., Ullman J.D.,Projektowanie i analiza algorytmów, Wydawnictwo Helion, 2003. 5. Banachowski L., Diks K., Rytter W.: Algorytmy i struktury danych, WNT, Warszawa 1996. 6. Reingold E. M., Nievergelt J., Deo N.: Algorytmy kombinatoryczne, PWN, Warszawa 1985 7. Sedgewick R., Algorytmy w C++. Grafy, Wydawnictwo RM Sp. z o.o., Warszawa 2003. 8. Marek Kubale, Optymalizacja dyskretna. Modele i metody kolorowania grafów,WNT,2002,-268 9. Maciej M. Sysło, Narsingh Deo, Janusz S. Kowalik, Algorytmy Optymalizacji Dyskretnej, PWN, 2010 10. Simon Even, Graph Algorithms, 2010 11. Christos H. Papadimitriou: Złożoność obliczeniowa, WNT, 2002 12. Marek Kubale : Łagodne wprowadzenie do analizy algorytmów, Politechnika Gdańska 2004.
Uwagi:	EK1 – posiada wiedzę teoretyczną z zakresu tworzenia i prezentacji algorytmów, EK2 – zna sposoby rozwiązywania praktycznych problemów i doboru metody ich rozwiązywania, EK3 – potrafi zaadoptował strukturę algorytmu do wybranej metody i rozwiązywanego zadania, Średnia ocen: odpowiedzi, testy, referaty z uwzględnieniem frekwencji.

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2019/2020" (zakończony)

Okres:	2019-10-01 - 2020-01-29	Wybrany podział planu: tygodniowy cykl przedmiotu Przejdź do planu PN WT ŚR CZ PT
Typ zajęć:	Ćwiczenia, 15 godzin więcej informacji Wykład, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy:	Henryk Piech
Prowadzący grup:	Henryk Piech, Michał Sączek, Krystyna Sokół
Lista studentów:	(nie masz dostępu)
Zaliczenie:	Przedmiot - zaliczenia lub końcowy przedmiotu Ćwiczenia - zaliczenia lub końcowy przedmiotu Wykład - zaliczenia lub końcowy przedmiotu
Skrócony opis:	Przedmiot dotyczy nauki budowy algorytmów i wykorzystania różnych struktur danych. Wykłady dwugodzinne, ćwiczenia jednogodzinne. Podstawą zaliczenia są odpowiedzi, testy i dwie prace kontrolne przedstawione w postaci referatów. Testy mogą być przeprowadzane na wykładach jak i ćwiczeniach. Tematyczny zakres zagadnień obejmuje algorytmy automatycznej kumulacji sum i iloczynów, optymalizacji, generatory liczb losowych, metody numeryczne, metody eksperymentów statystycznych, algorytmy sztucznej inteligencji, problematykę komunikacji i transportu w sieciach, teorię gier i nowoczesne struktury proceduralno- implementacyjne. Dopuszczalna literatura: podręczniki, książki, publikacje, internet.
Pełny opis:	CEL PRZEDMIOTU C1. Zapoznanie studentów podstawowymi metodami obliczeniowymi i ich algorytmizacją w dziedzinie techniki, informatyki, ekonomii, struktur sieciowych, zarządzania, transportu, podejmowania decyzji, struktur danych, optymalizacji. C2. Nabycie przez studentów umiejętności w zakresie analizy problemów i dostosowanie do nich metod i algorytmów ich rozwiązywania. C3. Nabycie przez studentów umiejętności praktycznej eksploatacji i testowania algorytmów i ich implementacji. Zakres merytoryczny W1 - Wprowadzenie do algorytmiki – sposoby prezentacji algorytmów W2 - Dobór metody i algorytmu do rozwiązywanego problemu W3 - Algorytmy działań na wektorach i macierzach W4 - Algorytmy sortowania, kategoryzacji, klasyfikacji W5 - Algorytmy generowania liczb losowych W6 - Algorytmy generowania z zadanym rozkładem W7 – Algorytmy eksperymentów statystycznych (Monte Carlo) W8 - Algorytmy rozwiązywania równań różniczkowych i całkowych W9 – Algorytm rozwiązywania równań liniowych i nieliniowych W10 - Algorytmy optymalizacji w sieciach W11 - Algorytmy memetyczne W12 - Algorytmy szeregowania zadań W13 - Algorytmy kombinatoryczne W14 - Algorytmy wykorzystywane w sieciach neuronowych W15 – Algorytmy optymalizacji wielokryterialnej C1 - tworzenie prostych struktur algorytmicznych C2 - wykorzystywanie podstawowych struktur danych C3 - reprezentowanie struktur wskaźnikowych z pomocą tablic C4 - drzewiaste struktury danych C5 - wzbogacanie struktur danych C6 - analiza algorytmów C7 - operacje na kopcowych strukturach danych C8 - badanie złożoności algorytmicznej C9 - budowanie algorytmów dla struktur neuronowych C10 - wykorzystanie algorytmów do sterowania robotem C11 - wykorzystanie algorytmów dla podejmowania decyzji C12 - algorytmiczna automatyzacja procesu technologicznego C13 - symulacja gry rynkowej C14 - formy reprezentacji algorytmicznej procesów równoległych C15 – algorytmiczny opis funkcjonowania automatów kwantowych
Literatura:	1. George T. Heineman, Gary Pollice, Stanley Selkow, Algorytmy. Almanach, 2010,-352, 2. Cormen Thomas H., Leiserson Charles E., Rivest Ron, Wprowadzenie do algorytmów,WNT,2004,1196 3. Alfred V. Aho, John E. Hopcroft, Jeffrey D. Ullman, Algorytmy i struktury danych, 2003,- 448 4.Aho A. V., Hopcroft J. E., Ullman J.D.,Projektowanie i analiza algorytmów, Wydawnictwo Helion, 2003. 5. Banachowski L., Diks K., Rytter W.: Algorytmy i struktury danych, WNT, Warszawa 1996. 6. Reingold E. M., Nievergelt J., Deo N.: Algorytmy kombinatoryczne, PWN, Warszawa 1985 7. Sedgewick R., Algorytmy w C++. Grafy, Wydawnictwo RM Sp. z o.o., Warszawa 2003. 8. Marek Kubale, Optymalizacja dyskretna. Modele i metody kolorowania grafów,WNT,2002,-268 9. Maciej M. Sysło, Narsingh Deo, Janusz S. Kowalik, Algorytmy Optymalizacji Dyskretnej, PWN, 2010 10. Simon Even, Graph Algorithms, 2010 11. Christos H. Papadimitriou: Złożoność obliczeniowa, WNT, 2002 12. Marek Kubale : Łagodne wprowadzenie do analizy algorytmów, Politechnika Gdańska 2004.
Uwagi:	EK1 – posiada wiedzę teoretyczną z zakresu tworzenia i prezentacji algorytmów, EK2 – zna sposoby rozwiązywania praktycznych problemów i doboru metody ich rozwiązywania, EK3 – potrafi zaadoptował strukturę algorytmu do wybranej metody i rozwiązywanego zadania, Średnia ocen: odpowiedzi, testy, referaty z uwzględnieniem frekwencji.

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2020/2021" (zakończony)

Okres:	2020-10-01 - 2021-01-25	Wybrany podział planu: tygodniowy cykl przedmiotu Przejdź do planu PN WT ŚR CZ PT
Typ zajęć:	(brak danych)
Koordynatorzy:	(brak danych)
Prowadzący grup:	(brak danych)
Lista studentów:	(nie masz dostępu)
Zaliczenie:	zaliczenia lub końcowy przedmiotu

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2021/2022" (zakończony)

Okres:	2021-10-01 - 2022-01-28	Wybrany podział planu: tygodniowy cykl przedmiotu Przejdź do planu PN WYK WYK WT CW CW CW ŚR CW CW CW CZ PT CW CW
Typ zajęć:	Ćwiczenia, 30 godzin więcej informacji Wykład, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy:	Adam Kulawik
Prowadzący grup:	Adam Kulawik, Paweł Kwiatoń, Joanna Wróbel
Lista studentów:	(nie masz dostępu)
Zaliczenie:	Przedmiot - Zaliczenie na ocenę Ćwiczenia - Zaliczenie na ocenę Wykład - Zaliczenie na ocenę

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2022/2023" (zakończony)

Okres:	2022-10-01 - 2023-01-29	Wybrany podział planu: tygodniowy cykl przedmiotu Przejdź do planu PN CW WYK WYK WT CW CW ŚR CW CW CW CZ PT CW CW
Typ zajęć:	Ćwiczenia, 30 godzin więcej informacji Wykład, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy:	Adam Kulawik
Prowadzący grup:	Adam Kulawik, Paweł Kwiatoń, Joanna Wróbel
Lista studentów:	(nie masz dostępu)
Zaliczenie:	Przedmiot - Zaliczenie na ocenę Ćwiczenia - Zaliczenie na ocenę Wykład - Zaliczenie na ocenę

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2023/2024" (zakończony)

Okres:	2023-10-01 - 2024-02-18	Wybrany podział planu: tygodniowy cykl przedmiotu Przejdź do planu PN WYK WYK CW WT CW CW CW CW CW ŚR CW CZ PT CW
Typ zajęć:	Ćwiczenia, 30 godzin więcej informacji Wykład, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy:	Adam Kulawik
Prowadzący grup:	Marcin Kubiak, Adam Kulawik, Paweł Kwiatoń, Joanna Wróbel
Lista studentów:	(nie masz dostępu)
Zaliczenie:	Przedmiot - Zaliczenie na ocenę Ćwiczenia - Zaliczenie na ocenę Wykład - Zaliczenie na ocenę

Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Politechnika Częstochowska.