Moderniųjų technologijų matematika

Modulio tikslas

Supažindinti studentus su kompleksinio kintamojo funkcijų teorijos, Furjė analizės, operacinio skaičiavino, lauko teorijos pagrindais ir svarbiausiais taikymais.

Studijų dalyko aprašas

Studijų dalyke įgyjamos žinios apie kompleksinių skaičių sąvoką ir veiksmus, kompleksinio kintamojo funkcijas, jų ribas ir išvestines, kompleksinio kintamojo funkcijų integravimą, kompleksinio kintamojo funkcijų eilutes, analizinių funkicjų nulius ir ypatinguosius taškus, rezidiumus ir jų taikymus, Furjė eilutes ir Furjė integralus, operacinį skaičiavimą ir jo taikymus, lauko teorijos elementus.

Studentai numatytu tvarkaraštyje metu privalo dalyvauti ne mažiau kaip 50 proc. teorinių paskaitų, 60 proc. pratybų ir atlikti ne mažiau kaip 80 proc. laboratorinių darbų.

Modulio tikslas

Suteikti informacijos apie DBVS, pateikti jų palyginimus, skirtumus, privalumus bei trūkumus; išmokyti suprojektuoti duomenų bazę, naudotis SQL kalba, rašant įvairaus sudėtingumo užklausas; sukurti DB vartotojams skirtas duomenų įvedimo formas.

Studijų dalyko aprašas

Kursas skirtas supažindinti studentus su duomenų bazių ir duomenų bazių valdymo sistemų samprata. Pateikiama informacija apie galimus veiksmus su duomenų bazėmis, pristatomi duomenų bazių vartotojai, jų teisės dirbant su duomenų bazėmis bei duomenų bazių apsauga. Taip pat kursas supažindina su grafine vartotojo kūrimo aplinka bei ataskaitų formavimu ir pateikimu.
Studentai numatytu tvarkaraštyje metu privalo dalyvauti ne mažiau kaip 80 proc. laboratorinių darbų, ne mažiau kaip pusę teorinių paskaitų.

Modulio tikslas

Suteikti pradines – pagrindines žinias apie nederministinius, t.y. stochastinę prigimtį turinčius gamtos reiškinius ir jų
matematinius modelius ir gebėjimą juos pagrįsti ir interpretuoti. Susipažinti su matematinės statistikos elementais, išmokti tikimybių teorijos ir matematinės statistikos žinias taikyti realiems uždaviniams spręsti.

Studijų dalyko aprašas

Studijų dalyko modulį sudaro tikimybių teorijos pagrindinės sąvokos ir apibrėžimai – tikimybės sąvoka, tikimybių sudėties ir daugybos, pilnosios tikimybės ir Bajeso, Bernulio, Puasono ir Muavro-Laplaso lokalioji ir integralinė teoremos. Atsitiktiniai dydžiai, jų nepriklausomumas. Atsitiktinių dydžių (vektorių) pasiskirstymas ir jų skaitinės charakteristikos, ribinės teoremos. Apibrėžiami teorinių skirstinio charakteristikų empiriniai analogai bei pagrindinės matematinės statistikos sąvokos.

Studentai numatytu tvarkaraštyje metu privalo dalyvauti ne mažiau kaip 50 proc. teorinių paskaitų, 60 proc. pratybų ir atlikti ne mažiau kaip 80 proc. laboratorinių darbų.

Modulio tikslas

Suteikti išsamias žinias apie autorių teises ir gretutines teises, kaip intelektinės nuosavybės rūšis, supažindinant su Lietuvos ir užsienio valstybių teisinio reglamentavimo ypatumais, formuoti įgūdžius analizuojant teorines bei praktines autorinės teisės problemas, taip pat sudaryti prielaidas studentams savarankiškai gilinti žinias šioje srityje.

Studijų dalyko aprašas

Modulyje atskleidžiama autorių teisių ir gretutinių teisių vieta greta kitų intelektinės nuosavybės rūšių, aptariama autorinės teisės raida iš jos šaltiniai Lietuvoje ir užsienio valstybėse, nagrinėjamos atskiros autorių teisių ir gretutinių teisių rūšys, jų subjektai, objektai, ypač didelis dėmesys skiriamas autorių teisių ir gretutinių teisių apsaugai ir atsakomybei už jų pažeidimus.
Studentai numatytu tvarkaraštyje metu privalo dalyvauti ne mažiau kaip 60 proc. pratybų ir ne mažiau kaip pusėje teorinių paskaitų.

Modulio tikslas

Ugdyti gebėjimus rengti ir vystyti įvairios paskirties projektus, suteikiant studentams žinių ir praktinių gebėjimų, reikalingų kokybiškam produkto kūrimo proceso įgyvendinimui, užtikrinant projekto progreso kontrolę bei valdymą.

Studijų dalyko aprašas

Dalyko paskirtis – supažindinti studentus su projektų valdymo teorijomis, metodais ir priemonėmis bei ugdyti praktinius gebėjimus planuoti ir vykdyti projektus. Pagrindiniai studijų metodai – aiškinimas, diskusijos, atvejo analizė, praktinių užduočių nagrinėjimas, projekto planavimas ir vykdymas. Baigę studijų dalyką studentai gebės analizuoti dalykinės srities problemas bei numatyti projektų įgyvendinimo sąlygas bei rizikas realiose situacijose, tam panaudojant šiuolaikines mokslo ir praktikos pripažintas projektų valdymo priemones ir finansavimo instrumentus. Dalyke skiriama dėmesio „Agile” metodologijai. Aiškinama kaip projektai gali būti vykdomi didesnėse organizacijose, kuriose dirba viena ar daugiau komandų ir dalyvauja keli skyriai.
Studentai numatytu tvarkaraštyje metu privalo dalyvauti ne mažiau kaip 80 proc. laboratorinių darbų, ne mažiau kaip pusę teorinių paskaitų.

Modulio tikslas

Supažindinti su duomenų struktūromis, algoritmų sudarymo ir realizavimo principais, išmokyti analizuoti algoritmų sudėtingumą, spręsti rūšiavimo, informacijos paieškos, kombinatorikos, grafų teorijos uždavinius

Studijų dalyko aprašas

Algoritmų pavyzdžiai. Pagrindinės duomenų struktūros ir jų realizavimas. Rūšiavimo ir paieškos algoritmai. Algoritmų sudarymo būdai. Greitieji algoritmai. Algoritmai grafuose. Godieji algoritmai. Dinaminis programavimas. Variantų perrinkimas. Algoritmų sudėtingumo analizė.

Studentai numatytu tvarkaraštyje metu privalo dalyvauti ne mažiau kaip 50 proc. teorinių paskaitų ir atlikti ne mažiau kaip 80 proc. laboratorinių darbų

Modulio tikslas

Diferencialinių lygčių dalyko tikslas suteikti žinių apie parastąsias diferencialines lygtis ir jų sistemas, susiejant jas su įvairiomis taikymų sritimis, ugdyti gebėjimą savarankiškai tyrinėti tam tikrus procesus ir juos aprašyti diferencialinėmis lygtimis, atlikti tokių lygčių analizę, kvalifikuotai pateikti informaciją.

Studijų dalyko aprašas

Studijų dalyką sudaro paprastųjų diferencialinių lygčių teorijos pagrindai ir taikymas modeliuojant įvairius procesus. Šiame kurse nagrinėjamos: svarbiausios diferencialinių lygčių sąvokos, įvairios pirmosios eilės diferencialinės lygtys ir jų sprendimo būdai, sprendinių egzistavimo ir vienaties teoremos, fazinė erdvė, krypčių laukas, įvairios aukštesniųjų eilių diferencialinės lygtys ir jų sprendimo būdai, fundamentalioji sprendinių sistema, diferencialinių lygčių sistemos ir jų analizė, taikomųjų uždavinių modeliai aprašomi diferencialinėmis lygtimis ar jų sistemomis (modelių sudarymas, sprendimas, analizė).

Studentai numatytu tvarkaraštyje metu privalo dalyvauti ne mažiau kaip 50 proc. teorinių paskaitų, 60 proc. pratybų ir atlikti ne mažiau kaip 80 proc. laboratorinių darbų

Modulio tikslas

Taikomosios statistikos dalyko tikslas – įsisavinti matematinės statistikos pagrindinius principus ir daugiamatės statistinės analizės metodus, gebėti efektyviai naudoti šiuos metodus pasitelkiant specializuotą statistinių duomenų analizės programą, gebėti formuluoti statistines išvadas ir interpretuoti gautus rezultatus.

Studijų dalyko aprašas

Studijų dalyko modulį sudaro parametrinių ir neparametrinių hipotezių tikrinimo uždaviniai, priklausomų stebėjimų statistinė analizė, koreliacinė analizė. Daugiamatės statistinės analizės metodai: regresinė analizė, faktorinė analizė ir klasifikavimo procedūros.

Studentai numatytu tvarkaraštyje metu privalo dalyvauti ne mažiau kaip 50 proc. teorinių paskaitų, 60 proc. pratybų ir atlikti ne mažiau kaip 80 proc. laboratorinių darbų.

Modulio tikslas

Suteikti debesų kompiuterijos žinias, kurių dėka mokėsite pasinaudoti bet kokia debesų paslauga.

Studijų dalyko aprašas

Debesų kompiuterija tvirtai užvaldė rinką ir aplenkė tradicinių duomenų centrų panaudojimą. Kiekvienas iš mūsų kasdien naudojasi debesų kompiuterijos paslaugomis apie tai nesusimąsčius. Paslaugos teikiamos eiliniam vartotojui yra lengvai prieinamos ir intuityviai suprantamos ir suvokiamos kaip kasdienybė. Šiame kurse susipažinsite su plačiu spektru debesų kompiuterijos paslaugų ir jų teikėjus. Kurso pradžioje suteikiamos pagrindinės sąvokos ir bazinės žinios apie tinklą ir žiniatinklį, norint suprasti debesų kompiuterijos veikimo principus. Kurso eigoje suteikiamos žinios apie debesų kompiuterijos naudojamas duomenų bazes, duomenų centrus, į paslaugas orientuota architektūrą (Service-oriented architecture, SOA) architektūrą, debesų kompiuterijos NIST (National Institute of Standards and Technology, MD 20899-8930) sąveikumo architektūros MD 20899-8930 pagrindus, virtualizacijos sampratą, hirepvizerius ir konteinerius, teikiamų paslaugų saugumą. Kurse skirsime laiko aktualiai dirbtinio intelekto temai ir jos panaudojimu debesyse.
Studentai numatytu tvarkaraštyje metu privalo dalyvauti ne mažiau kaip 80 proc. laboratorinių darbų ir dalyvauti ne mažiau kaip pusę teorinių paskaitų.

Modulio tikslas

supažindinti su:
– pagrindiniais mašininio mokymosi tipais ir metodais realiems uždaviniams spręsti;
– metodų teoriniais pagrindais, jų taikymo galimybėmis (privalumais ir trūkimais);
– Python (arba R) programinio paketo galimybėmis šiems uždaviniams spręsti.

Studijų dalyko aprašas

Mašininis mokymasis šiandien yra neatsiejama daugelio komercinių programų ir tyrimų projektų dalis pradedant medicinine diagnostika ir gydymu, baigiant draugų radimu socialiniuose tinkluose. Daugeliu atveju ši metodika palengvina įvairių organizacijų darbą. Šiame studijų dalyke parodysime, kaip lengvai ir su teoriniu pagrindimu galima susikurti mašininio mokymo sprendimus ir kaip tai padaryti geriausiai.

Studentai numatytu tvarkaraštyje metu privalo dalyvauti ne mažiau kaip 50 proc. teorinių paskaitų, 60 proc. pratybų.

Modulio tikslas

Neryškių diskrečiųjų struktūrų ir spendimo priėmimo dalyko tikslas suteikti žinių apie kai kuriuos neryškių aibių ir neryškios logikos modelius, aptariant jų sudarymo ir analizės klausimus, ugdyti gebėjimą savarankiškai tyrinėti realius procesus ir juos aprašyti neryškiomis matematinėmis struktūromis, atlikti tokių modelių analizę, kvalifikuotai pateikti gaunamą informaciją.

Studijų dalyko aprašas

Studijų dalyko modulį sudaro kai kurių neryškių diskrečiųjų struktūrų analizei skirtos temos. Aptariamos neryškių aibių, sąryšių, neryškios logikos sąvokos, nagrinėjami neryškių struktūrų taikymo modeliai, kai kurie sprendimų priėmimo klausimai.

Studentai numatytu tvarkaraštyje metu privalo dalyvauti ne mažiau kaip 50 proc. teorinių paskaitų ir atlikti ne mažiau kaip 80 proc. laboratorinių darbų.

Modulio tikslas

Susipažinti su skaitmeninių vaizdų algebra ir jos įgyvendinimu kompiuterizuotose sistemose. Įgyti praktinės komandinio darbo patirties, kuriant, analizuojant ir programuojant nesudėtingą skaitmeninių vaizdų apdorojimą.

Studijų dalyko aprašas

Skaitmeninių vaizdų algebros dalyke įgyjamos žinios apie skaitmeninių vaizdų apdorojimo aprašymą matematinėmis išraiškomis, įgyvendinamomis MATLAB skriptu ir C++ programavimo kalba, taikant specialias bibliotekas. Dalyke nagrinėjamas vaizdo paryškinimas, briaunų aptikimas, slenksčio taikymas vaizde, ploninimo ir skeletavimo veiksmai, morfologinės, tiesinės ir geometrinės transformacijos bei vaizdo charakteristikos ir jų klasifikavimas. Studentai privalo atlikti visus numatytus laboratorinius darbus.
Studentai numatytu tvarkaraštyje metu privalo dalyvauti ne mažiau kaip 80 proc. laboratorinių darbų ir ne mažiau kaip pusę teorinių paskaitų.

Modulio tikslas

Supažindinti studentus su pagrindinėmis sprendimų priėmimo mėtodais, darbu su elektroninėmis lentelėmis, išugdyti gebėjimą sudarinėti realių procesų matematinius modelius, taikyti šiuolaikinius matematinius metodus sprendimo priėmimo uždaviniuose

Studijų dalyko aprašas

Sprendimų priėmimo etapai. Duomenų valdymas. Darbas su elektroninemis lentelemis. Regresinė analizė. Prognozavimas. Optimizavimo modeliai. Daugiakriterinis sprendimų priėmimas. Sprendimų priėmimas neapibrėžtumo sąlygomis.

Studentai numatytu tvarkaraštyje metu privalo dalyvauti ne mažiau kaip 50 proc. teorinių paskaitų ir atlikti ne mažiau kaip 80 proc. laboratorinių darbų.

Modulio tikslas

Supažindinti studentus su bendrosios algebros pagrindinėmis sąvokomis ir teiginiais.

Studijų dalyko aprašas

Aibės, funkcijos ir sąryšiai. Pusgrupės. Grupės. Abelio grupės. Žiedai, sveikumo sritys, kūnai ir laukai. Moduliai ir vektorinės erdvės. Tiesiniai operatoriai. Charakteristinė lygtis. Tikrinės reikšmės ir tikriniai vektoriai. Matricos normalioji Žordano forma. Polinomų žiedas. Pagrindinė algebros teorema. Kodavimo teorijos pradmenys. Algebros taikymai kodavimo teorijoje.

Studentai numatytu tvarkaraštyje metu privalo dalyvauti ne mažiau kaip 50 proc. teorinių paskaitų, 60 proc. pratybų ir atlikti ne mažiau kaip 80 proc. laboratorinių darbų.

Modulio tikslas

Susipažinti su pagrindiniais skaitiniais metodais ir išmokti juos taikyti praktinių uždavinių sprendimui.

Studijų dalyko aprašas

Studijų dalyke įgyjamos žinios apie apytikslius skaičius ir paklaidas, algoritmo stabilumą, netiesinių lygčių ir lygčių sistemų sprendimo metodus, tiesioginius ir iteracinius tiesinių lygčių sistemų sprendimo metodus, funkcijų interpoliavimą ir aproksimavimą, tikrinių reikšmių uždavinio skaitinius sprendimo metodus, optimizavimo metodus, skaitinio integravimo metodus.

Studentai numatytu tvarkaraštyje metu privalo dalyvauti ne mažiau kaip 50 proc. teorinių paskaitų, 60 proc. pratybų ir atlikti ne mažiau kaip 80 proc. laboratorinių darbų.

Modulio tikslas

Dalyko tikslas yra suteikti pagrindines žinias apie didžiuosius duomenis (Big Data) bei jų apdorojimo technologijas.

Studijų dalyko aprašas

Studijų dalyką sudaro didžiųjų duomenų (Big Data) pagrindai, supažindinama su pagrindinėmis duomenų apdorojimo programavimo modėliais ir technologijomis. Sudijų metu supažindinama su pagrindinėmis didžiųjų duomenų sąvokomis. Apžvelgiami su didžiųjų duomenų apdorojimų susieti iššūkiai bei sistemų reikalavimai reikalingi jiems spręsti. Kurso metu dirbama su didžiųjų duomenų apdorojimoi įrankiais tokiais kaip Hadoop ir Spark. Taip pat nagrinėjami įvairūs realūs panaudojimo uždaviniai.

Studentai numatytu tvarkaraštyje metu privalo dalyvauti ne mažiau kaip 50 proc. teorinių paskaitų ir atlikti ne mažiau kaip 80 proc. laboratorinių darbų.

Modulio tikslas

Išmokyti studentus teisingai suprasti projektinio valdymo koncepciją, kaip požiūrį į vadybos metodą, žinoti jų tipus, rengimo tikslus, projekto rengimo ciklą, verslo plano struktūrą, valdymo komandos formavimo principus, trukmės ir biudžeto valdymo bei finansinio ir ekonominio vertinimo metodus, o taip pat projektų valdymo ypatumus siekiant gauti finansinę paramą iš Europos Sąjungos fondų.

Studijų dalyko aprašas

Kurse nagrinėjami projektai kaip valdymo forma, jų tipai ir rengimo tikslai. Apibūdinama projektų valdymo koncepcija, kaip požiūris į vadybos metodą, siekiant bet kurios valdymo sistemos pradinės būklės pakeitimą. Supažindinama su projekto rengimo ciklu, projekto atskirų dalių struktūra. Nagrinėjamas detalus projekto planavimas, projekto valdymo komandos formavimas, apibūdinama organizacinė projekto aplinka. Analizuojami projekto trukmės ir biudžeto valdymo klausimai, finansinio ir ekonominio vertinimo metodai. Apžvelgiami projektų valdymo ypatumai siekiant gauti finansinę paramą iš Europos Sąjungos (ES) fondų.

Modulio tikslas

Suteikti ekonomikos žinių pagrindus ir gebėjimus jas taikyti profesinėje veikloje.

Studijų dalyko aprašas

Ekonomikos teorijos kurso metu studijuojama ekonomikos teorija: mikro ir makroekonomika, ekonomikos problemos ir tikslai. Pateikiamas individualių rinkų matavimas: pasiūla ir paklausa, jos pusiausvyra ir elastingumas. Analizuojama rinka, konkurencijos modeliai: tobula ir netobula konkurencija. Sudijuojama vartotojo ir gamintojo elgsena rinkoje, aptariami kaštai ir pelnas, jų skaičiavimas. Nagrinėjamas gamybos apimties matavimas – nacionalinis produktas. Analizuojami cikliniai svyravimai, fiskalinė politika, monetarinė politika, nedarbas ir infliacija, antiinfliacinė ir stabilizavimo politika.

Modulio tikslas

Supažindinti su kompiuterių architektūros pagrindiniais elementais apimant kompiuterio aritmetiką, komandų sistemą, procesoriaus architektūrą, atminties hierarchiją, magistrales ir pertraukčių sistemą, įvesties ir išvesties sistemą, vaizdo išvedimo sistemą ir grafikos procesorius, resursų virtualizacijos technologijas.

Studijų dalyko aprašas

Kompiuterių architektūros koncepcija pagrindiniai elementai. Abstrakčios mašinos. Dvejetainės logikos išpildantieji elementai, trigeriai. Procesoriaus architektūra, konvejeriai, RISC ir CISC tipo architektūros, Intel ir ARM procesorių architektūros. Atminties hierarchijos principai ir lygmenys. Operatyvioji atmintis, jos tipai ir savybės. Spartinančioji atmintis, jos tipai. Virtualioji atmintis. Įvedimo išvedimo sistemos architektūra. Kaupikliai, jų tipai, struktūra, darbo principas, kaupiklių masyvai. Magistralės ir sąsajos, jų tipai. GPU skaičiavimai.
Kompiuterių tinklų dalyje nagrinėjami tinklų tipai, tinklo topologijos, fiziniai kompiuterių tinklų komponentai ir jų pagrindinės savybės. OSI ir TCP/IP modeliai, bei juose veikiantys protokolai. Lokalių tinklų technologijas IEEE 802.x standartas, daugiausiais koncentruojantis į Ethernet ir IEEE 802.3 standartą. Tinklo lygmuo, IP adresai (IPv4, IPv6) transporto lygmuo, TCP, UDP protokolai.
Privalomas minimalus modulio paskaitų lankomumas – 50%.

Modulio tikslas

Taikomosios ekonometrijos dalyko tikslas – supažindinti studentus su regresinės analizės modeliais ir išmokyti taikyti
juos praktiškai ekonominiams uždaviniams spręsti. Studentai turi išmokti sudaryti tinkamą ekonometrinį modelį,
gebėti prognozuoti, naudotis ekonometrinei analizei skirta programa, gebėti spręsti iškilusias problemas bei tinkamai
įvertinti gautus rezultatus.

Studijų dalyko aprašas

Studijų dalyko modulį sudaro porinės regresijos modeliai, dauginės regresijos modeliai, mažiausių kvadratų įverčiai bei jų savybės, modelio suderintumo tyrimas, prognozavimas, rezultatų interpretavimas. Problemų, kylančių nagrinėjant regresinius modelius, sprendimo būdai. Susipažinimas su laiko eilučių teorija.

Studentai numatytu tvarkaraštyje metu privalo dalyvauti ne mažiau kaip 50 proc. teorinių paskaitų ir atlikti ne mažiau kaip 80 proc. laboratorinių darbų.

Modulio tikslas

Susipažinti su vaizdų segmentavimu ir jo įgyvendinimu kompiuterizuotose sistemose. Įgyti praktinės komandinio darbo patirties, kuriant, analizuojant ir programuojant nesudėtingą skaitmeninių vaizdų apdorojimą.

Studijų dalyko aprašas

Vaizdų segmentavimo dalyke įgyjamos žinios apie skaitmeninių vaizdų apdorojimą, siekiant juos padaryti lengviau suprantamais. Vaizdų apdorojimas įgyvendinamas MATLAB skriptu ir C++ programavimo kalba, taikant specialias bibliotekas. Dalyke nagrinėjamas slenksčio taikymas spalvotame ir nespalvotame vaizde, lokalaus ir globalaus slenksčio taikymas, tekstūros atpažinimas, aktyvūs paviršiai, deformuojami modeliai, atsitiktiniai Markovo laukai ir vandenskyros metodai. Studentai privalo atlikti visus numatytus laboratorinius darbus.
Studentai numatytu tvarkaraštyje metu privalo dalyvauti ne mažiau kaip 80 proc. laboratorinių darbų ir ne mažiau kaip pusę teorinių paskaitų.

Modulio tikslas

Kurso tikslas – supažindinti studentus su finansinių skaičiavimų, išgyvenamumo modelių, gyvybės draudimo pagrindinėmis sąvokomis. Suteikti žinių, reikalingų praktinių uždavinių sprendimui.

Studijų dalyko aprašas

Studentai supažindinami su finansinių skaičiavimų pagrindais, išgyvenamumo modeliais, gyvybės draudimo matematiniais pagrindais, įvairiais gyvenimo anuitetais (rentomis).
Studentai numatytu tvarkaraštyje metu privalo dalyvauti ne mažiau kaip 80 % pratybų.

Modulio tikslas

Dinaminių sistemų ir chaoso kurso tikslas – supažindinti su šiuolaikiniais dinaminių sistemų tyrimo metodais ir suformuoti praktinius jų taikymo įgūdžius.

Studijų dalyko aprašas

Kurso metu nagrinėjami kokybiniai dinaminių sistemų tyrimo metodai. Supažindinama su pagrindinėmis netiesinės dinamikos sąvokomis – fazine erdve, rimties taškais, stabilumu, bifurkacijomis, ribiniais ciklais. Daug dėmesio skiriama pirmos ir antros eilės tolydžiosioms dinaminėms sistemoms. Taip pat supažindinama su chaoso teorijos pagrindinėmis sąvokomis apsiribojant išsamia tolydžiosios Lorenco sistemos analize ir diskrečiais vienmačiais atvaizdais.
Šis kursas yra įvadas į dinaminio chaoso teoriją, kuri yra aktyviai vystoma šiais laikais.

Studentai numatytu tvarkaraštyje metu privalo dalyvauti ne mažiau kaip 50 proc. teorinių paskaitų, 60 proc. pratybų ir atlikti ne mažiau kaip 80 proc. laboratorinių darbų.

Modulio tikslas

Supažindinti studentus su pagrindiniais matematinio modeliavimo metodais. Pateikti pagrindines žinias apie dirbtinių neuroninių tinklų architektūrą ir realizavimo metodus.

Studijų dalyko aprašas

Pagrindiniai matematinio modeliavimo metodai ir modeliavimo matematinis aparatas. Elementarieji pavyzdžiai, iliustruojantys matematinio modeliavimo galimybes. Viena pirmos eilės paprastąja diferencialine lygtimi aprašomi modeliai, pavyzdžiai. Antros eilės tiesinėmis ir netiesinėmis diferencialinėmis lygtimis aprašomi modeliai. Modeliai, aprašomi paprastųjų diferencialinių lygčių sistemomis. Įvadas į Dirbtinius Neuroninius Tinklus. Kelių sluoksnių tiesioginiai tinklai ir tinklai su grįžtamuoju ryšiu. Konvoliuciniai tinklai. Gradientinio nusileidimo metodai.
Studentai numatytu tvarkaraštyje metu privalo dalyvauti ne mažiau kaip 50 proc. teorinių paskaitų, 60 proc. pratybų ir atlikti ne mažiau kaip 80 proc. laboratorinių darbų.

Modulio tikslas

Studentas, įsisavinęs šį modulį, turėtų: įgyti bendrųjų ir specializuotų žinių apie dirbtinį intelektą; išmanyti teorinius žinių vaizdavimo ir išgavimo metodus; įgyti žinių apie netikslias, nepatikimas, nepilnas žinias ir jų vaizdavimą.

Studijų dalyko aprašas

Modulis skiriamas nuodugniau išnagrinėti dirbtinio intelekto sąvokas, jo taikymo informacinėse sistemose aspektus. Modulio struktūra apima šias temas: Dirbtinio intelekto samprata. Dirbtinio intelekto vystymosi istorija. Dirbtinio intelekto teorijos vaidmuo informacinėse sistemose. Paieška būsenų erdvėje (standartinė paieška, euristinė paieška, planavimas, veikimas ir mokymasis, modernieji paieškos metodai). Žinių vaizdavimas ir samprotavimai. Žinių gavimo teoriniai aspektai (psichologinis, lingvistinis, gnoseologinis). Praktiniai žinių išgavimo metodai. Metodų klasifikavimas. Pasyvieji ir aktyvieji metodai. Ekspertinės sistemos. Žiniomis grindžiamų sistemų naudojimas informacinėse sistemose. Problemų sprendimas ir agentai. Planavimas, paprasti planuojantieji agentai. Programiškai realizuotų agentų naudojimas informacinėse sistemose. Išskirstytasis dirbtinis intelektas ir agentų bendruomenės. Kolektyvinis intelektas ir jo taikymai informacinėse sistemose.
Privalomas minimalus modulio paskaitų lankomumas – 50%.

Modulio tikslas

Finansų inžinerijos ir modeliavimo dalyko tikslas – suteikti žinių apie stabiliųjų dėsnių teorijos pagrindus ir stabiliojo modeliavimo taikymus finansų inžinerijoje, ugdyti gebėjimą savarankiškai tyrinėti ekonominius reiškinius, aprašyti juos , taikant stabiliuosius skirstinius, atlikti tokių modelių analizę.

Studijų dalyko aprašas

Verslo, draudimo, finansinių rinkų, stichinių nelaimių ir avarinių reiškinių aprašymui dažnai naudojami matematiniai modeliai pagrįsti stabiliaisiais procesais. Vienas iš svarbiausių stabiliųjų dėsnių pritaikymų yra vertybinių popierių kainų svyravimų modeliavimas ir prognozavimas. Stabilieji modeliai aprašo šiuos finansinius procesus daug geriau nei klasikiniai, grindžiami normalioju dėsniu. Kurse yra nagrinėjami stabilieji dėsniai ir jų savybės; stabilijųjų dėsnių taikymas finansinių sekų modeliavimui; vertybinių popierių portfelio modeliavimas ir optimalaus portfelio sudarymas. Aptariami ir sudėtingesni mišrieji modeliai, skirti pasyvumo problemai akcijų rinkose spręsti bei stabiliojo modeliavimo algoritmų lygiagretinimas.

Studentai numatytu tvarkaraštyje metu privalo dalyvauti ne mažiau kaip 50 proc. teorinių paskaitų ir atlikti ne mažiau kaip 80 proc. laboratorinių darbų.

Modulio tikslas

Supažindinti studentus su programų sistemų inžinerijos sąvokomis, metodais ir priemonėmis.

Studijų dalyko aprašas

Modulis supažindina su programų sistemų inžinerija. Studentams aiškinama kas per veikla yra programų sistemų kūrimas.
Modulyje apžvelgiami meno, amato, mokslo ir inžinerijos panašumai bei skirtumai. Jame supažindinama su pagrindinėmis
sistemos, sistemų inžinerijos, programinės įrangos, programų sistemų, programų sistemų inžinerijos, informacinių sistemų,
verslo sistemų, reikalavimų sąvokomis. Studentai supažindinami su galimomis organizacijų informacinėmis sistemomis ir jų programine įranga. Paaiškinama kas yra chroniška programavimo krizė, kodėl ji yra ir kokios yra jos apraiškos. Išdėstomi programų sistemų inžinerijos procesai ir jais kuriami objektai, programų sistemų inžinerijos principai ir paradigmos. Studentai mokomi, nuo ko pradėti kurti programų sistemas, kad jos tenkintų vartotojų poreikius. Modulyje taip pat yra mokoma, kaip reikia rašyti technines ataskaitas ir kitus techninio pobūdžio dokumentus.
Privalomas minimalus modulio paskaitų lankomumas – 50%.

Modulio tikslas

Studijų dalyko tikslas suteikti žinių apie lygiagretųjį programavimą ir jį realizuojančias paskirstytosios atminties ir hibridines sistemas, supažindinti su pagrindiniais lygiagretaus programavimo skirtingų rūšių principais, lygiagrečiųjų algoritmų sudarymo principais, išmokinti dirbti su lygiagrečiam programavimui skirtoms priemonėms, tokioms kaip MPI ir CUDA.

Studijų dalyko aprašas

Studijų dalyke yra studijuojamos pagrindinės lygiagretaus programavimo koncepcijos, lygiagrečiųjų algoritmų sudarymo principai. Dalykas apima paskirstytosios atminties skaičiavimų programavimą ir įvadą į programavimą heterogeninėse sistemose.

Studentai numatytu tvarkaraštyje metu privalo dalyvauti ne mažiau kaip 50 proc. teorinių paskaitų ir atlikti ne mažiau kaip 80 proc. laboratorinių darbų.

Modulio tikslas

Supažindinti studentus su pagrindinėmis matematinės fizikos lygtimis, diferencialinių lygčių dalinėmis išvestinėmis sąvokomis ir šių lygčių spendimo metodais. Numatomas gebėjimas spręsti paprasčiausias lygtis dalinėmis išvestinėmis.

Studijų dalyko aprašas

Pagrindinės sąvokos ir apibrėžimai. Pirmosios eilės diferencialinės lygtys dalinėmis išvestinėmis. Diferencialinių lygčių dalinėmis išvestinėmis klasifikacija. Pagrindinės matematinės fizikos lygtys ir uždaviniai. Svyravimų lygties Koši ir mišrusis uždavinys. Šilumos laidumo lygties Koši ir mišrusis uždavinys. Sprendinių egzistavimas, vienatis. Sprendimo metodai. Pagrindiniai Laplaso lygties paprasčiausių sričių kraštiniai uždaviniai.

Modulio tikslas

Įgyti išsamias programų sistemų testavimo teorines ir praktines žinias.

Studijų dalyko aprašas

Įgyjamos išsamios programų sistemų testavimo teorinės ir praktinės žinios. Pristatomas programų sistemos testavimo procesas, veiklos, testavimo taksonomija. Nagrinėjamas struktūrizuotas bei interneto aplikacijų testavimas. Pristatomi esminiai testavimo metodai ir technikos, supažindinama su testavimo įrankiais. Testavimo įrankiai panaudojami praktiškai laboratorinių darbų metu.

Modulio tikslas

Susipažinti su tiesinės transformacijos ir vaizdų ypatybėmis ir jų įgyvendinimu kompiuterizuotose sistemose. Įgyti praktinės komandinio darbo patirties, kuriant, analizuojant ir programuojant nesudėtingą skaitmeninių vaizdų apdorojimą.

Studijų dalyko aprašas

Tiesinės transformacijos ir vaizdų ypatybių dalyke įgyjamos žinios apie skaitmeninių vaizdų apdorojimą, siekiant juos padaryti lengviau suprantamais. Vaizdų apdorojimas įgyvendinamas MATLAB skriptu ir C++ programavimo kalba, taikant specialias bibliotekas. Dalyke nagrinėjamos Furjė, kosinusų, Volšo, ir vilnelių transformacijos ir vaizdo ypatybių gavimas. Studentai privalo atlikti visus numatytus laboratorinius darbus. Studentai numatytu tvarkaraštyje metu privalo dalyvauti ne mažiau kaip 60 proc. pratybų ir ne mažiau kaip 80 proc. laboratorinių darbų ir ne mažiau kaip pusę teorinių paskaitų.

Modulio tikslas

Ugdyti savarankiško tyrimo įgūdžius, gebėjimus spręsti sudėtingus taikomosios matematikos uždavinius. Atlikus šio modulio užduotis studentas turi gebėti suprasti baigiamojo darbo užduotį, planuoti baigiamojo darbo rengimo eigą.

Studijų dalyko aprašas

Studentas gauna realaus proceso matematinio modelio aprašą. Procesų modeliai remiasi klasikiniais matematiniais uždaviniais, nagrinėjamais ankstesniuose studijų semestruose. Konkrečios užduotys gali turėti skirtingus parametrus, pradinių bei kraštinių sąlygų tipus. Studentas turi atlikti skaičiavimo eksperimentus, parengti gautų rezultatų vizualizaciją, gebėti žodžiu ir raštu aiškinti tyrimo eigą bei daryti teisingas išvadas. Parengti ataskaitą LaTeX terpėje.

Modulio tikslas

Modulio tikslas – suteikti studentams žinių apie informacijos saugos poreikį, galimas grėsmes bei gebėti atrinkti kokie metodai yra tinkami gynybai ar tam tikrų grėsmių prevencijai.

Studijų dalyko aprašas

Studijų dalyke gilinamasi į informacijos saugos sąvoką, saugos užtikrinimo sritis (CIA triada) ir galimas grėsmes. Analizuojama kas yra ir kaip skirstoma kriptografija, kaip ji gali padėti užtikrinti informacijos saugą. Studentai supažindinami su simetrine, asimetrine kriptografija ir maišos funkcijomis, analizuojami šių kriptografijos kategorijų esminiai bruožai ir kokečių algoritmų veikimo schemos. Taip pat gilinamasi kokios grėsmės gali kilti skirtingo tipo objektams. Susipažįstama su kenksmingo programinio kodo veikimo principais, atakų prieš internetines sistemas, kompiuterių tinklus, asmeninius kompiuterius ar asmenis pavyzdžiais bei galimomis saugos priemonėmis.
Studentai numatytu tvarkaraštyje metu privalo atlikti ne mažiau kaip 80% laboratorinių darbų. Privalomas minimalus modulio paskaitų lankomumas – 50%.
Studentai numatytu tvarkaraštyje metu privalo dalyvauti ne mažiau kaip 60% pratybų.

Modulio tikslas

Supažindinti su optimizavimo teorija ir jos sąveika su taikymais, išugdyti gebėjimus efektyviai spęsti praktinius optimizavimo uždavinius tobulinant, realizuojant ir taikant tinkamus optimizavimo metodus ir algoritmus.

Studijų dalyko aprašas

Optimizavimo uždavinio formulavimas, optimizavimo uždavinių klasifikacija. Optimizavimas be apribojimų: būtinos ir pakankamos minimumo sąlygos, gradientiniai nusileidimo ir negradientiniai metodai. Globalusis optimizavimas. Netiesinis programavimas: minimumo sąlygos, dualumas, metodai. Tiesinis programavimas: formuluotės, simplekso, elipsoidų, vidinio taško metodai. Kombinatorinis optimizavimas: uždavinių klasės, perrinkimas, šakų ir rėžių metodas, metaeuristikos.

Modulio tikslas

Pasirinkti ir išsiaiškinti baigiamojo darbo užduotį: apžvelgti tinkamus matematinius modelius, jų realizavimo algoritmus, algoritmų realizavimui reikiamus informatikos įrankius

Studijų dalyko aprašas

Pirmasis baigiamojo darbo rengimo etapas

Modulio tikslas

Supažindinti su mokslinio stiliaus ypatumais, terminų reikalavimais, terminų tvarkybos principais, specialybės kalbos dėsningumais. Išmokyti kurti ir redaguoti mokslinį tekstą.

Studijų dalyko aprašas

Aptariama bendrinės kalbos samprata, jos funkciniai stiliai. Nagrinėjama viešoji ir neviešoji kalba. Išsamiai analizuojama termino samprata, terminų rūšys, reikalavimai, darybos būdai, aptariami internetiniai terminijos ištekliai. Aptariama struktūrinė mokslinio teksto charakteristika, gvildenami mokslo kalbos dėsningumai ir trūkumai.

Modulio tikslas

Supažindinti su filosofine etika ir pamatinėmis etinėmis problemomis bei sąvokomis. Perteikti etikos pagrindų, principų ir sistematikos žinias. Formuoti kritinę nuomonę, gebėjimą logiškai, argumentuotai diskutuoti, tvirtinti vertybinę orientaciją.

Studijų dalyko aprašas

Studentai supažindinami su etinėmis mokyklomis bei sistemomis, pamatiniais deontologinės bei teleologinės etikos principais. Išdėstomi esminiai etikos istorijos raidos bruožai – antikinė, senovės Rytų, krikščioniškoji, renesanso, naujųjų amžių bei modernistinė etika. Aptariamos pagrindinės etikos temos: gėris ir blogis, moralės principas ir laisva valia, asmuo kaip tikslas pats savaime, orumo samprata, sąžinė, norma ir dorovė, dorovės pagrindimas autoritetu ir diskursu, dorybės supratimas, laimė ir gyvenimo prasmė, ir kt. Nagrinėjami reikšmingiausi klasikų (Platonas, Aristotelis, Kantas) tekstai ir susipažįstama su jų argumentacija.
Studentai numatytu tvarkaraštyje metu privalo dalyvauti ne mažiau kaip 60 proc. pratybų ir lankyti ne mažiau kaip pusę teorinių paskaitų.

Modulio tikslas

Optimizavimo ekonomikoje dalyko tikslas – supažindinti su ekonominių procesų modeliais ir tų procesų optimizavimo bei valdymo pagrindais.

Studijų dalyko aprašas

Studijų dalyko modulį sudaro statinio optimizavimo, variacinio skaičiavimo, netiesinio programavimo, valdymo teorijos, dinaminio programavimo pagrindai bei skiriama daug dėmesio jų taikymui ekonominių procesų modeliavimui ir optimizavimui.
.

Modulio tikslas

Susipažinti su vaizdų analizės medicininėje ir jų įgyvendinimu kompiuterizuotose sistemose. Įgyti praktinės komandinio darbo patirties, kuriant, analizuojant ir programuojant nesudėtingą skaitmeninių vaizdų apdorojimą.

Studijų dalyko aprašas

Vaizdų analizės medicininėje diagnostikoje dalyke įgyjamos žinios apie skaitmeninių vaizdų apdorojimą, siekiant juos padaryti lengviau suprantamais. Vaizdų apdorojimas įgyvendinamas MATLAB skriptu ir C++ programavimo kalba, taikant specialias bibliotekas. Dalyke nagrinėjamas medicinoje taikomų vaizdų kodavimas, filtravimas, segmentavimas, registravimas ir vaizdinimas. Studentai privalo atlikti visus numatytus laboratorinius darbus.
Studentai numatytu tvarkaraštyje metu privalo dalyvauti ne mažiau kaip 80 proc. laboratorinių darbų ir ne mažiau kaip pusę teorinių paskaitų.

Modulio tikslas

Dalyko tikslas – supažindinti su viešosios komunikacijos teoriniais ir praktiniais aspektais, problematika ir taikymu.

Studijų dalyko aprašas

Viešosios komunikacijos dalyke siekiama inžinerijos mokslų bakalauro, informatikos mokslų bakalauro, technologijų mokslų bakalauro, matematikos mokslų bakalauro kvalifikacinį laipsnį suteikiančias studijas pasirinkusius studentus supažindinti su asmeninio įvaizdžio formavimo, dalykinės komunikacijos, komunikacijos su įmonės klientais ir viduje principais. Šiame dalyke studentai supažindinami kaip efektyviau pristatyti save ir savo idėjas, geriau kalbėti viešumoje, argumentuoti ir įtikinti, profesiniams tikslams naudoti internetą ir socialines medijas, labiau suprasti tarpkultūrinę komunikaciją. Taip pat studentai sužinos apie komunikacijos kanalus, žinutes ir komunikavimą tikslinėms auditorijoms. Per įvaizdžio formavimą studentai geriau įsisavins ir įgis praktinių įgūdžių taikyti visuomenėje priimtinas etikos, protokolo normas. Praktinę kurso dalį sudaro aktyvus studentų dalyvavimas diskusijose pratybų metu, atvejų analizės taip pat viešų kalbų, prisistatymų, prezentacijų rengimas ir jų pristatymas.
Studentai numatytu tvarkaraštyje metu privalo dalyvauti ne mažiau kaip 60 proc. pratybų. Nuolatinių studijų 1-3 kursų paskaitų lankomumas – ne mažiau nei 50 procentų.

Modulio tikslas

Ištirti pasirinktą/sudarytą uždavinio matematinį modelį bei algoritmą jam realizuoti, algoritmą užkoduoti ir testuoti

Studijų dalyko aprašas

Antrasis baigiamojo darbo rengimo etapas

Modulio tikslas

Išmokti taikyti teorines žinias praktinėje veikloje

Studijų dalyko aprašas

Studijų metu įgytų matematikos/informatikos/technikos mokslų srities taikymų žinių įtvirtinimas ir panaudojimas praktiniame darbe