|
|
Hlavní nabídka Prohlížení IS/STAG
Nalezené předměty, počet: 1
Stránkování výsledků vyhledávání
Nalezeno 1 záznamů
Export do Xls
Informace o předmětu
KEP / PNAE
:
Popis předmětu
Pracoviště / Zkratka
|
KEP
/
PNAE
|
Akademický rok
|
2023/2024
|
Akademický rok
|
2023/2024
|
Název
|
Principy návrhu aplikací pro eltech.
|
Způsob zakončení
|
Zápočet
|
Způsob zakončení
|
Zápočet
|
Název dlouhý
|
Principy návrhu aplikací pro elektrotechniku
|
Akreditováno / Kredity
|
Ano,
4
Kred.
|
Forma zakončení
|
Kombinovaná
|
Forma zakončení
|
Kombinovaná
|
Rozsah hodin
|
Přednáška
2
[HOD/TYD]
Cvičení
2
[HOD/TYD]
|
Zápočet před zkouškou
|
Ne
|
Zápočet před zkouškou
|
Ne
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ano v případě předchozího hodnocení 4 nebo nic.
|
Počítán do průměru
|
NE
|
Vyučovací jazyk
|
Čeština, Angličtina
|
Obs/max
|
|
|
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ano v případě předchozího hodnocení 4 nebo nic.
|
Letní semestr
|
0 / -
|
0 / -
|
17 / -
|
Počítán do průměru
|
NE
|
Zimní semestr
|
0 / -
|
0 / -
|
0 / -
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Rozvrh
|
Ano
|
Vyučovaný semestr
|
Letní semestr
|
Vyučovaný semestr
|
Letní semestr
|
Minimum (B + C) studentů
|
10
|
Volně zapisovatelný předmět |
Ano
|
Volně zapisovatelný předmět
|
Ano
|
Vyučovací jazyk
|
Čeština, Angličtina
|
Počet dnů praxe
|
0
|
Počet hodin kontaktní výuky |
|
Hodnotící stupnice |
S|N |
Periodicita |
každý rok
|
Periodicita upřesnění |
|
Základní teoretický předmět |
Ne
|
Profilující předmět |
Ne
|
Základní teoretický předmět |
Ne
|
Hodnotící stupnice |
S|N |
Nahrazovaný předmět
|
Žádný
|
Vyloučené předměty
|
Nejsou definovány
|
Podmiňující předměty
|
Nejsou definovány
|
Předměty informativně doporučené
|
Nejsou definovány
|
Předměty,které předmět podmiňuje
|
Nejsou definovány
|
Graf četnosti udělených hodnocení studentům napříč roky:
Obrázek PNG
,
XLS
|
Cíle předmětu (anotace):
|
Seznámit studenty s principy návrhu komplexních aplikací a jejich dokumentace. Naučit studenty použití návrhových vzorů při tvorbě embedded a dalších aplikací pro elektrotechniku. Obeznámit studenty se základními algoritmy a jejich implementací v oblasti elektrotechniky. Seznámit studenty s architekturami aplikací v oblasti embedded vývoje - AUTOSAR. Obeznámit studenty se systémy klasifikace rizik týkajícími se vývoje aplikací pro elektroniku - ASIL, SIL.
|
Požadavky na studenta
|
Zápočet (účast na cvičení je povinná):
- úspěšné absolvování kontrolních testů, případně souhrnného opravného zápočtového testu
- zpracování samostatných prací
- účast na cvičení a odevzdání výsledků v požadované formě
- aktivní práce při cvičeních, účast na cvičeních je povinná.
|
Obsah
|
Jazyk Python - syntaxe, základní datové datové struktury, literály, celá čísla, desetinná čísla, komplexní čísla, znaky, řetězce, n-tice, seznamy, slovníky, mechanismus výjimek, řízení běhu programu.
Základy objektového přístupu v Pythonu, třída, konstruktory, metody, balíčky, testování, zpracování souborů (JSON)
Architektura mikrokontrolérů, základní typy s podporou MicroPythonu, postupy při programování. Architektury aplikací v oblasti embedded vývoje. Základy vývoje aplikací pro mikrokontroléry. Využití vysokoúrovňových jazyků pro abstrakci od konkrétního typu hardware.
Python na platformě mikrokontrolérů. Odlišnosti od standardních modulů. Speciální moduly MicroPythonu.
Nízkoúrovňové moduly MicroPythonu - přerušení, watchdog timer, ovládání pinů, komunikační rozhraní mikrokontrolérů - A/D převodníky, sériové rozhraní.
Nízkoúrovňové moduly MicroPythonu - komunikační rozhraní - modul reálného času, SPI, I2C. Práce s pamětí typu flash, souborový systém.
Programování periferií (Arduino shieldy, speciální moduly).
Programování sběrnicové komunikace - RS485, MODBUS, CANBUS.
Síťová komunikace, nízkoúrovňová a vysokoúrovňová - ethernet, Wi-Fi, Bluetooth, sockety.
Princip IoT, základní protokoly, využití mikrokontrolérů.
Akcelerátory neuronových sítí na platformě mikrokontrolerů. Aplikace strojového učení a rozpoznávání dat. Princip edge computingu. Analýza dat ze senzorů.
Základy strojového učení (TensorFlow Lite for Microcontrollers)
Základy strojového učení (Keras)
|
Aktivity
|
|
Studijní opory
|
Studenti mají k dispozici Google Classroom s prezentacemi, videi ke všem lekcím, odkazy na vybrané zdroje na internetu, pdf exporty "sešitů" ze systému Jupyter. Mají k dispozici Jupyter Notebook - interaktivní sešity s možností online pracovat v jazyce Python, včetně vložených komentářů lektora a odkazů na další odborné zdroje na internetu (https://jupyter.fel.zcu.cz). Zdrojové kódy a sešity Jupyter mají sdílené pomocí profesionálního verzovacího systému git s webovou nadstavbou GitLab (https://gitlab.fel.zcu.cz) - tím se zároveň učí používat v praxi rozšířený verzovací systém git. Do tohoto systému rovněž verzují a odevzdávají své semestrální projekty. Všechny systémy jsou samozřejmě provázány odkazy pro snadnou navigaci.
|
Garanti a vyučující
|
-
Garanti:
Ing. Petr Kropík, Ph.D. ,
-
Přednášející:
Ing. Radek Klesa (100%),
Ing. Petr Kropík, Ph.D. (100%),
-
Cvičící:
Ing. Jan Kohout (100%),
Ing. Petr Kropík, Ph.D. (100%),
Ing. Jaroslav Podestát (100%),
Ing. Karel Slobodník, Ph.D. (100%),
Ing. Lenka Šroubová, Ph.D. (100%),
|
Literatura
|
|
Časová náročnost
|
Všechny formy studia
|
Aktivity
|
Časová náročnost aktivity [h]
|
Kontaktní výuka
|
26
|
Praktická výuka [vyjádření počtem hodin]
|
26
|
Příprava na dílčí test [2-10]
|
4
|
Příprava na souhrnný test [6-30]
|
30
|
Projekt individuální [40]
|
20
|
Celkem
|
106
|
|
Předpoklady
|
Odborné znalosti - pro úspěšné zvládnutí předmětu se předpokládá, že je student před zahájením výuky schopen: |
ovládat znalosti z matematiky na úrovni Bc. |
ovládat základy libovolného programovacího jazyka |
Odborné dovednosti - pro úspěšné zvládnutí předmětu se předpokládá, že student před zahájením výuky dokáže: |
ovládat dovednosti z matematiky na úrovni Bc. studia |
ovládat běžně dostupnou výpočetní techniku |
Obecné způsobilosti - před zahájením studia předmětu je student schopen: |
mgr. studium: samostatně a odpovědně se na základě rámcového zadání rozhodují v souvislostech jen částečně známých, |
mgr. studium: samostatně získávají další odborné znalosti, dovednosti a způsobilosti na základě především praktické zkušenosti a jejího vyhodnocení, ale také samostatným studiem teoretických poznatků oboru., |
mgr. studium: srozumitelně shrnou názory ostatních členů týmu, |
|
Výsledky učení
|
Odborné znalosti - po absolvování předmětu prokazuje student znalosti: |
vymezit základní principy návrhu architektury komplexních embedded aplikací a jejich dokumentace |
vysvětlit použití vysokoúrovňových jazyků při tvorbě embedded aplikací pro elektrotechniku |
vysvětlit základní algoritmy a jejich implementaci v oblasti elektrotechniky |
objasnit architektury aplikací v oblasti embedded vývoje |
Odborné dovednosti - po absolvování předmětu prokazuje student dovednosti: |
aplikovat získané znalosti při tvorbě komplexních aplikací zaměřených na elektrotechniku |
navrhnout, vytvořit komplexní návrh aplikační architektury a odladit aplikaci na základě slovního zadání |
Obecné způsobilosti - po absolvování předmětu je student schopen: |
mgr. studium: plánují, podporují a řídí s využitím teoretických poznatků oboru získávání dalších odborných znalostí, dovedností a způsobilostí ostatních členů týmu, |
mgr. studium: srozumitelně a přesvědčivě sdělují odborníkům i širší veřejnosti vlastní odborné názory, |
mgr. studium: dle vyvíjejících se souvislostí a dostupných zdrojů vymezí zadání pro odborné činnosti, koordinují je a nesou konečnou odpovědnost za jejich výsledky, |
|
Hodnoticí metody
|
Odborné znalosti - odborné znalosti dosažené studiem předmětu jsou ověřovány hodnoticími metodami: |
Výstupní projekt, |
Test, |
Odborné dovednosti - odborné dovednosti dosažené studiem předmětu jsou ověřovány hodnoticími metodami: |
Výstupní projekt, |
Test, |
Demonstrace dovedností (praktická činnost), |
Obecné způsobilosti - obecné způsobilosti dosažené studiem předmětu jsou ověřovány hodnoticími metodami: |
Sebehodnocení, |
Individuální prezentace, |
|
Vyučovací metody
|
Odborné znalosti - pro dosažení odborných znalostí jsou užívány vyučovací metody: |
Přednáška s diskusí, |
Cvičení (praktické činnosti), |
Výuka podporovaná multimédii, |
Odborné dovednosti - pro dosažení odborných dovedností jsou užívány vyučovací metody: |
Přednáška s demonstrací, |
Cvičení (praktické činnosti), |
Diskuse, |
Obecné způsobilosti - pro dosažení obecných způsobilostí jsou užívány vyučovací metody: |
Přednáška s diskusí, |
Samostudium, |
Projektová výuka, |
|
|
|
|