Vyučující
|
-
Matlach Vladimír, Mgr. Ph.D.
-
Zámečník Hadwiger Lukáš, Mgr. Ph.D.
|
Obsah předmětu
|
Teorie a paradigmata - Způsoby programování a paradigmata, procedurální, funkcionální, objektově orientovaný přístup - Návrh softwaru, tvorba diagramů, agilní vývoj - Debugging, refactoring, dokumentace Úvod do Pythonu - Proměnné, seznamy, slovníky a další datové struktury - Cykly, funkce, rekurze - Práce se soubory, texty, tabulky a multimédia - Didaktické úlohy na porozumění algoritmizaci Praktické problémy - Zpracování textových dat a jejich modelování, tvorba vyhledávacích systémů ad. - Využití existujících knihoven pro zpracování textu a obrazu
|
Studijní aktivity a metody výuky
|
Přednášení, Monologická (výklad, přednáška, instruktáž), Dialogická (diskuze, rozhovor, brainstorming)
|
Výstupy z učení
|
Úvod do programovacího jazyka Python pro řešení komplexních úloh na zpracování textů, obrazu nebo strojového učení. Posluchači zde získají praktické dovednosti v programování na řadě didakticky vytvořených příkladů směřujících směrem k aplikacím v oboru Digital Humanities. Kurz využívá dovedností z předchozích kurzů, zejména z kurzu Analýza dat 1, Úvod do kvantitativních metod a Základy DH. Cílem předmětu je především poskytnout dostatečné zázemí pro následující předměty strojového učení pomocí jazyka Python.
Obeznámenost se základními problémy filosofie vědy a jejích pojmů
|
Předpoklady
|
Určeno pro studenty DSP.
|
Hodnoticí metody a kritéria
|
Seminární práce
(1) Splnění vlastního a předem konzultovaného projektu.
|
Doporučená literatura
|
-
Curd, M. - Cover, J. A. (1998). Philosophy of Science: The Central Issues. New York.
-
Fajkus, B. (2005). Filosofie a metodologie vědy - vývoj, současnost a perspektivy.. Praha: Academia.
-
Giere, R. N. (2009). Science Without Laws. Chicago.
-
Ochrana, F. (2009). Metodologie vědy. Praha.
-
Rosenberg, A. Philosophy of Science. .
-
Rosenberg, A. (2008). Philosophy of Social Science. New York and London.
-
Van Fraassen, B. C. (2002). The Empirical Stance. Boston.
|