m
 
(36 intermediate revisions by 3 users not shown)
Line 1: Line 1:
 
[[Category:Magisterský program Kognitívna veda]]
 
[[Category:Magisterský program Kognitívna veda]]
 
= Magisterský program Kognitívna veda =
 
= Magisterský program Kognitívna veda =
 +
 +
Prečítajte si [[Description of Master Program in Cognitive Science|Opis magisterského programu Kognitívna veda]]
  
 
Garantom a koordinátorom programu je ''prof. Ing. Igor Farkaš, Dr.''<br>
 
Garantom a koordinátorom programu je ''prof. Ing. Igor Farkaš, Dr.''<br>
 
Tútorom programu je ''RNDr. Martin Takáč, PhD.''
 
Tútorom programu je ''RNDr. Martin Takáč, PhD.''
  
Prečítajte si [[Description of Master Program in Cognitive Science|Opis magisterského programu Kognitívna veda]]
+
Program zabezpečuje [http://cogsci.fmph.uniba.sk Centrum pre kognitívnu vedu].
 +
 
 +
Študijný plán v [https://sluzby.fmph.uniba.sk/infolist/sk/sp_mIKV.html slovenskej ] verzii a v [[Master_program_in_Cognitive Science/en|anglickej]] verzii.
 +
 
 +
Od akademického roka 2016-2017 program beží v anglickom jazyku.
 +
 
 +
==Štátne záverečné skúšky==
 +
 
 +
Štátne skúšky sa budú konať v [[Important_Dates_for_State_Examinations_and_Final_Theses/sk|v zverejnenom termíne]] od 8:00 v miestnosti I-23. Najprv prebehnú všetky obhajoby diplomovej práce (15 min. prezentácia, potom nasledujú posudky a diskusia, max. ďalších 15 minút). Po prestávke nasledujú oba šátnicové predmety, študent si ťahá náhodne po jednej otázke, a bude mať čas na prípravu odpovedí.
 +
 
 +
===2-IKV-955 Empirické metódy v kognitívnej vede===
 +
 
 +
1. '''Percepčný systém:''' základné vlastnosti (organizačná sila, konštantnosť vnímania, vidieť sa učíme), hlavné teórie (prístup zdola nahor - teória priamej percepcie, templatová/šablonová teória, geonová teória, prototypová teória; prístup zhora nadol – konštruktívna percepcia).
 +
 
 +
2. '''Pamäť a jej procesy:''' systém (jednotlivé zložky), procesy (kódovanie, konsolidácia, vybavovanie a zabúdanie informácií): hlavné teórie (resp. modely), experimentálne metódy skúmania.
 +
 
 +
3. '''Pracovná pamäť:''' Baddeleyho-Hitchov model verzus Atkinson-Shiffrinov model. Behaviorálna, neurálna a klinická podpora pre tieto modely.
 +
 
 +
4. '''Pozornosť:''' Základné funkcie (bdelosť a detekcia signálov, vyhľadávanie, výberová pozornosť a delenie pozornosti) – hlavné teórie a kľúčové experimenty.
 +
 
 +
5. '''Reprezentácia a organizácia poznatkov''' v mysli/mozgu (mentálne predstavy, pojmy, schémy, scenáre, kognitívne mapy): hlavné teórie - Paivio (duálna teória), Kosslyn (mentálne predstavy), Barsalou (ukotvená kognícia) a experimentálne metódy skúmania.
 +
 
 +
6. '''Prirodzený jazyk:''' Základné vlastnosti (arbitrárnosť, generatívnosť, dynamickosť atď.), percepcia reči (koartikulácia, kategorická percepcia, multimodálnosť/McGurkov efekt atď.), produkcia reči (Leveltov model).
  
[http://dai.fmph.uniba.sk/~farkas/mikv.stud-plan.2015.html Študijný plán]
+
7. '''Emócie a kognícia:''' Klasifikácia základných emócií. Meranie emócií. Emočné učenie. Emócie a rôzne kognitívne funkcie (pamäť, pozornosť a percepcia).
  
[[Category:Magisterský program Kognitívna veda]]
+
8. '''Rozhodovacie procesy:''' teória očakávaného úžitku (Bernoulli), prospektová teória (Kahneman-Tversky), efekt rámcovania a ďalšie heuristiky intuitívneho usudzovania (dostupnosť, reprezentatívnosť, omyl konjunkcie, ukotvenie, iluzórna korelácia, efekt návnady atď.).
= Magisterský program Kognitívna veda - stará verzia =
+
  
Garantom programu je ''prof. RNDr. Pavol Zlatoš, CSc.''<br>
+
9. '''Behaviorálny experiment:''' návrh, metódy zberu a spracovania dát, vyhodnotenie experimentu.
Koordinátorom programu je ''prof. Ing. Igor Farkaš, PhD.''
+
  
'''Bloky vyrovnávacích predmetov'''<br>
+
10. '''Zobrazovacie metódy aktivity mozgu:''' EEG, PET, fMRI, TMS (priestorové a časové rozlíšenia, škály).
''povinný výber: aspoň 1 blok (z 2 blokov)''
+
  
* Vyrovnávacie predmety - umelá in teligencia
+
11. '''Neurálne koreláty kognitívnych funkcií:''' percepcia, pozornosť, pamäť, mentálne predstavy, reč a emócie.
  
{| class="alternative" cellpadding="2" style="border-collapse:collapse;font-size:8pt;"
+
12. '''Elektroencefalografia (EEG):''' Využitie na skúmanie kognitívnych funkcií (frekvenčná oblasť, časová oblasť – evokované a na udalosť vzťahované potenciály, topografia, BCI).
|-
+
|2-IKV-101||[[CogSci Programming 1|Základy programovania]]||[[Igor Farkas|Farkaš I.]] || ||1/W ||P2,C2||5||50/50
+
|-
+
|2-IKV-102||[[CogSci Mathematics|Matematika]]||[http://www.ddm.fmph.uniba.sk/profily/profilKohanova.htm Kohanová I.] || ||1/W ||L2,P2||5||50/50
+
|-
+
|2-IKV-103||[[Fundamentals of Artificial Intelligence for Cognitive Science|Základy umelej inteligencie pre kognitívnu vedu]]||[[Maria Markosova|Markošová M.]] || ||1/W ||L2,S2||5||50/50
+
|}
+
  
* Vyrovnávacie predmety - psychológia
+
===2-IKV-954 Výpočtové metódy v kognitívnej vede===
  
{| class="alternative" cellpadding="2" style="border-collapse:collapse;font-size:8pt;"
+
1. '''Výpočtové paradigmy v kognitívnej vede:''' kognitivizmus, konekcionizmus, dynamické systémy, pravdepodobnostný prístup – základné charakteristiky a rozdiely.
|-
+
|2-IKV-111||[[Introduction to Psychology|Základy psychológie]]||[https://www.researchgate.net/profile/Vladimira_Cavojova Čavojová V.] || ||1/W ||L2,S1||5||50/50
+
|-
+
|2-IKV-116||[[Methodology of empirical research|Metodológia empirického výskumu]]||[https://www.researchgate.net/profile/Lenka_Kostovicova Kostovičová L.] || ||1/W ||L2,S1||5||50/50
+
  
|}
+
2. '''Agent v umelej inteligencii:''' typy agentov, hlavné koncepty, agentový program, racionalita.
  
'''Povinné predmety'''
+
3. '''Typy prostredí''' (v umelej inteligencii) – základné charakteristiky.
  
{| class="alternative" cellpadding="2" style="border-collapse:collapse;font-size:8pt;"
+
4. '''Propozičná logika:''' logické agenty, reprezentácia znalosti, inferenčné mechanizmy.
|-
+
|2-IKV-121||[[Introduction to Cognitive Science|Úvod do kognitívnej vedy]]||[[Martin Takac|Takáč M.]] || ||1/W ||L2,S1||5||70/30
+
|-
+
|2-IKV-114||[[Introduction to Philosophy of Mind|Úvod do filozofie mysle]]||[[Dezider Kamhal|Kamhal D.]] || ||1/W ||L2,S2||5||50/50
+
|-
+
|2-IKV-123||[[Introduction to Neuroscience|Úvod do neurovedy]]||[http://www.testosterone.host.sk/Index.htm Ostatníková D.] || ||1/W ||L3||5||30/70
+
|-
+
|2-IKV-115||[[Introduction to Computational Intelligence|Úvod do výpočtovej inteligencie]]||[[Igor Farkas|Farkaš I.]] || ||1/W ||L2,S1||5||70/30
+
|-
+
|2-IKV-113||[[Cognitive Psychology|Kognitívna psychológia]]||[[Jan Rybar|Rybár J.]] || ||1/S ||L2,S2||5||50/50
+
|-
+
|2-IKV-122||[[CogSci Semester Project|Semestrálny projekt]]||[[Barbora Cimrova | Cimrová B.]] || ||1/S ||LP4||5||100/0
+
|-
+
|2-IKV-921||[[CogSci Diploma Thesis Seminar|Diplomový seminár]]||[http://dai.fmph.uniba.sk/ KAI] || ||2/S ||C4||5||70/30
+
|-
+
|2-IKV-910||[[CogSci Diploma Thesis|Diplomová práca]]||[http://dai.fmph.uniba.sk/ KAI] || ||2/S ||D||20||70/30
+
|}
+
  
'''Povinne voliteľné predmety'''
+
5. '''Predikátová logika:''' reprezentácia znalosti, základné koncepty, dopredné a spätné zreťazenie.
  
* Umelá inteligencia, ''povinný výber: 10 kreditov''
+
6. '''Induktívne učenie:''' koncept, priestor hypotéz, rozhodovacie stromy, generalizácia.
  
{| class="alternative" cellpadding="2" style="border-collapse:collapse;font-size:8pt;"
+
7. '''Štatistické učenie:''' pravdepodobnosť, hypotézy, Bayesovo pravidlo, MAP a ML učenie.
|-
+
|2-IKV-131||[[Representation Knowledge Reasoning|Reprezentácia, poznatky a usudzovanie]]||[[Martin Balaz|Baláž M.]] ||2-IKV-103!||1/S||L2,P2||5||50/50
+
|-
+
|2-IKV-133||[[Fundamentals of Artificial Intelligence 2|Základy umelej inteligencie (2)]]||[[Maria Markosova|Markošová M.]]||2-IKV-103!||1/S||L2,S2||5||50/50
+
|-
+
|2-IKV-136||[[Computational Cognitive Neuroscience|Výpočtová kognitívna neuroveda]]||[[Igor Farkas|Farkaš I.]] || ||1/S ||L2,P2||5||70/30
+
|-
+
|2-IKV-267||[[Mathematical Logic for Cognitive Science| Matematická logika pre kognitívnu vedu]]||[http://thales.doa.fmph.uniba.sk/katc/pages/member.php?jazyk=sk&clen=zlatos Zlatoš P.] *|| ||1/S ||L2,P1||5||50/50
+
|}
+
  
* Psychológia, ''povinný výber: 5 kreditov''
+
8. '''Neurónové siete typu perceptrón:''' učenie s učiteľom, gradientová metóda učenia, využitie pri riešení úloh.
  
{| class="alternative" cellpadding="2" style="border-collapse:collapse;font-size:8pt;"
+
9. '''Neurónové siete so samoorganizáciou:''' metóda hlavných komponentov, Kohonenova mapa (SOM), základné mechanizmy, využitie pri riešení úloh.
|-
+
|2-IKV-141||[[Current Trends in Cognitive Psychology|Aktuálne trendy v kognitívnej psychológii]]||[http://dev2.uniba.sk/~gal Gál T.] ||2-IKV-111!||1/S||L2,S1||5||50/50
+
|-
+
|2-IKV-183||[[Psycholinguistics|Psycholingvistika]]||[http://www.sav.sk/?lang=sk&charset=&doc=org-user&user_no=5398 Bašnáková J.] || ||1/S ||L2,S1||5||50/50
+
|-
+
|2-IKV-143||[[Philosophy of Language|Filozofia jazyka]]||[[Dezider Kamhal|Kamhal D.]] || ||1/S ||L2,S1||5||70/30
+
|}
+
  
'''Výberové predmety'''
+
10. '''Učenie posilňovaním:''' základné koncepty, príklad metódy učenia (napr. TD).
  
{| class="alternative" cellpadding="2" style="border-collapse:collapse;font-size:8pt;"
+
11. '''Evolučné algoritmy:''' základné koncepty a mechanizmy, využitie v KV a UI.
|-
+
|2-AIN-123||[[Computer Vision 1|Počítačové videnie (1)]]||[[Milan Ftacnik|Ftáčnik M.]] || ||1/W ||L2,P2||5||40/60
+
|-
+
|2-INF-150||[http://dai.fmph.uniba.sk/courses/ml Strojové učenie]||[[Tomas Vinar|Vinař T.]]|| ||1/W ||L3,P1||6||10/90
+
|-
+
|2-IKV-184||[[Cognitive Antropology|Kognitívna antropológia]]||[http://www.freewebs.com/kanovsky/ Kanovský M.] *|| ||1/W ||L2,S1||5||60/40
+
|-
+
|2-AIN-181||[[Evolutionary Algorithms|Evolučné algoritmy]]||[[Maria Markosova|Markošová M.]] || ||1/S ||C2||3||40/60
+
|-
+
|2-IKV-167||[[Practical Classes in Robotics|Praktický seminár robotiky]]||[[Pavel Petrovic|Petrovič Pa.]] || ||1/S ||S2||3||100/0
+
|-
+
|2-IKV-261||[[Logic and Cognitive Science|Logika a kognitívna veda]]||[[Jan Sefranek|Šefránek J.]] ||2-IKV-103!||1/S||L2,S1||5||50/50
+
|-
+
|1-AIN-480||[[Neural Networks|Neurónové siete]]||[[Igor Farkas|Farkaš I.]] || ||1/S||L2,P2||6||50/50
+
|-
+
|2-IKV-164||[[Multiagent Systems|Multiagentové systémy]]||[[Andrej Lucny|Lúčny A.]] ||2-IKV-103!||1/S||L2,P2||5||50/50
+
|-
+
|2-AIN-501||[[Methods in Bioinformatics|Metódy v bioinformatike]]||[[Brona Brejova|Brejová B.]], [[Tomas Vinar|Vinař T.]] ||1-INF-310||1-2/W||L2,P2||6||60/40
+
|-
+
|2-AIN-109||[[Programming of Parallel and Distributed Systems|Programovanie paralelných a distribuovaných systémov]]||[[Damas Gruska|Gruska D.]] || ||1/S ||L3,P1||4||40/60
+
|-
+
|2-IKV-181||[[Meaning and Communication|Význam a komunikácia]]||[[Dezider Kamhal|Kamhal D.]] || ||1/S ||L2,S1||5||70/30
+
|-
+
|2-INF-238||[http://compbio.fmph.uniba.sk/vyuka/gm Grafové modely v strojovom učení]||[[Tomas Vinar|Vinař T.]] || ||1/S ||L4||6||40/60
+
|-
+
|2-IKV-142||[[Philosophy of Action|Filozofia konania]]||[http://www.fphil.uniba.sk/index.php?id=4288 Višňovský E. *]|| ||2/W ||L2,S1||5||50/50
+
|-
+
|2-IKV-232||[[Cognitive Semantics and Cognitive Theory of Representation|Kognitívna sémantika a kognitívna teória reprezentácie]]||[[Martin Takac|Takáč M.]] *|| ||2/W ||L2,S2||5||50/50
+
|-
+
|2-IKV-265||[[Speech Recognition|Rozpoznávanie reči]]||[[Marek Nagy|Nagy M.]] || ||2/W ||L2,P2||5||30/70
+
|-
+
|2-IKV-182||[[Current Theories of Consciousness|Súčasné teórie vedomia]]||[http://www.klemens.sav.sk/fiusav/view_profile_en.php?name_id=galikova_s Gáliková S.] *||2-IKV-114!||2/W||L2,S1||5||50/50&nbsp;s
+
|-
+
|2-IKV-233||[[Cognitive Laboratory|Kognitívne laboratórium]]||[[Jan Rybar|Rybár J.]] *|| ||2/W ||C3||5||50/50
+
|-
+
|2-IKV-236||[[Grounded Cognition|Ukotvená kognícia]]||[[Igor Farkaš|Farkaš I.]] *|| ||2/W ||S3||5||70/30
+
|-
+
|2-AIN-245||[[Judgement Involving Uncertainty|Usudzovanie za prítomnosti neurčitosti]]||[[Dusan Guller|Guller D.]] || ||2/W ||C4||6||40/60&nbsp;s
+
|-
+
|2-AIN-143||[[Qualitative Modelling and Simulation|Kvalitatívne modelovanie a simulácia]]||[[Martin Takac|Takáč M.]] || ||2/S ||L2,P2||6||40/60
+
|-
+
|}
+
  
Poznámka: Kurzy označené '*' môžu bežať aj v angličtine - sú určené hlavne pre zahraničných študentov na mobilite na UK (kurzy 2-IKV-232 a 2-IKV-236 sú pre nich povinné).
+
12. '''Fuzzy systémy:''' základné koncepty a mechanizmy, využitie v KV a UI.

Latest revision as of 07:56, 11 May 2018

Magisterský program Kognitívna veda

Prečítajte si Opis magisterského programu Kognitívna veda

Garantom a koordinátorom programu je prof. Ing. Igor Farkaš, Dr.
Tútorom programu je RNDr. Martin Takáč, PhD.

Program zabezpečuje Centrum pre kognitívnu vedu.

Študijný plán v slovenskej verzii a v anglickej verzii.

Od akademického roka 2016-2017 program beží v anglickom jazyku.

Štátne záverečné skúšky

Štátne skúšky sa budú konať v v zverejnenom termíne od 8:00 v miestnosti I-23. Najprv prebehnú všetky obhajoby diplomovej práce (15 min. prezentácia, potom nasledujú posudky a diskusia, max. ďalších 15 minút). Po prestávke nasledujú oba šátnicové predmety, študent si ťahá náhodne po jednej otázke, a bude mať čas na prípravu odpovedí.

2-IKV-955 Empirické metódy v kognitívnej vede

1. Percepčný systém: základné vlastnosti (organizačná sila, konštantnosť vnímania, vidieť sa učíme), hlavné teórie (prístup zdola nahor - teória priamej percepcie, templatová/šablonová teória, geonová teória, prototypová teória; prístup zhora nadol – konštruktívna percepcia).

2. Pamäť a jej procesy: systém (jednotlivé zložky), procesy (kódovanie, konsolidácia, vybavovanie a zabúdanie informácií): hlavné teórie (resp. modely), experimentálne metódy skúmania.

3. Pracovná pamäť: Baddeleyho-Hitchov model verzus Atkinson-Shiffrinov model. Behaviorálna, neurálna a klinická podpora pre tieto modely.

4. Pozornosť: Základné funkcie (bdelosť a detekcia signálov, vyhľadávanie, výberová pozornosť a delenie pozornosti) – hlavné teórie a kľúčové experimenty.

5. Reprezentácia a organizácia poznatkov v mysli/mozgu (mentálne predstavy, pojmy, schémy, scenáre, kognitívne mapy): hlavné teórie - Paivio (duálna teória), Kosslyn (mentálne predstavy), Barsalou (ukotvená kognícia) a experimentálne metódy skúmania.

6. Prirodzený jazyk: Základné vlastnosti (arbitrárnosť, generatívnosť, dynamickosť atď.), percepcia reči (koartikulácia, kategorická percepcia, multimodálnosť/McGurkov efekt atď.), produkcia reči (Leveltov model).

7. Emócie a kognícia: Klasifikácia základných emócií. Meranie emócií. Emočné učenie. Emócie a rôzne kognitívne funkcie (pamäť, pozornosť a percepcia).

8. Rozhodovacie procesy: teória očakávaného úžitku (Bernoulli), prospektová teória (Kahneman-Tversky), efekt rámcovania a ďalšie heuristiky intuitívneho usudzovania (dostupnosť, reprezentatívnosť, omyl konjunkcie, ukotvenie, iluzórna korelácia, efekt návnady atď.).

9. Behaviorálny experiment: návrh, metódy zberu a spracovania dát, vyhodnotenie experimentu.

10. Zobrazovacie metódy aktivity mozgu: EEG, PET, fMRI, TMS (priestorové a časové rozlíšenia, škály).

11. Neurálne koreláty kognitívnych funkcií: percepcia, pozornosť, pamäť, mentálne predstavy, reč a emócie.

12. Elektroencefalografia (EEG): Využitie na skúmanie kognitívnych funkcií (frekvenčná oblasť, časová oblasť – evokované a na udalosť vzťahované potenciály, topografia, BCI).

2-IKV-954 Výpočtové metódy v kognitívnej vede

1. Výpočtové paradigmy v kognitívnej vede: kognitivizmus, konekcionizmus, dynamické systémy, pravdepodobnostný prístup – základné charakteristiky a rozdiely.

2. Agent v umelej inteligencii: typy agentov, hlavné koncepty, agentový program, racionalita.

3. Typy prostredí (v umelej inteligencii) – základné charakteristiky.

4. Propozičná logika: logické agenty, reprezentácia znalosti, inferenčné mechanizmy.

5. Predikátová logika: reprezentácia znalosti, základné koncepty, dopredné a spätné zreťazenie.

6. Induktívne učenie: koncept, priestor hypotéz, rozhodovacie stromy, generalizácia.

7. Štatistické učenie: pravdepodobnosť, hypotézy, Bayesovo pravidlo, MAP a ML učenie.

8. Neurónové siete typu perceptrón: učenie s učiteľom, gradientová metóda učenia, využitie pri riešení úloh.

9. Neurónové siete so samoorganizáciou: metóda hlavných komponentov, Kohonenova mapa (SOM), základné mechanizmy, využitie pri riešení úloh.

10. Učenie posilňovaním: základné koncepty, príklad metódy učenia (napr. TD).

11. Evolučné algoritmy: základné koncepty a mechanizmy, využitie v KV a UI.

12. Fuzzy systémy: základné koncepty a mechanizmy, využitie v KV a UI.