Datové inženýrství v chemii

Předmět je zaměřen na pochopení základních statistických metod a jejich používání v analytické chemii a klinické biochemii.

Více informací o předmětu naleznete v Studijním Informačním Systému a aplikaci EMIL .

Předmět opakuje a rozšiřuje základní matematické znalosti studentů nutné pro teoretické i experimentální uplatnění. Vybrané matematické partie jsou ilustrovány na konkrétních příkladech

Více informací o předmětu naleznete v Studijním Informačním Systému a aplikaci EMIL .

Náplní přednášek jsou měřicí metody a principy využívané u moderních snímačů pro měření teploty, tlaku, průtoku a proteklého množství, polohy hladiny a pro měření složení kapalných a plynných směsí. Posluchači se rovněž seznámí se způsoby zpracování signálu snímačů. Laboratorní cvičení jsou věnována termografii, snímačům tlaku, měření tepla, měření koncentrace plynů a par v ovzduší včetně měření emisí spalovacího procesu, zpracování signálů snímačů a bezdrátovým senzorům. Podle individuálního zadání zpracovávají studenti projekt technologického měření.

Více informací o předmětu naleznete v Studijním Informačním Systému a aplikaci EMIL .

Předmět je zaměřen na obecné metody analýzy a zpracování posloupností pozorovaných dat a obrazů (http://uprt.vscht.cz/prochazka/pedag/DSPc.htm). Základní matematické metody zahrnují diskrétní Fourierovu transformaci pro analýzu vícerozměrných signálů, z-transformaci pro popis signálů a systémů a dále vybrané statistické a numerické metody včetně implementace diferenčních rovnic pro popis systémů a implementaci číslicové filtrace. Algoritmické postupy jsou realizovány v prostředí systému MATLAB a Simulink s využitím numerických metod a symbolické matematiky. Projekty zahrnují aplikace dílčích metod pro analýzu biomedicínských signálů a obrazů, zpracování dat z oblasti životního prostředí a predikci dat spotřeby energie.

Více informací o předmětu naleznete v Studijním Informačním Systému a aplikaci EMIL .

Předmět poskytuje znalost základů moderní kvantové chemie, tedy kvantové teorie molekul a molekulových systémů. Student se naučí základním pilířům teorie a získá také praktické dovednosti při řešení problémů v oblastech fyzikální chemie, spektroskopie, anorganické a organické chemie metodami teoretické chemie. Cílem přemětu je podat teoretický základ pro kvalifikované užívání kvantově-chemických přístupů a modelování.

Více informací o předmětu naleznete v Studijním Informačním Systému a aplikaci EMIL .

Cílem předmětu je seznámit studenty s principy chemicko-inženýrských výpočtů, demonstrovat použití některých stavových rovnic a termodynamických modelů, které jsou používány v komerčních programech. V přednáškové části jsou shrnuty (odvozeny) základní vztahy a vysvětleny postupy některých výpočtů. K tomu je využíván výpočetní software Maple. Ve výpočetní části předmětu se studenti učí aplikovat Maple software pro řešení úloh, ve kterých se obvykle uvažuje reálné chování látek.

Více informací o předmětu naleznete v Studijním Informačním Systému a aplikaci EMIL .

Předmět je určen pro studenty magisterského stupně a je zaměřen na praktickou aplikaci pokročilých metod fyzikální chemie.

Více informací o předmětu naleznete v Studijním Informačním Systému a aplikaci EMIL .

Cvičení navazuje na přednášku z kvantové chemie. Jeho cílem je poskytnout posluchači základní znalost prakticky pojaté kvantové chemie. Předmět je vhodný pro studenty různých oborů, kteří se s molekulárně orientovanými výpočetními metodami setkávají ve své praxi.

Více informací o předmětu naleznete v Studijním Informačním Systému a aplikaci EMIL .

Předmět je zaměřen na obecné znalosti nutné pro vývoj algoritmů, jejich zpracování a následnou verifikaci. Součástí je prezentace základních principů procedurálního programování, jazykových struktur, konstrukce příkazů a datových typů včetně zásad návrhu a realizace vybraných algoritmických struktur. Cílem je v prostředí Matlab ukázat principy a metody procedurálního programování a royvinout praktické návyky řešením rozmanitých úloh.

Více informací o předmětu naleznete v Studijním Informačním Systému a aplikaci EMIL .

Předmět pokrývá základy statistické termodynamiky klasických molekulárních systémů a její aplikace pro molekulového modelování. Výklad zahrnuje též obecné metody matematické statistiky, které lze využít i v mnoha jiných oborech.

Více informací o předmětu naleznete v Studijním Informačním Systému a aplikaci EMIL .

Cílem předmětu je nastínit základní principy různých statistický metod pro analýzu mnohorozměrných dat. Důraz
bude kladen na ověřování předpokladů jednotlivých metod a interpretaci jejich výsledků. Studenti si vyzkouší
řešení konkrétních úloh pomocí programu R.

Více informací o předmětu naleznete v Studijním Informačním Systému a aplikaci EMIL .

Předmět Úvod do Pythonu poskytuje základní přehled o možnostech jazyka Python a jeho možných aplikacích.
Studenti se seznámí s datovými strukturami, řízením toku programu a základními funkcemi jazyka Python, včetně
tvorby dokumentace, práce s verzovacím systémem, testováním kódu a používáním balíčků numpy a matplotlib.

Více informací o předmětu naleznete v Studijním Informačním Systému a aplikaci EMIL .

V návaznosti na základní kurz fyzikální chemie rozvíjí předmět oblast chemické kinetiky. Student se seznámí se základními pojmy chemické kinetiky, experimentálními metodami, metodami pro řešení rychlostních schémat a teoretickými přístupy pro odhad rychlostních parametrů chemických reakcí. Techniky chemické kinetiky budou aplikovány na řadu konrétních situací, kupř. na polymerizační reakce či katalytické děje.

Více informací o předmětu naleznete v Studijním Informačním Systému a aplikaci EMIL .

Předmět podává ucelený přehled o metodách používaných pro predikci fyzikálně-chemických veličin. Přednášky jsou doplněny o řadu ukázek použití predikčních metod pro řešení reálných chemicko-inženýrských problémů, použití komerčních kvantově-chemických programů a jiných programových prostředků pro predikci fyzikálně-chemických dat.

Více informací o předmětu naleznete v Studijním Informačním Systému a aplikaci EMIL .

Předmět je zaměřen na seznámení s konstrukcí, optimalizací a využitím matematických modelů neuronových sítí. Součástí předmětu jsou studie návrhu a užití umělých neuronových sítí (i) pro potlačování rušivých složek signálů, (ii) pro predikci časových řad včetně využití rekurentních sítí a dále (iii) pro klasifikaci vlastností signálů nebo obrazů na základě dané matice vzorů. Aplikační příklady jsou zaměřené na zpracování biomedicínských vícerozměrných signálů a dat z oblasti životního prostředí. Veškeré výpočetní algoritmy jsou konstruované a ověřované ve výpočetním prostředí systému MATLAB.

Více informací o předmětu naleznete v Studijním Informačním Systému a aplikaci EMIL .

Předmět je zaměřen na použití pokročilých metod zpracování vícerozměrných signálů při analýze a zpracování obrazů. Důraz je kladen na jejich praktické využití při zpracování reálných obrazů souvisejících s aplikacemi v chemii, biomedicíně a materiálovém inženýrství.

Více informací o předmětu naleznete v Studijním Informačním Systému a aplikaci EMIL .

Cílem je poskytnout přehled klasických i moderních optimalizačních metod a aplikovat je na řešení praktických inženýrských problémů. Studenti se naučí formulovat optimalizační problémy, stanovit požadavky a omezení kladená na řešení, převést optimalizační problém do korektní matematické formy, použít odpovídající numerické algoritmy ve vhodném výpočetním prostředí (Matlab: Symbolic Math Toolbox, Optimization Toolbox a Microsoft Excel: Solver) a ověřit a kriticky vyhodnotit získané řešení.

Více informací o předmětu naleznete v Studijním Informačním Systému a aplikaci EMIL .

Cílem předmětu je návrh mikroskopických teoretických modelů, které umožňují propojení klasických experimentů a počítačových simulací. Vybraná témata budou ilustrována na současných publikacích ve fyzikálně-chemických impaktovaných časopisech. Aparát statistické termodynamiky a techniky molekulárně dynamických simulací budou využity pro termodynamický popis systémů a jejich dynamiku. Kromě atomárních simulací se budeme věnovat i návrhu zhrubených, coarse-grained (CG) modelů, a provedeme srovnání s klasickými mean-field teoriemi (Flory, Debye-Hückel, Kramersova teorie). Nedílnou součástí předmětu jsou samostatné studentské projekty na zvolené téma, kde budou studenti pracovat s konkrétními teoretickými modely, probíranými v přednáškách.

Více informací o předmětu naleznete v Studijním Informačním Systému a aplikaci EMIL .

Předmět Strojové učení v Pythonu se zabývá praktickým využitím programovacího jazyka Python v oblasti strojového
učení. Studenti se seznámí s aktuálními algoritmy strojového učení a s moderní platformou Tensorflow a Keras.
Důraz je kladen na použití metod strojového učení v chemii a na schopnost studentů samostatně aplikovat tyto
metody na praktické problémy.

Více informací o předmětu naleznete v Studijním Informačním Systému a aplikaci EMIL .

Semestrální projekt DICH představuje samostatnou ucelenou práci, při které má student prokázat schopnost
samostatně řešit zadanou úlohu komplexního charakteru. Zadávaná tematika projektu souvisí s vědeckou činností
pracoviště, které bude zaštiťovat jeho budoucí diplomovou práci.

Více informací o předmětu naleznete v Studijním Informačním Systému a aplikaci EMIL .

V rámci předmětu jsou nejprve zopakovány základní principy řešení chemické a iontové rovnováhy. Následuje rozšíření na problematiku simultánního řešení více reakcí. Je probrán nestechiometrický způsob řešení chemické rovnováhy pro velký počet chemických reakcí (včetně nezbytného matematického základu) a způsob řešení chemických rovnováh v systémech obsahujících pevnou fázi.

Více informací o předmětu naleznete v Studijním Informačním Systému a aplikaci EMIL .

Předmět pokrývá pokročilejší partie kvantové mechaniky, které nejsou součástí základních kurzů fyziky na chemických vysokých školách. Cílem je seznámit studenta s používanými pojmy, technikami a metodami kvantové teorie se zřetelem na chemické aplikace.

Více informací o předmětu naleznete v Studijním Informačním Systému a aplikaci EMIL .

Předmět zahrnuje vybrané oblasti umělé inteligence se zaměřením na srovnání možností reprezentace znalostí a odvozování bez uvažování neurčitosti a s neurčitostí. V praktické části předmětu je pozornost zaměřena na návrh fuzzy systémů v prostředí Matlabu a pravidlových systémů v prostředí CLIPS.

Více informací o předmětu naleznete v Studijním Informačním Systému a aplikaci EMIL .

Student se seznámí se základy kvantové mechaniky, molekulové mechaniky, a výpočetních postupů v chemii. Důraz je kladen na spektroskopické metody, jako vibrační a NMR spektroskopie. Přednáška je doplněná cvičením na počítačích.

Více informací o předmětu naleznete v Studijním Informačním Systému a aplikaci EMIL .

Cílem předmětu je prohloubení teoretických znalostí studentů magisterského stupně prostřednictvím praktické aplikace pokročilých experimentálních metod fyzikální chemie.

Více informací o předmětu naleznete v Studijním Informačním Systému a aplikaci EMIL .

Cílem předmětu je seznámit studenty s fyzikální motivací, zavedením, vlastnostmi a různými možnostmi použití Fourierovy transformace, diskrétní FT, rychlé FT, jedno a vícerozměrné FT, inverzní FT, konvoluce, dekonvoluce, teorie distribucí, zejména Diracovy delta distribuce a rozkladem na singulární hodnoty (SVD), a to jak na počítači, tak ručně, zejména s ohledem na zpracování signálu, např. zvukového, obrazového a z infračervené spektroskopie.

Více informací o předmětu naleznete v Studijním Informačním Systému a aplikaci EMIL .

Předmět je zaměřen na problematiku paralelního programování a distribuovaného zpracování dílčích procedur. Součástí předmětu je i rozbor komunikace a časové náročnosti jednotlivých procesů a odhad výkonnosti navržených paralelních procedur. Implementace studovaných metod je v programovacím jazyku JAVA.

Více informací o předmětu naleznete v Studijním Informačním Systému a aplikaci EMIL .

Předmět je zaměřen na využití matematické statistiky při rozpoznávání obrazů. Důraz je kladen na základní pojmy, souvislosti s matematickou stastistikou, programovacími technikami, práci s odbornou literaturou, realnými daty a na rozvoj technické invence při konstrukci příznakového popisu.

Více informací o předmětu naleznete v Studijním Informačním Systému a aplikaci EMIL .

Cílem diplomové práce je prokázat schopnost studentů samostatně vyřešit zadané téma práce, popsat metody a výsledky řešení, kriticky zhodnotit a diskutovat získané výsledky, formulovat nejdůležitější závěry. Práce typicky sestává z literární části, v níž student vypracuje literární rešerši z odborné, převážně cizojazyčné literatury , při níž si rozšíří teoretické znalosti v oblasti tématu diplomové práce, a části praktické. Praktická část má experimentální nebo výpočetní charakter a vyžaduje aktivní aplikaci znalostí a dovedností získaných v předchozím studiu a poznatků získaných v literární části k tomu, aby byly získány původní výsledky. Součástí práce musí být přehledná a adekvátní prezentace dosažených výsledků, jejich kritické zhodnocení a diskuse v kontextu současného stavu poznání, prezentovaného v literární části, a formulace závěrů, dokumentujících splnění cílů práce.

Více informací o předmětu naleznete v Studijním Informačním Systému a aplikaci EMIL .