cs@cs.ucy.ac.cy | +357-22-892700

| | | | MyCS Portal |

Περιγραφές Μαθημάτων Μεταπτυχιακών Προγραμμάτων

Σε κάθε περιγραφή εμφανίζεται το όνομα του διδάσκοντος κατά το ακαδημαϊκό έτος 2017/2018 ή του εισηγητή του μαθήματος για μαθήματα που δεν προσφέρονται κατά το ακαδημαϊκό έτος 2017/2018. Η γλώσσα διδασκαλίας όλων των μαθημάτων είναι η ελληνική.

ΕΠΛ 601 Κατανεμημένα Συστήματα

Τύπος: Μάθημα Εξειδίκευσης για ΜΔΥ - Μάθημα Περιορισμένης Επιλογής για ΜΕΠ, ΜΕΣ και ΕΜ

Επίπεδο: Μεταπτυχιακό

Εξάμηνο: Χειμερινό

Πίστωση: 8 μονάδες ECTS Διδάσκων: Χρ. Γεωργίου

Στόχοι: Εξοικείωση με θεμελιώδεις έννοιες και αρχές των κατανεμημένων συστημάτων σε βάθος και σε πλάτος. Ανάπτυξη επιδεξιοτήτων σχεδίασης, ανάλυσης και προγραμματισμού κατανεμημένων συστημάτων και αλγορίθμων.

Περιεχόμενο: Βασικές έννοιες και αρχές κατανεμημένων συστημάτων. Επικοινωνία στα κατανεμημένα συστήματα. Ίνες, διεργασίες και συγχρονισμός. Ονοματολογία. Κατανεμημένα συστήματα αρχείων και κατανεμημένα λειτουργικά συστήματα. Ασφάλεια και κρυπτογραφία στα κατανεμημένα συστήματα. Κατανεμημένη κοινόχρηστη μνήμη, και θέματα συνέπειας της. Κατανεμημένοι αλγόριθμοι και κατανεμημένος προγραμματισμός. Ανοχή Σφαλμάτων. Σχεδίαση και ανάπτυξη εφαρμογών σε κατανεμημένα περιβάλλοντα. Περιπτωσιακές μελέτες συγκεκριμένων κατανεμημένων συστημάτων (π.χ. PlanetLab). Εξάσκηση με προγραμματιστικό θέμα ή προγραμματιστικές ασκήσεις.

Προαπαιτούμενα:---------------

Βιβλιογραφία:

  1. Α. S. Tanenbaum και Μ. van Steen, Κατανεμημένα Συστήματα: Αρχές και υποδείγματα, Εκδόσεις ΚΛΕΙΔΑΡΙΘΜΟΣ, 2005.
  2. G. Coulouris, J. Dollimore καιT. Kindberg, Distributed Systems – Concepts and Design, 4th Edition, Addison-Wesley, 2005.

Μέθοδοι διδασκαλίας: Διαλέξεις (3 ώρες εβδομαδιαίως), Φροντιστήριο (1 ώρα εβδομαδιαίως) και Εργαστήριο (2 ώρες εβδομαδιαίως).

Αξιολόγηση: Τελική εξέταση, ενδιάμεση εξέταση και κατ’ οίκον εργασία (προγραμματιστικές εργασίες).

ΕΠΛ 602 Θεμελιώσεις Τεχνολογιών Διαδικτύου

Τύπος: Μάθημα Εξειδίκευσης για ΜΔΥ και ΕΜ - Μάθημα Περιορισμένης Επιλογής για ΜΕΠ και ΜΕΣ

Επίπεδο: Μεταπτυχιακό

Εξάμηνο: ……………….

Πίστωση: 8 μονάδες ECTS

Διδάσκων: Μ. Δικαιάκος

Στόχοι: Παροχή του αναγκαίου υπόβαθρου για τη διεξαγωγή έρευνας σε συστήματα και υπηρεσίες Διαδικτύου. Εξέταση επιλεγμένων θεμάτων από την πρόσφατη ερευνητική βιβλιογραφία.

Περιεχόμενο: Θέματα Αρχιτεκτονικής και Σχεδιασμού Παγκόσμιου Ιστού Πληροφοριών, Ανασκόπηση Πρωτοκόλλων Διαδικτύου (TCP, IP, DNS), Σχεδιασμός Πρωτοκόλλων Παγκόσμιου Ιστού (HTTP), Εναποθήκευση Πληροφορικών Ιστού (Web Caching), Χαρακτηρισμός και Μοντελοποίηση Ιστού (Web Characterization), Δίκτυα Μετάδοσης Πληροφοριών (Content Distribution Networks), Ομότιμα Δίκτυα (Peer-to-Peer Networks).

Προαπαιτούμενα:---------------

Βιβλιογραφία:

  1. R. Krishnamurthy καιJ. Rexford, Web Protocols and Practice, Addison-Wesley, 2001.
  2. M. Hofmann καιL. R. Beaumont, Content Networking: Architecture, Protocols and Practice, Morgan Kaufman, 2005.

Μέθοδοι διδασκαλίας: Διαλέξεις (3 ώρες εβδομαδιαίως) και Εργαστήριο (1.5 ώρες εβδομαδιαίως).

Αξιολόγηση: Τελική εξέταση, ενδιάμεση εξέταση, κατ’ οίκον εργασία και συμμετοχή στην τάξη.

ΕΠΛ 603 Προχωρημένα Θέματα Τεχνολογίας Λογισμικού

Τύπος: Μάθημα Εξειδίκευσης για ΕΜ - Μάθημα Περιορισμένης Επιλογής για ΜΕΠ, ΜΕΣ και ΕΜ

Επίπεδο: Μεταπτυχιακό

Εξάμηνο: Χειμερινό

Πίστωση: 8 ECTS μονάδες

Διδάσκων: Στ. Λοΐζου Κλεάνθους

Στόχοι: Εξοικείωση με προχωρημένα θέματα Τεχνολογίας Λογισμικού με έμφαση σε δύο άξονες: (1) Αρχές σχεδιασμού και υλοποίησης κλιμακώσιμων συστημάτων λογισμικού, με βάση τις μοντέρνες μεθόδους ανάπτυξης τέτοιου είδους συστημάτων που είναι το σπονδυλωτό λογισμικό, οι αρχιτεκτονικές λογισμικού και οι ενδιάμεσες πλατφόρμες και (2) Ειδικά θέματα ανάπτυξης συστημάτων λογισμικού όπως είναι η μηχανική απαιτήσεων, τα συστήματα πραγματικού χρόνου και η εκτίμηση του κόστους λογισμικού.

Περιεχόμενο: Θέματα σπονδυλωτού λογισμικού: Αρχές ανάπτυξης κλιμακώσιμων συστημάτων βασισμένων στο σπονδυλωτό λογισμικό. Τεχνικές μοντελοποίησης. Αρχιτεκτονικές λογισμικού. Διαχείριση διάταξης συστήματος. Συντονιστικός προγραμματισμός. Ενδιάμεσες πλατφόρμες ανάπτυξης συστημάτων. Σύνθεση λογισμικού. Στοιχεία κατανεμημένου προγραμματισμού. Προχωρημένα θέματα στην Τεχνολογία Λογισμικού: Τεχνολογία Απαιτήσεων, Συστήματα Πραγματικού Χρόνου, Σχεδίαση με Επαναχρησιμοποίηση, Εκτίμηση κόστους λογισμικού, Συστήματα Κληρονομιάς, Εξέλιξη Λογισμικού.

Προαπαιτούμενα: Προπτυχιακό μάθημα ισοδύναμο προς το ΕΠΛ 343 (Τεχνολογία Λογισμικού).

Βιβλιογραφία:

  1. C. Szyperski,Component Software: Beyond Object-Oriented Programming, Second Edition, Addison-Wesley, 2002.
  2. I. Sommerville, Software Engineering, Ninth Edition, Addison-Wesley, 2011

Μέθοδοι διδασκαλίας: Διαλέξεις (3 ώρες εβδομαδιαίως) και Εργαστήριο (1.5 ώρες εβδομαδιαίως).

Αξιολόγηση: Τελική εξέταση και κατ’ οίκον εργασία (ομαδικές εργασίες).

ΕΠΛ 604 Τεχνητή Νοημοσύνη

Τύπος: Μάθημα Εξειδίκευσης για ΜΕΣ - Μάθημα Περιορισμένης Επιλογής για ΜΕΠ, ΜΔΥ και ΕΜ

Επίπεδο: Μεταπτυχιακό

Εξάμηνο:Χειμερινό

Πίστωση:8 μονάδες ECTS

Διδάσκων: Γ. Δημόπουλος, Χρ. Χριστοδούλου

Στόχοι: Εισαγωγή στις θεμελιώδεις αρχές και τεχνικές που υποστηρίζουν και διέπουν τη λειτουργία συστημάτων λογισμικού τα οποία μπορούν να επιδείξουν κάποιας μορφής "νοημοσύνη". Μετά την ολοκλήρωση του μαθήματος οι φοιτητές θα γνωρίζουν ποια είναι η σύγχρονη αντίληψη για την Υπολογιστική ή Τεχνητή Νοημοσύνη ποια είναι τα κύρια προβλήματα που αυτή εξετάζει και ποιες είναι οι βασικές μέθοδοι που χρησιμοποιούνται για την επίλυση τους.

Περιεχόμενο: Εισαγωγή στην Τεχνητή Νοημοσύνη. Ευφυείς Διεκπεραιωτές. Αναζήτηση. Ικανοποίηση Περιορισμών. Αναπαράσταση γνώσης και εξαγωγή συμπερασμάτων. Προγραμματισμός Δράσης. Αναπαράσταση χρόνου/αλλαγής. Εισαγωγή στη Μηχανική Μάθηση. Εισαγωγή στα Τεχνητά Νευρωτικά Δίκτυα. Μονοεπίπεδα και Πολυεπίπεδα perceptrons. Νευρωνικά Δίκτυα τύπου Hopfield και μηχανές Boltzmann, Αυτοοργανούμενοι Χάρτες, Δίκτυα με Συναρτήσεις Αξονικών Βάσεων, Ενισχυτική Mάθηση, Νευρωνικά Δίκτυα με ανάδραση.

Προαπαιτούμενα:---------------

Βιβλιογραφία:

  1. S. Russel καιP. Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Second Edition, Prentice Hall, 2002.
  2. S. Haykin, Neural Networks and Learning Machines, Third Edition, Pearson Education, 2009.

Μέθοδοι διδασκαλίας: Διαλέξεις (3 ώρες εβδομαδιαίως) και Φροντιστήριο (1,5 ώρες εβδομαδιαίως).

Αξιολόγηση: Τελική εξέταση, ενδιάμεση εξέταση και κατ’ οίκον εργασία.

ΕΠΛ 605 Προχωρημένη Αρχιτεκτονική Υπολογιστών

Τύπος: Μάθημα Εξειδίκευσης για ΕΜ - Μάθημα Περιορισμένης Επιλογής για ΜΕΠ, ΜΔΥ και ΜΕΣ

Επίπεδο: Μεταπτυχιακό Εξάμηνο: ……………….

Πίστωση: 8 μονάδες ECTS

Διδάσκων: ………………

Στόχοι: Με την ολοκλήρωση του μαθήματος οι φοιτητές θα γνωρίζουν (α) τη σύγχρονη μεθοδολογία αξιολόγησης και σύγκρισης επίδοσης υπολογιστικών συστημάτων, (β) τις βασικές και προχωρημένες αρχές που διέπουν την οργάνωση μοντέρνων επεξεργαστών, και (γ) σύγχρονες τάσεις στην περιοχή της αρχιτεκτονικής υπολογιστών. Επίσης με τη χρήση των διαφόρων εργαλείων, που εισάγονται στο μάθημα, για την εκπόνηση εργασιών θα έχουν εξερευνήσει σε βάθος κάποιες πτυχές της αρχιτεκτονικής υπολογιστών.

Περιεχόμενο: Αξιολόγηση και σύγκριση της απόδοσης και συγκριτικά προγράμματα. Βασικές Αρχές Μικροαρχιτεκτονικής Μοντέρνων Επεξεργαστών. Διασωλήνωση, παράλληλη προσκόμιση και εκτέλεση εντολών, πρόβλεψη. Ιεραρχία (πολλαπλά επίπεδα) μνήμης, και στατική/δυναμική χρονοδρομολόγησης. Μοντέρνοι Επεξεργαστές. Σύγχρονη ερευνητική δραστηριότητα στην Αρχιτεκτονική Υπολογιστών.

Προαπαιτούμενα: Προπτυχιακό μάθημα ισοδύναμο με το ΕΠΛ 221 (Οργάνωση Υπολογιστών και Συμβολικός Προγραμματισμός) και προπτυχιακό μάθημα ισοδύναμο με ΕΠΛ 222 (Λειτουργικά Συστήματα).

Βιβλιογραφία:

  1. J. Henessy και D. Patterson, Computer Architecture: A Quantitative Approach, 3rd Edition, Morgan Kaufmann, 2002.
  2. Επιλεγόμενα ερευνητικά άρθρα από τη βιβλιογραφία.

Μέθοδοι διδασκαλίας: Διαλέξεις (3 ώρες εβδομαδιαίως) και Εργαστήριο (1.5 ώρες εβδομαδιαίως).

Αξιολόγηση: Τελική εξέταση, ενδιάμεση εξέταση, κατ’ οίκον εργασία (τελική εργασία, ενδιάμεσες εργασίες), συμμετοχή στην τάξη και σύντομη παρουσίαση.

ΕΠΛ 606 Δίκτυα Υπολογιστών και το Διαδίκτυο

Τύπος: Μάθημα Εξειδίκευσης για ΜΔΥ και ΕΜ - Μάθημα Περιορισμένης Επιλογής για ΜΕΠ και ΜΕΣ

Επίπεδο: Μεταπτυχιακό

Εξάμηνο: Χειμερινό

Πίστωση: 8 μονάδες ECTS Διδάσκων: Β. Βασιλείου

Στόχοι: Κατανόηση (σε μεταπτυχιακό επίπεδο) βασικών εννοιών και ζητημάτων αναφορικά με τα Δίκτυα Υπολογιστών και το Διαδίκτυο. Εξοικείωση με τις σύγχρονες αντιλήψεις για τα Δίκτυα Υπολογιστών και κατανόηση των σχετικών ανοικτών ερευνητικών προβλημάτων.

Περιεχόμενο: Εισαγωγή στα Δίκτυα Υπολογιστών και το Διαδίκτυο. TCP/IP σουίτα πρωτοκόλλων, ποιότητα υπηρεσίας, νέα γενεά πρωτοκόλλων για το Διαδίκτυο. Νέες αρχιτεκτονικές, πρωτόκολλα και πρότυπα (π.χ. DiffServ, IPv6, MPLS), διασύνδεση δικτύων, ανάλυση επιδόσεων (π.χ. θεωρία ουρών και ανάλυση επίδοσης δικτύων). Κριτική αξιολόγηση της αποδοτικότητας των δικτύων. Θέματα σχεδιασμού, βελτιστοποίησης και ελέγχου δικτύων.

Προαπαιτούμενα: Προπτυχιακό μάθημα ισοδύναμο με το ΕΠΛ 324 (Επικοινωνίες και Δίκτυα).

Βιβλιογραφία:

  1. L. Peterson καιB. Davies, Computer Networks: A Systems Approach, Fifth Edition, Morgan Keufmenn, 2011.
  2. J. F. Kurose καιK. W. Ross, Computers Networking – A Top Down Approach to the Internet, Sixth Edition, Addison-Wesley, 2011.

Μέθοδοι διδασκαλίας: Διαλέξεις (3 ώρες εβδομαδιαίως), Φροντιστήριο (1 ώρα εβδομαδιαίως) και Εργαστήριο (2 ώρες εβδομαδιαίως).

Αξιολόγηση: Τελική εξέταση και κατ’ οίκον εργασία (Ατομική ή Ομαδική Εργασία και εργαστηριακές ασκήσεις).

ΕΠΛ 607 Γραφικός και Εικονικός Υπολογισμός

Τύπος: Μάθημα Εξειδίκευσης για ΕΜ

Μάθημα Περιορισμένης Επιλογής για ΜΕΠ, ΜΔΥ και ΜΕΣ

Επίπεδο: Μεταπτυχιακό

Εξάμηνο: Χειμερινό

Πίστωση: 8 μονάδες ECTS

Διδάσκοντες: Γ. Χρυσάνθου

Στόχοι: Διδασκαλία των βασικών αρχών της ψηφιακής επεξεργασίας εικόνας, της μηχανικής όρασης και γραφικών υπολογιστών. Οι τρεις αυτοί τομείς συναντώνται σε πληθώρα πρόσφατων εφαρμογών λόγω των ραγδαίων πρόσφατων εξελίξεων στην τεχνολογία υλικού και τους σχετικούς αλγόριθμους. Έμφαση σε βιομηχανικές και βιο-ιατρικές εφαρμογές, καθώς επίσης και σε εφαρμογές εικονικής πραγματικότητας.

Περιεχόμενο: Δυαδική επεξεργασία εικόνων, ιστόγραμμα εικόνας, διακριτός μετασχηματισμός fourier, γραμμικό και μη γραμμικό φιλτράρισμα εικόνων, συμπίεση εικόνας, ανάλυση εικόνας, ψηφιακή επεξεργασία βίντεο. Βασικές αρχές 3Δ γραφικών: αναπαράσταση αντικειμένων με πολυγωνική μορφή, μετασχηματισμοί, τοπικό και γενικό σύστημα συντεταγμένων, γράφημα σκηνής, ορισμός κάμερας και οπτικού πεδίου, προοπτική και ορθογραφική προβολή, αποκοπή στις δύο και τρείς διαστάσεις, σάρωση πολυγώνων, απόκρυψη πίσω επιφανειών, απόκρυψη επιφανειών με τις μεθόδους Z-byffer και BinarySpacePartitioningTrees, τοπικός φωτισμός με τις μεθόδους flat, Phong & Gouraudshading, δημιουργία εικόνων σε πραγματικό χρόνο, εφαρμογές.

Προαπαιτούμενα: Προγραμματισμός σε C, βασική Γραμμική Άλγεβρα

Βιβλιογραφία:

  1. A. Watt καιF. Policarpo, The Computer Image, Addison–Wesley, 1998.
  2. R. C. Gonzalez καιR. E. Woods, Digital Image Processing, Second Edition, Addison–Wesley, 2002.
  3. M.Slater, A. Steed καιY. Chrysanthou, Computer Graphics and Virtual Environments: From Realism to Real-Time, Addison-Wesley, 2001.

Μέθοδοι διδασκαλίας: Διαλέξεις (3 ώρες εβδομαδιαίως), Εργαστήριο (1.5 ώρες εβδομαδιαίως).

Τρόποι αξιολόγησης: Τελική εξέταση, ενδιάμεση εξέταση, κατ’ οίκον εργασία και μελέτη.

ΕΠΛ 608 Προγραμματισμός για Ηλεκτρονικά Παιχνίδια και Διαδραστικές Τεχνολογίες

Τύπος: Μάθημα Εξειδίκευσης για ΜΗΠ

Επίπεδο: Μεταπτυχιακό

Εξάμηνο: ……….

Πίστωση: 8 μονάδες ECTS

Διδάσκων: ……………….

Στόχοι: Εκμάθηση θεωρίας και δεξιοτήτων ανάπτυξης λογισμικού για την κατανόηση και επίλυση υπολογιστικών προβλημάτων που συχνά συναντώνται κατά την δημιουργία ηλεκτρονικών παιχνιδιών και άλλων σύγχρονων διαδραστικών εφαρμογών. Αυτό επιτυγχάνεται μέσω της διδασκαλίας μεθόδων ανάλυσης προβλημάτων, της κατασκευής κατάλληλων αλγορίθμων για την επίλυσή τους και της υλοποίησης αυτών, αρχικά με τη χρήση οπτικού προγραμματισμού και ακολούθως γλωσσών προγραμματισμού τρίτης γενιάς.

Περιεχόμενο: Ενότητες που σχετίζονται με (α) την εισαγωγή στη χρήση υπολογιστών και γλωσσών προγραμματισμού για τη δημιουργία παιχνιδιών και διαδραστικών εφαρμογών, (β) ανάλυση, προδιαγραφή και επίλυση προβλημάτων εφαρμογών Γραφικών Υπολογιστών, (γ) αφαιρετικότητα προγράμματος και δεδομένων, (δ) δόμηση, άρθρωση, τεκμηρίωση και τεχνικές υλοποίησης καλού προγραμματισμού, αποσφαλμάτωση και επαναχρησιμοποίηση πηγαίου κώδικα, (ε) πρακτική χρήση γλώσσας οπτικού προγραμματισμού (Alice) και γλώσσας δέσμης ενεργειών (Processing).

Προαπαιτούμενα:------------

Βιβλιογραφία:

  1. C. Reas και B. Fry, Getting Started with Processing, O'Reilly Media, 2010.
  2. Α. S. Glassner, Processing for Visual Artists: How to Create Expressive Images and Interactive Art, A K Peters, 2010.

Μέθοδοι διδασκαλίας: Διαλέξεις (3 ώρες εβδομαδιαίως), Εργαστήριο (1.5 ώρες εβδομαδιαίως).

Τρόποι αξιολόγησης: Τελική εξέταση, ενδιάμεση εξέταση και κατ’ οίκον εργασία.

ΕΠΛ 646 Προχωρημένα Θέματα Βάσεων Δεδομένων

Τύπος: Μάθημα Εξειδίκευσης για ΜΔΥ και ΕΜ - Μάθημα Περιορισμένης Επιλογής για ΜΕΠ και ΜΕΣ

Επίπεδο: Μεταπτυχιακό

Εξάμηνο: ………….

Πίστωση: 8 μονάδες ECTS

Διδάσκοντες: Δ. Ζεϊναλιπούρ

Στόχοι: Κατανόηση προχωρημένων εννοιών και νέων ερευνητικών κατευθύνσεων στο πεδίο των Βάσεων Δεδομένων. Διερεύνηση των ακόλουθων τεσσάρων αξόνων: (1) Θεωρία και Υλοποίηση Συστημάτων Βάσεων Δεδομένων, (2) Κατανεμημένες Βάσεις, Διαδικτυακές Βάσεις και Βάσεις Νεφέλης, (3) Χωρό-χρονική Διαχείριση Δεδομένων, Διαχείριση Δεδομένων σε Δίκτυα Αισθητήρων, Διαχείριση Δεδομένων σε Κινητές Συσκευές, άλλα προχωρημένα και επιλεγμένα θέματα από την πρόσφατη ερευνητική βιβλιογραφία.

Περιεχόμενο: (i) Ανασκόπηση βασικών αρχών που διέπουν τη λειτουργία σύγχρονων σχεσιακών βάσεων δεδομένων για την αποθήκευση και ευρετηρίαση δεδομένων, τη βελτιστοποίηση επερωτήσεων, τη διαχείριση δοσοληψιών, ταυτοχρονίας και επαναφερσιμότητας. (ii) Θεμελιώσεις Κατανεμημένων Βάσεων, Δικτυακών Βάσεων και Βάσεων Νεφέλης (ΝoSQL και NewSQL): Αλγόριθμοι επεξεργασίας επερωτημάτων και διαχείριση δοσοληψιών σε κατανεμημένες βάσεις δεδομένων, Διαχείριση Ημι-δομημένων Δεδομένων (XML/JSON, XPath/XQuery, CouchDB/Couchbase), εισαγωγή σε υπολογισμούς νεφέλης (GFS, NFS, Hadoop, Αρχές Επανάληψης/Συνέπειας δεδομένων), Μεγάλα Δεδομένα (Map-Reduce, Apache Hadoop, PIG), Βάσεις Στηλών (Bigtable, HBase, Cassandra), Βάσεις Γράφων (Twitter FlockDB) και Ανασκόπηση NewSQL (Google Spanner και F1); (iii) Διαχείριση Χώρο-Χρονικών Δεδομένων (τροχιές, ιδιωτικότητα, ανάλυση) και εξειδικευμένα ευρετήρια (R-Trees, Αρχεία Πλέγματος) άλλα και επιλεγμένα και προχωρημένα θέματα όπως: Ενσωματωμένες Βάσεις (sqlite), Διαχείρισης Δεδομένων σε Δίκτυα Αισθητήρων, Έξυπνων Κινητών Συσκευών και Συστημάτων Πληθοπορισμού, Ενεργειακά-συνειδητή Επεξεργασία Δεδομένων, Μνήμες Flash και Διαχείρισης Δεδομένων σε Συστήματα Ροών.

Προαπαιτούμενα: Προπτυχιακό μάθημα ισοδύναμο με το ΕΠΛ 342 (Βάσεις Δεδομένων).

Βιβλιογραφία:

  1. S. Abiteboul, I. Manolescu, P. Rigaux, M.-C. Rousset, P. Senellart, Web Data Management, Cambridge University Press, 2011.
  2. R. Elmasri, S. Navathe, Fundamentals of Database Systems, 6th Edition, Addison-Wesley, 2011.
  3. T. Özsu, P. Valduriez,, Principles of Distributed Database Systems, 3rd Edition, Springer Press, 2011.
  4. R. Ramakrishnan καιJ. Gehrke, Database Management Systems, Thrid Edition, McGraw-Hill, 2003.
  5. Επιλεγμένα ερευνητικά άρθρα από τη διεθνή βιβλιογραφία.

Μέθοδοι διδασκαλίας: Διαλέξεις (3 ώρες εβδομαδιαίως), Εργαστήριο (1.5 ώρες εβδομαδιαίως).

Τρόποι αξιολόγησης: Τελική εξέταση, ενδιάμεση εξέταση και κατ’ οίκον εργασία (εργασίες και παρουσίαση ερευνητικού άρθρου).

ΕΠΛ 651 Κινητός Υπολογισμός και Διαχείριση Δεδομένων

Τύπος: Μάθημα Εξειδίκευσης για ΜΔΥ και ΕΜ - Μάθημα Περιορισμένης Επιλογής για ΜΕΠ και ΜΕΣ

Επίπεδο: Μεταπτυχιακό

Εξάμηνο: Εαρινό

Πίστωση: 8 μονάδες ECTS Διδάσκων: Γ. Σαμάρας

Στόχοι: Εισαγωγή στις θεμελιώδεις έννοιες, εφαρμογές και περιορισμούς του κινητού υπολογισμού. Εξοικείωση με πρακτικές εφαρμογές και ερευνητικά θέματα.

Περιεχόμενο: Εισαγωγή (Ασύρματες τεχνολογίες, Αρχιτεκτονικές, Εφαρμογές, Περιορισμοί). Αρχιτεκτονική λογισμικού για κινητούς υπολογισμούς. Θεωρητικά μοντέλα για κινητούς υπολογισμούς. Υποστήριξη ανάκτησης πληροφοριών. Διαχείριση πληροφοριών. Δυναμική διακίνηση υπολογισμού. Ενδεικτικές εφαρμογές. Ανοικτά προβλήματα.

Προαπαιτούμενα: Προπτυχιακά μαθήματα ισοδύναμα με το ΕΠΛ 446 (Προχωρημένα Θέματα Βάσεων Δεδομένων) και ΕΠΛ 324 (Επικοινωνίες και Δίκτυα).

Βιβλιογραφία:

  1. E. Pitoura καιG. Samaras, Data Management for Mobile Computing, Kluwer Academic Publisher, 1998.

Μέθοδοι διδασκαλίας: Διαλέξεις (3 ώρες εβδομαδιαίως), Φροντιστήριο (1 ώρα εβδομαδιαίως) και Εργαστήριο (2 ώρες εβδομαδιαίως).

Αξιολόγηση: Τελική εξέταση, ενδιάμεση εξέταση και κατ’ οίκον εργασία.

ΕΠΛ 653 Ανάπτυξη Λογισμικού Ηλεκτρονικών Παιχνιδιών

Τύπος: Μάθημα Εξειδίκευσης για ΜΕΣ και ΕΜ - Μάθημα Περιορισμένης Επιλογής για ΜΕΠ και ΜΔΥ

Επίπεδο: Μεταπτυχιακό

Εξάμηνο: Εαρινό

Πίστωση: 8 μονάδες ECTS

Διδάσκων: ……………….

Στόχοι: Παροχή των απαραίτητων γνώσεων για το σχεδιασμό και την υλοποίηση ενός ηλεκτρονικού παιχνιδιού. Διδασκαλία του σχεδιασμού της δομής ενός ηλεκτρονικού παιχνιδιού και των επιμέρους τμημάτων, της εικονικής εξομοίωσης φυσικών μοντέλων, της χρήσης διαφόρων τεχνικών ρεαλιστικής απεικόνισης κίνησης και αλλαγής μορφής αντικειμένων και αρθρωτών χαρακτήρων, της εφαρμογής αρχών τεχνητής νοημοσύνης στο σχεδιασμό συμπεριφοράς αυτόνομων χαρακτήρων, καθώς και των μεθόδων βελτιστοποίησης του επιδιωκόμενου λογισμικού με σκοπό την αποδοτική εκτέλεση των υπολογισμών σε πραγματικό χρόνο. Στο εργαστήριο εκμάθηση της χρήσης των παραπάνω τεχνικών μαζί με μια βιβλιοθήκη γραφικών (όπως η DirectX ή η OpenGL) για την υλοποίηση των συστατικών μερών ενός παιχνιδιού και της σύνθεσης του τελικού λογισμικού.

Περιεχόμενο: Σχεδιασμός και δομή παιχνιδιού, αναπαράσταση και απεικόνιση εικονικού κόσμου, εικονικές εξομοιώσεις φυσικών μοντέλων, σχεδιασμός αρθρωτών χαρακτήρων, animation, κίνηση και αλλαγή μορφής, χρήση συστημάτων μορίων για ειδικά εφέ, μοντέλα διαδραστικής κάμερας, αποδοτική ανίχνευση επαφής, πλοήγηση σε εικονικό περιβάλλον και άλλα μοντέλα συμπεριφορών για αυτόνομους χαρακτήρες.

Προαπαιτούμενα: ------------

Βιβλιογραφία:

  1. R. Parent, Computer Animation: Algorithms and Techniques, Morgan Kaufmann, 2002.
  2. A. Watt καιM. Watt, Advanced Animation and Rendering Techniques, Addison-Wesley, 1992.
  3. I. Millngton, Artificial Intelligence for Games, Morgan Kaufmann, 2006.

Μέθοδοι διδασκαλίας: Διαλέξεις (3 ώρες εβδομαδιαίως) και Εργαστήριο (1,5 ώρες εβδομαδιαίως).

Αξιολόγηση: Τελική εξέταση, ενδιάμεση εξέταση και κατ’ οίκον εργασία.

ΕΠΛ 655 Προχωρημένη Παράλληλη Επεξεργασία

Τύπος: Μάθημα Εξειδίκευσης για ΕΜ - Μάθημα Περιορισμένης Επιλογής για ΜΕΠ, ΜΔΥ και ΜΕΣ

Επίπεδο: Μεταπτυχιακό

Εξάμηνο: ………….

Πίστωση: 8 μονάδες ECTS Διδάσκων: ………….

Στόχοι: Εισαγωγή βασικών εννοιών και μηχανισμών αρχιτεκτονικής για την παράλληλη εκτέλεση προγραμμάτων. Διερεύνηση των προκλήσεων και δυσκολιών για παράλληλη επεξεργασία.

Περιεχόμενο: Υποστήριξη για εκτέλεση παράλληλων προγραμμάτων, παράλληλες αρχιτεκτονικές, διαφορετικοί τύποι διχτύων για πολυεπεξεργαστές, μεταγλωττισμός παράλληλων προγραμμάτων, και ανάλυση επίδοσης εφαρμογών για παράλληλη εκτέλεση. Προαπαιτούμενα: Προπτυχιακό ή Μεταπτυχιακό μάθημα ισοδύναμο με το ΕΠΛ 420 (Αρχιτεκτονική Υπολογιστών) ή ΕΠΛ 605 (Προχωρημένη Αρχιτεκτονική Υπολογιστών Ι) ή συναίνεση του διδάσκοντος.

Βιβλιογραφία:

  1. J. Henessy καιD. Patterson, Computer Architecture: A Quantitative Approach, Third Edition, Morgan Kaufmann , 2002.
  2. D. E. Culler καιJ. P. Singh. Parallel Computer Architecture: A Hardware/Software Approach, Morgan Kaufmann, 1998.
  3. Επιλεγμένα ερευνητικά άρθρα από τη διεθνή βιβλιογραφία.

Μέθοδοι διδασκαλίας: Διαλέξεις (3 ώρες εβδομαδιαίως), Φροντιστήριο (1 ώρα εβδομαδιαίως) και Εργαστήριο (2 ώρες εβδομαδιαίως).

Αξιολόγηση: Τελική εξέταση, ενδιάμεση εξέταση και κατ’ οίκον εργασία (ομαδική εργασία και ασκήσεις).

ΕΠΛ 656 Γραφικά Υπολογιστών: Μοντελοποίηση και Ρεαλισμός

Τύπος: Μάθημα Εξειδίκευσης για ΕΜ - Μάθημα Περιορισμένης Επιλογής για ΜΕΠ, ΜΔΥ και ΜΕΣ

Επίπεδο: Μεταπτυχιακό

Εξάμηνο: Εαρινό

Πίστωση: 8 μονάδες ECTS Διδάσκων: ………….

Στόχοι: Παροχή μιας γενικής άποψης των Γραφικών Υπολογιστών και των εφαρμογών τους. Αυτό προχωρά πέρα από τη δημιουργία απλών εικόνων και προς την αναζήτηση της αληθοφάνειας. Απαραίτητα συστατικά είναι η δημιουργία ρεαλιστικών και λεπτομερών μοντέλων καθώς και η πιστή προσομοίωση της συμπεριφοράς του φωτός. Εξοικείωση με εφαρμογές, όπως η εικονική και επαυξημένη πραγματικότητα, οι συνθετικές ταινίες, η οπτικοποίηση της πολιτιστικής κληρονομιάς.

Περιεχόμενο: Μοντελοποίηση. Παραμετρικές και πεπλεγμένες επιφάνειες. Τοποθέτηση κάμερας. Προβολές. Γραφική Σωλήνωση. Γενικός φωτισμός και Ρεαλισμός. Παρακολούθηση ακτίνας. Απόδοση μεγάλων μοντέλων και τεχνικές επιτάχυνσης. Προαπαιτούμενα: Προγραμματισμός στη γλώσσα C και Βασική Γραμμική Άλγεβρα. Βιβλιογραφία:

  1. M. Slater, A. Steed καιY. Chrysanthou, Computer Graphics and Virtual Environments: From Realism to Real-Time, Addison-Wesley, 2001.
  2. A. Watt, 3D Computer Graphics, Third Edition, Addison-Wesley, 2001.

Μέθοδοι διδασκαλίας: Διαλέξεις (3 ώρες εβδομαδιαίως) και Εργαστήριο (1.5 ώρες εβδομαδιαίως).

Αξιολόγηση: Τελική εξέταση, ενδιάμεση εξέταση και κατ’ οίκον εργασία.

ΕΠΛ 657 Ασύρματα Δίκτυα Υπολογιστών

Τύπος: Μάθημα Εξειδίκευσης για ΜΔΥ

Μάθημα Περιορισμένης Επιλογής για ΜΕΠ, ΜΕΣ και ΕΜ

Επίπεδο: Μεταπτυχιακό

Εξάμηνο: Εαρινό

Πίστωση: 8 μονάδες ECTS

Διδάσκων: Α. Πιτσιλλίδης

Στόχοι: Εισαγωγή σε ασύρματα δίκτυα, με έμφαση σε θεμελιώδεις έννοιες και αρχές της τεχνολογίας οι οποίες είναι ενδιαφέρουσες για τη σχεδίαση, εφαρμογή, αξιολόγηση και ανάπτυξη των συστημάτων αυτών, καθώς και των νέων αρχιτεκτονικών, τοπολογιών, και πρωτοκόλλων. Μελέτη στα υπάρχοντα και προτεινόμενα πρότυπα, και συζήτηση θεμάτων ερευνητικού ενδιαφέροντος.

Περιεχόμενο: Ασύρματο περιβάλλον, Παρεμβολές στο ασύρματο περιβάλλον, Βασικές αρχές συστημάτων κινητών επικοινωνιών και ασυρμάτων δικτύων, Tοπολογίες δικτύων: Infrastructure (π.χ. WLANs, UMTS, LTE) και Infrastructureless (π.χ. εμβαλωματικά δίκτυα και δίκτυα σενσόρων, VANETs). Ασύρματα τοπικά δίκτυα (π.χ. ΙΕΕΕ 802.11a/b/g/n), Προσωπικά Δίκτυα (PAN: π.χ. Bluetooth, ZigBee), και μητροπολιτικά ασύρματα δίκτυα WiMax). Eμβαλωματικά δίκτυα και δίκτυα σενσόρων (ad-hoc networks, sensor networks), Αρχιτεκτονική των κυψελωτών δικτύων, Κινητά δίκτυα τρίτης και τέταρτης γενεάς (3GUMTS, LTE, 4G), τεχνικές διάθεσης ασύρματων πόρων σε ασύρματα δίκτυα (RRM). Κινητικότητα και πρωτόκολλα κινητών δικτύων (WirelessTCP, SessionMobility, Mobile-IP, Transportprotocolsformobilenetworks), Ιντερνέτ/Ιστός των Πραγμάτων (Internet/Web of Things).

Προαπαιτούμενα: Προπτυχιακό Μάθημα ισοδύναμο προς το ΕΠΛ 324 (Επικοινωνίες και Δίκτυα).

Βιβλιογραφία:

  1. H Karl καιA. Willing, Protocols and Architectures for Wireless Sensor Networks, Wiley, 2007.
  2. J. Schiller, Mobile Communications, Second Edition, Addison-Wesley, 2003.
  3. Κ. Sohraby, D. Minoli και Taieb, Wireless Sensor Networks: Technology, Protocols, and Applications, 2006.

Μέθοδοι διδασκαλίας: Διαλέξεις (3 ώρες εβδομαδιαίως), Φροντιστήριο (1 ώρα εβδομαδιαίως) και Εργαστήριο (2 ώρες εβδομαδιαίως).

Αξιολόγηση: Τελική εξέταση και κατ’ οίκον εργασία (ατομική ή ομαδική Εργασία και εργαστηριακές ασκήσεις).

ΕΠΛ 658 Ψηφιακή Επεξεργασία Βίντεο

Τύπος: Μάθημα Εξειδίκευσης για ΜΕΣ - Μάθημα Περιορισμένης Επιλογής για ΜΕΠ, ΜΔΥ και ΕΜ

Επίπεδο: Μεταπτυχιακό

Εξάμηνο: ………………

Πίστωση: 8 μονάδες ECTS Διδάσκων: Κ. Παττίχης

Στόχοι: Βασική εξοικείωση με την εφαρμογή σύγχρονων τεχνικών επεξεργασίας και κωδικοποίησης βίντεο.

Περιεχόμενο: Βασικές αρχές αναλογικού και ψηφιακού βίντεο. Ανάλυση βίντεο στις συχνότητες, χωρική και χρονική ανάλυση οπτικού ανθρώπινου συστήματος. Σκηνή, κάμερα, και μοντελλοποίηση κίνησης, 3Δ κίνηση και προβολή. Δισδιάστατος υπολογισμός κίνησης. Βασικές τεχνικές συμπίεσης. Κωδικοποίηση βάση κυματομορφής. Πρότυπα συμπίεσης βίντεο (Η.261 &ηά Η.263, ΜΡΕΟ-1, ΜΡΕΟ-2, ΜΡΕΟ-4, ΜΡΕΟ-7, ΜΡΕΟ-21).
Προαπαιτούμενα: -------------

Βιβλιογραφία:

  1. Y. Wang, J. Ostermann καιY. Q. Zhang, Video Processing and Communications, Prentice Hall, Inc, 2002.

Μέθοδοι διδασκαλίας: Διαλέξεις (3 ώρες εβδομαδιαίως) και Εργαστήριο (1.5 ώρες εβδομαδιαίως).

Αξιολόγηση: Τελική εξέταση, ενδιάμεση εξέταση και κατ’οίκον εργασία (εργαστηριακές ασκήσεις, επιπρόσθετες ασκήσεις, τελική μελέτη).

ΕΠΛ 659 Προχωρημένος Σχεδιασμός με Ενσωματωμένους Επεξεργαστές

Τύπος: Μάθημα Εξειδίκευσης για ΕΜ - Μάθημα Περιορισμένης Επιλογής για ΜΕΠ, ΜΔΥ και ΜΕΣ

Επίπεδο: Μεταπτυχιακό

Εξάμηνο: …………..

Πίστωση: 8 μονάδες ECTS

Διδάσκων: …………..

Στόχοι: Προσφορά προηγμένων γνώσεων για το σχεδιασμό συστημάτων με τη χρήση ενσωματωμένων υπολογιστών.

Περιεχόμενο: Η επισκόπηση των αρχιτεκτονικών ενσωματωμένων (embedded) επεξεργαστών. Οργάνωση ενός συστήματος ενσωματωμένου επεξεργαστή: επεξεργαστής, RAM, ROM, αρτηρία (bus), περιφερειακά, αισθητήρες, ενεργοποιητές, διεπαφές. Παραδείγματα δημοφιλών επεξεργαστών, αρτηριών και περιφερειακών. Επικοινωνία με περιφερειακά: δειγματοληψία, διακοπές, πλεονεκτήματα και μειονεκτήματα. Διαμοιρασμός λειτουργιών μεταξύ υλικού και λογισμικού. Εργαλεία ανάπτυξης ενσωματωμένου λογισμικού: assemblers, cross-compilers, loaders, monitors, microkernels, και λειτουργικά συστήματα πραγματικού χρόνου. Πρακτικές όψεις σχεδίασης και θέσης σε λειτουργία συστημάτων ενσωματωμένων επεξεργαστών.

Προαπαιτούμενα: Γνώσεις στα θέματα Ψηφιακών Συστημάτων, Οργάνωσης Υπολογιστών και Συμβολικού Προγραμματισμού

Βιβλιογραφία:

  1. F. Vahid και T. Givargis, Embedded System Design: A Unified Hardware/Software Introduction, John Wiley & Sons, 2002.
  2. W. Wolf, High-Performance Embedded Computing: Architectures, Applications and Methodologies, Morgan Kaufman.
  3. W. Wolf, Computers as Components: Principles of Embedded Computing System Design,  Morgan Kaufman.
  4. P. Raghavan, A. Lad και S. Neelakandan, Embedded Linux System Design and Development, Auerbach Publications

Μέθοδοι Διδασκαλίας: Διαλέξεις (3 εβδομαδιαίως), Φροντιστήριο (1 ώρα εβδομαδιαίως) και Εργαστήριο (2 ώρες εβδομαδιαίως).

Αξιολόγηση: Τελική Εξέταση, ενδιάμεση εξέταση και κατ’οίκον εργασία.

ΕΠΛ 660 Ανάκτηση Πληροφοριών και Μηχανές Αναζήτησης

Τύπος: Μάθημα Εξειδίκευσης για ΜΔΥ και ΜΕΣ - Μάθημα Περιορισμένης Επιλογής για ΜΕΠ και ΕΜ

Επίπεδο: Μεταπτυχιακό

Εξάμηνο: Εαρινό

Πίστωση: 8 μονάδες ECTS

Διδάσκων: Γ. Πάλλης

Στόχοι: Εισαγωγή σε Θέματα και Τεχνικές Ανάκτησης Πληροφοριών (Information Retrieval) και Μηχανών Αναζήτησης Διαδικτύου (Search Engines).

Περιεχόμενο: Μπούλειος Ανάκτηση Πληροφοριών. Κωδικοποίηση κειμένου, λημματοποίηση, στελέχωση κειμένων. Λεξικά και ανάκτηση ανεκτική σε σφάλματα. Κατασκευή και συμπίεση ευρετηρίων. Διαβάθμιση όρων. Ανάκτηση διανυσματικού χώρου. Αξιολόγηση ανάκτησης πληροφοριών. Μηχανισμοί ανάδρασης και διαστολή επερωτήσεων. Ταξινόμηση κειμένου και απλοϊκές τεχνικές Bayes. Ταξινόμηση διανυσματικού χώρου. Επίπεδη ομαδοποίηση. Ιεραρχική ομαδοποίηση. Βασικές έννοιες αναζήτησης στον Ιστό. Ιχνηλασία και ευρετηριασμός Ιστού. Ανάλυση υπερσυνδέσμων.

Προαπαιτούμενα: Αλγόριθμοι, Δομές Δεδομένων, Τεχνολογίες Διαδικτύου και Βασική Γραμμική Άλγεβρα

Βιβλιογραφία:

  1. Christopher D. Manning, P. Raghavan καιH. Schutze, An Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press, 2008.

Μέθοδοι διδασκαλίας: Διαλέξεις (3 ώρες εβδομαδιαίως), Φροντιστήριο (1 ώρα εβδομαδιαίως) και Εργαστήριο (2 ώρες εβδομαδιαίως).

Αξιολόγηση: Τελική εξέταση, ενδιάμεση εξέταση και κατ’ οίκον εργασία.

ΕΠΛ 662 Μηχανική Μάθηση και Εξόρυξη Δεδομένων

Τύπος: Μάθημα Εξειδίκευσης για ΜΕΣ και ΕΜ - Μάθημα Περιορισμένης Επιλογής για ΜΕΠ και ΜΔΥ

Επίπεδο: Μεταπτυχιακό

Εξάμηνο: .....................

Πίστωση: 8 μονάδες ECTS Διδάσκων: Κ. Παττίχης

Στόχοι: Εισαγωγή στις θεμελιώδεις αρχές και τεχνικές ανάπτυξης και υλοποίησης συστημάτων εξόρυξης δεδομένων που υποστηρίζουν την εξαγωγή γνώσης.

Περιεχόμενο: Αποθήκες Δεδομένων και Τεχνολογία OLAP για την Εξόρυξη Δεδομένων. Προεπεξεργασία Δεδομένων. Βασικές έννοιες, Γλώσσες και Αρχιτεκτονικές για Εξόρυξη Δεδομένων. Περιγραφή Εννοιών: Χαρακτηρισμός και Σύγκριση. Κανόνες Συσχέτισης σε Μεγάλες Βάσεις Δεδομένων. Κατηγοριοποίηση και Πρόβλεψη. Ανάλυση Συγκεντροποίησης. Εξόρυξη Σύνθετων Τύπων Δεδομένων. Εφαρμογές και Τάσεις στην Εξόρυξη Δεδομένων.

Προαπαιτούμενα:---------------

Βιβλιογραφία:

  1. J. Han καιM. Kamber, Data Mining – Concepts and Techniques, Morgan Kaufmann, 2000.

Μέθοδοι διδασκαλίας: Διαλέξεις (3 ώρες εβδομαδιαίως) και Εργαστήριο (1.5 ώρες εβδομαδιαίως).

Αξιολόγηση: Τελική εξέταση, ενδιάμεση εξέταση, κατ’οίκον εργασία (μελέτες, ασκήσεις) και παρουσίαση περιπτωσιακής μελέτης.

ΕΠΛ 663 Υπολογιστική Λογική

Τύπος: Μάθημα Εξειδίκευσης για ΜΕΣ - Μάθημα Περιορισμένης Επιλογής για ΜΕΠ, ΜΔΥ και ΕΜ

Επίπεδο: Μεταπτυχιακό

Εξάμηνο: ……………….

Πίστωση: 8 μονάδες ECTS Διδάσκων: Α. Κάκας

Στόχοι: Εξοικείωση με θεμελιώδεις έννοιες και εφαρμογές Υπολογιστικής Λογικής. Εξοικείωση με τρέχοντα ερευνητικά θέματα στην Υπολογιστική Λογική.

Περιεχόμενο: Ιστορική εισαγωγή. Αναδρομή στην Κλασική Λογική. Απαγωγή και Επαγωγή. Αναπαράσταση Γνώσης και Συλλογισμός. Μη-μονοτονικός Συλλογισμός. Συλλογισμός Δράσεων και Αλλαγής. Εφαρμογές Υπολογιστικής Λογικής: Δηλωτικός Προγραμματισμός. Αυτόνομοι Πράκτορες. Γνωστική Ρομποτική. Ευφυής Ολοκλήρωση Πληροφοριών.

Προαπαιτούμενα: Προπτυχιακό μάθημα ισοδύναμο με το ΕΠΛ324 (Λογικός Προγραμματισμός και Τεχνητή Νοημοσύνη).

Βιβλιογραφία:

  1. Επιλεγμένα ερευνητικά άρθρα από τη διεθνή βιβλιογραφία.

Μέθοδοι διδασκαλίας: Διαλέξεις (3 ώρες εβδομαδιαίως) και Φροντιστήριο (1 ώρα εβδομαδιαίως).

Αξιολόγηση: Τελική εξέταση και κατ’οίκον εργασία.

ΕΠΛ 664 Ανάλυση και Επαλήθευση Συστημάτων

Τύπος: Μάθημα Περιορισμένης Επιλογής για ΜΕΠ, ΜΔΥ, ΜΕΣ και ΕΜ

Επίπεδο: Μεταπτυχιακό

Εξάμηνο: Εαρινό

Πίστωση: 8 μονάδες ECTS Διδάσκων: Ά. Φιλίππου

Στόχοι: Εξοικείωση με σύγχρονες τεχνολογίες μοντελοποίησης, ανάλυσης και επαλήθευσης υπολογιστικών συστημάτων.

Περιεχόμενο: Τυπικές μέθοδοι για περιγραφή και ανάλυση συστημάτων. Συντρέχοντα συστήματα και σημασιολογία παρεμβαλλόμενης και μερικής διάταξης. Συστήματα μεταβάσεων και δομές Kripke. Χρονική Λογική (γραμμική και διακλαδωμένη). Αυτοματοποιημένη επαλήθευση και μοντέλο-έλεγχος. Άλγεβρες Διεργασιών: σύνταξη, σημασιολογία, σχέσεις ισοδυναμίας και συστήματα εξισώσεων. Ανάλυση συστημάτων πραγματικού χρόνου (χρονικά αυτόματα, χρονικές άλγεβρες διεργασιών και χρονική λογική). Τα εργαλεία SPIN και Concurrency Workbench.

Προαπαιτούμενα:---------------

Βιβλιογραφία:

  1. Peled, Software Reliability Methods, Springer-Verlag, 2001.
  2. Επιλεγμένα ερευνητικά άρθρα από τη διεθνή βιβλιογραφία.

Μέθοδοι διδασκαλίας: Διαλέξεις (3 ώρες εβδομαδιαίως), Φροντιστήριο (1 ώρα εβδομαδιαίως) και Εργαστήριο (2 ώρες εβδομαδιαίως).

Αξιολόγηση: Τελική εξέταση, ενδιάμεση εξέταση και κατ’οίκον εργασία.

ΕΠΛ 665 Μέθοδοι Επίλυσης Προβλημάτων Περιορισμών

Τύπος:Μάθημα εξειδίκευσης για ΜΕΣ - Μάθημα Περιορισμένης Επιλογής για ΜΕΠ, ΜΔΥ και ΕΜ

Επίπεδο:Μεταπτυχιακό

Εξάμηνο:……………….

Πίστωση:8 μονάδες ECTS Διδάσκων:Γ. Δημόπουλος

Στόχοι:Ένας σημαντικός αριθμός προβλημάτων στην Επιστήμη των Υπολογιστών που καλύπτουν ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών από τη μηχανική όραση και τεχνητή νοημοσύνη μέχρι διαχείριση δικτύων υπολογιστών, χρονοπρογραμματισμό εργασιών και διαμόρφωση (configuration) βιομηχανικών προϊόντων, αποτελούν ειδικές περιπτώσεις προβλημάτων ικανοποίησης περιορισμών. Το μάθημα αυτό πραγματεύεται προχωρημένες τεχνικές επίλυσης προβλημάτων περιορισμών και περιγράφει πως αυτές μπορούν να εφαρμοστούν στην επίλυση πρακτικών προβλημάτων. Μετά την ολοκλήρωση του μαθήματος οι φοιτητές θα είναι σε θέση να μοντελοποιήσουν προβλήματα ικανοποίησης περιορισμών, να κατανοούν τη δομή και συμπεριφορά τους, και να τα επιλύουν κάνοντας χρήση των σχετικών αλγορίθμων και του διαθέσιμου λογισμικού.

Περιεχόμενο:Ανασκόπηση Βασικών Εννοιών Ικανοποίησης Περιορισμών με Πεπερασμένα Πεδία. Προχωρημένες Τεχνικές Συνέπειας σε Δυαδικά και μη Δυαδικά Προβλήματα. Ικανοποίηση Περιορισμών και Προτασιακή Λογική: Σύγχρονοι αλγόριθμοι και Τεχνικές Αναγωγής. Ικανοποίηση Περιορισμών σε Λογικό Προγραμματισμό. Λογικά Προγράμματα με Άρνηση και τα συστήματα Smodels και DLV. Σχέση μεταξύ μεθόδων πεπερασμένων πεδίων και μεθόδων προτασιακής λογικής. Μέθοδοι εξαγωγής νέων περιορισμών από προβλήματα. Το πρόβλημα του Προγραμματισμού Δράσης και μέθοδοι επίλυσης του. Αλγόριθμοι ικανοποίησης χρονικών περιορισμών. Εισαγωγή στην Κατανεμημένη Ικανοποίηση Περιορισμών. Η γλώσσα CHIP και οι περιορισμοί της. Μοντελοποίηση προβλημάτων στην CHIP.

Προαπαιτούμενα:ΕΠΛ 604 ή ΕΠΛ 433

Βιβλιογραφία:

  1. R. Dechter, Constraint Processing, Morgan Kaufmann, 2003.
  2. Επιλεγμένα ερευνητικά άρθρα από τη Διεθνή Βιβλιογραφία.

Μέθοδοι διδασκαλίας:Διαλέξεις (3 ώρες εβδομαδιαίως) και Φροντιστήριο/Εργαστήριο (1 ρα εβδομαδιαίως).

Αξιολόγηση:Τελική εξέταση, ενδιάμεση εξέταση και προγραμματιστικές ασκήσεις.

ΕΠΛ 667 Νευροπληροφορική

Τύπος:Μάθηµα Εξειδίκευσης για ΜΕΣ - Μάθημα Περιορισμένης Επιλογής για ΜΕΠ, ΜΔΥ και ΕΜ

Επίπεδο:Μεταπτυχιακό

Εξάµηνο:Εαρινό

Πίστωση:8 µονάδες ECTS

∆ιδάσκων:Χρ. Χριστοδούλου

Στόχοι:Η Νευροπληροφορική ή αλλιώς Υπολογιστική Νευροεπιστήµη (Computational Neuroscience) είναι ένα αναδυόμενο και δυναµικά αναπτυσσόµενο θέµα και ερευνητικό αντικείµενο που σκοπό έχει να διασαφηνίσει τις αρχές επεξεργασίας πληροφοριών από το νευρικό σύστηµα του εγκεφάλου καθώς επίσης να χρησιµοποιήσει τεχνολογία πληροφορικής για επεξεργασία νευροεπιστηµονικών πειραµατικών δεδοµένων. Το µάθηµα στοχεύει να αναπτύξει και να εφαρµόσει υπολογιστικές µεθόδους για την µελέτη του εγκεφάλου και συµπεριφοράς καθώς και της κατανόησης της δοµής του συνειδητού µυαλού.

Περιεχόµενο:Εισαγωγή στην Νευροπληροφορική· βασική νευροβιολογία: από τον εγκέφαλο σε µονούς νευρώνες· βιοφυσική µονών νευρώνων· συνάψεις· δενδρίτες και άξονες. Μοντέλα νευρώνων βασισµένα σε διαγωγιµότητα: παραγωγή δυναµικών δράσης (action potentials) και οι εξισώσεις Hodgkin και Huxley. ∆έντρα δεντριτών, διάδοση δυναµικών δράσης, θεωρία καλωδίων, µοντέλα µε χωρίσµατα. Μοντέλα νευρώνων καρφοειδούς εκτόξευσης σηµάτων και µεταβλητότητα απόκρισης: µοντέλα νευρώνων τύπου leaky integrator και integrate-and-fire, µεταβλητότητα χρόνου εξαπόλυσης καρφοειδών σηµάτων. Τρέχοντα θέµατα στην νευροπληροφορική συµπεριλαµβανοµένων: (α) της κατανόησης του νευρωνικού κώδικα και (β) της συναπτικής πλαστικότητας. Μοντελοποίηση του εγκεφάλου από κάτω προς τα πάνω και από πάνω προς τα κάτω: µοντελοποίηση συµπεριφοράς αυτοελέγχου σαν ένα παράδειγµα µοντελοποίησης από πάνω προς τα κάτω. Μοντελοποίηση συνείδησης/συναίσθησης: το πρόβληµα και εισαγωγή στις τρέχοντες µεθόδους προσέγγισης του θέµατος. Εφαρµογές Νευροπληροφορικής· Νευροπληροφορική σε αντιπαράθεση µε την Βιοπληροφορική απλή εισαγωγή στην Βιοπληροφορική – εφαρµογές.

Προαπαιτούµενα:Γραµµική Άλγεβρα, Διαφορικές εξισώσεις.

Βιβλιογραφία:

  1. P. Dayan και L. Abbott, Theoretical Neuroscience: Computational and Mathematical Modelling of Neural Systems, MIT Press, 2001.
  2. D. Sterratt, B. Graham, A. Gilles και D. Willshaw, Principles of Computational Modelling in Neuroscience, Cambridge University Press, 2011.
  3. W. Gerstner και W. M Kistler, Spiking Neuron Models: Single Neurons, Populations and Plasticity, Cambridge University Press, 2002.
  4. C. Koch, Biophysics of Computation: Information Processing in Single Neurons, Oxford University Press, 1998.
  5. E. M. Izhikevich, Dynamical Systems in Neuroscience: the Geometry of Excitability and Bursting, MIT Press, 2007.

Μέθοδοι ∆ιδασκαλίας: ∆ιαλέξεις (3 ώρες εβδοµαδιαίως), Εργαστήριο/Φροντιστήριο (1.5 ώρες εβδοµαδιαίως).

Αξιολόγηση: Τελική εξέταση, ενδιάµεση εξέταση και εργαστηριακές ασκήσεις.

ΕΠΛ 668 Μηχανική Όραση

Τύπος: Μάθημα Εξειδίκευσης για ΕΜ - Μάθημα Περιορισμένης Επιλογής για ΜΕΠ, ΜΔΥ και ΜΕΣ

Επίπεδο: Μεταπτυχιακό
Εξάμηνο: Εαρινό

Πίστωση: 8 μονάδες ECTS

Διδάσκων: Κ. Παττίχης / Γ. Χρυσάνθου

Στόχοι: Κάλυψη κυρίων θεμάτων και εννοιών που αφορούν το αντικείμενο της Μηχανικής Όρασης. Κατανόηση των θεμελιωδών προβλημάτων της μηχανικής όρασης και των μεθοδολογιών που χρησιμοποιούνται για την επίλυση υπολογιστικών προβλημάτων με τη χρήση μαθηματικών μοντέλων και υπολογιστικών αλγόριθμων που αφορούν τη μηχανική όραση.

Περιεχόμενο: Βασικές έννοιες και μεθοδολογίες που αφορούν το αντικείμενο της Μηχανικής Όρασης. Σχηματισμός Εικόνας, επεξεργασία εικόνας, ανίχνευση χαρακτηριστικών, κατάτμηση εικόνων και ομαδοποίηση χαρακτηριστικών, επεξεργασία πολλαπλών εικόνων, μελέτη εφαρμογών.

Προαπαιτούμενα: -------------

Βιβλιογραφία:

  1. D. Forsyth καιJ. Ponce, Computer Vision: A Modern Approach, Prentice-Hall, 2003.
  2. R. Hartley καιA. Zeisserman, Multiple View Geometry, Cambridge University Press, 2003.
  3. C. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer-Verlag, 2007.
  4. O. Faugeras καιQ. T. Luong, Geometry of Multiple Images, MIT Press, 2001.
  5. B. Horn, Robot Vision, MIT Press, Cambridge, Massachusetts, 1986.

Μέθοδοι διδασκαλίας: Διαλέξεις (3 ώρες εβδομαδιαίως) και Εργαστήριο (2 ώρες εβδομαδιαίως).

Αξιολόγηση: Τελική εξέταση, ενδιάμεση εξέταση και κατ’οίκον εργασία (προγραμματιστικές ασκήσεις).

ΕΠΛ 670 Ερευνητικές Μέθοδοι και Επαγγελματικές Πρακτικές στην Πληροφορική

Τύπος: Υποχρεωτικό Μάθημα για ΜΕΠ, ΜΔΥ, ΜΕΥ και ΜΕΠΤ

Επίπεδο: Μεταπτυχιακό

Εξάμηνο: Εαρινό

Πίστωση: 4 μονάδες ECTS

Διδάσκων: Γ. Δημόπουλος

Στόχοι: Προώθηση της ερευνητικής, τεχνολογικής και επαγγελματικής κουλτούρας της Πληροφορικής. Εξοικείωση με μεθόδους ανάγνωσης, επισκόπησης και αναζήτησης βιβλιογραφίας. Ανάπτυξη δεξιοτήτων τεχνικής συγγραφής και παρουσίασης. Εξοικείωση με τις σύγχρονες μεθόδους εφαρμογής της Πληροφορικής και της Πληροφορικής Τεχνολογίας στη Βιομηχανία και τις Υπηρεσίες Πληροφορικής. Προετοιμασία των αποφοίτων του μεταπτυχιακού προγράμματος για την εμπλοκή τους σε έργα με καινοτομικό ή ερευνητικό χαρακτήρα.

Περιεχόμενο: Σεμινάρια/διαλέξεις γύρω από την έρευνα και την πρακτική στην Πληροφορική. Μελέτη/επισκόπηση ερευνητικής ή τεχνικής βιβλιογραφίας σε περιοχή της Πληροφορικής. Παρουσίαση τεχνικής μελέτης.

Προαπαιτούμενα: -------------

Βιβλιογραφία:

  1. Άρθρα από τη διεθνή βιβλιογραφία.
  2. Διαφάνειες διαλέξεων του μαθήματος.

Μέθοδοι διδασκαλίας: Διαλέξεις, ερευνητικά σεμινάρια, ατομικές εργασίες (περιλήψεις σεμιναρίων) και ομαδική βιβλιογραφική μελέτη/επισκόπηση ερευνητικού/τεχνολογικού θέματος.

Αξιολόγηση: Παρουσία και συμμετοχή σε διαλέξεις και αριθμό ερευνητικών σεμιναρίων, γραπτές μελέτες, ομαδική επισκόπηση/μελέτη ερευνητικού/τεχνολογικού θέματος, τεχνική παρουσίαση ομαδικής μελέτης. Η βαθμολογία θα είναι της μορφής Επιτυχία/Αποτυχία.

ΕΠΛ 673 Αλγοριθμική Θεωρία Παιγνίων

Τύπος: Μάθημα Εξειδίκευσης για ΜΔΥ - Μάθημα Περιορισμένης Επιλογής για ΜΕΠ, ΜΕΣ και ΕΜ

Επίπεδο: Μεταπτυχιακό

Εξάμηνο: ……………….

Πίστωση: 8 μονάδες ECTS

Διδάσκων: Μ. Μαυρονικόλας

Στόχοι: Εξοικείωση με αλγοριθμικά προβλήματα στη Θεωρία Παιγνίων. Έμφαση σε 3 άξονες: εξοικείωση με τεχνικές για τη σχεδίαση αλγορίθμων στην Θεωρία Παιγνίων, εξοικείωση με θεμελιώδη αποτελέσματα πολυπλοκότητας για δύσκολα προβλήματα στη Θεωρία Παιγνίων και εξοικείωση με τεχνικές για την ανάλυση υπολογιστικών συστημάτων με εγωιστικές συνιστώσες. Εξοικείωση με τα διάφορα κόστη που έχουν οριστεί στη βιβλιογραφία και τεχνικές για την ανάλυσή τους.

Περιεχόμενο: Στρατηγικά παίγνια: Γνήσιες και μικτές στρατηγικές, οφέλη, βέλτιστες αποκρίσεις. Ισορροπίες: Γνήσιες και μικτές ισορροπίες Nash, οι εκλεπτύνσεις και γενικεύσεις τους. Κλασσικά θεωρήματα ύπαρξης ισορροπιών και οι αλγοριθμικές πτυχές τους. Αλγόριθμοι και πολυπλοκότητα για την εύρεση ισορροπιών. Οι υπολογιστικές κλάσεις PLS και PPAD και η σχέση τους με το πρόβλημα υπολογισμού ισορροπιών. Παίγνια διπίνακα. και αλγόριθμοι για τον υπολογισμό των προσεγγιστικών ισορροπιών τους. Το κόστος αναρχίας και οι παραλλαγές τους. Ανάλυση του κόστους αναρχίας για γενικά και ειδικά παίγνια (π.χ παίγνια για εγωιστική δρομολόγηση, παίγνια συμφόρησης, παίγνια ασφαλείας). Εφαρμογές σε ρεαλιστικές περιπτώσεις (π.χ. κοινωνικά δίκτυα, εγωιστικός σχηματισμός του Internet).

Προαπαιτούμενα: Προπτυχιακά μαθήματα ισοδύναμα με τα ΕΠΛ 211 (Θεωρία Υπολογισμού) και ΕΠΛ 436 (Αλγόριθμοι και Πολυπλοκότητα).

Βιβλιογραφία:

  1. M. Mavronicolas καιP. Spirakis, Algorithmic Game Theory, Springer, 2011 (Προσχέδιοβιβλίου).
  2. Επιλεγμένα ερευνητικά άρθρα από τη διεθνή βιβλιογραφία

Μέθοδοι διδασκαλίας: Διαλέξεις (3 ώρες εβδομαδιαίως) και Φροντιστήριο/Recitation (1 ώρα εβδομαδιαίως)

Αξιολόγηση: Τελική εξέταση, ενδιάμεση εξέταση και κατ΄ οίκον εργασία (θεωρητικές ασκήσεις)

ΕΠΛ 674 Ασφάλεια Συστημάτων και Δικτύων

Τύπος: Μάθημα Εξειδίκευσης για ΜΔΥ και ΕΜ - Μάθημα Περιορισμένης Επιλογής για ΜΕΠ και ΜΕΣ

Επίπεδο: Μεταπτυχιακό

Εξάμηνο: ……………….

Πίστωση: 8 μονάδες ECTS

Διδάσκων: Α. Πιτσιλλίδης, Β. Βασιλείου

Στόχοι: Κατανόηση αρχών ασφάλειας συστημάτων και δικτύων. Απόκτηση γνώσης σε θέματα βασικής κρυπτογραφίας, ταυτοποίησης και επαλήθευσης. Εισαγωγή στην αξιολόγηση ρίσκων, στρατηγικών προφύλαξης και τεχνικών και εργαλείων παροχής ασφάλειας με σκοπό την ανάπτυξη ολοκληρωμένων λύσεων για προστασία δικτύων, λειτουργικών συστημάτων, λογισμικού, εφαρμογών και ψηφιακής πληροφορίας.

Περιεχόμενο:Εισαγωγή σε απειλές και επιθέσεις, Τεχνικές Κρυπτογραφίας και Κρυπτανάλυσης, Διαχείριση ανταλλαγής Κλειδιών (PKI), Πρωτόκολλα ασφάλειας δικτύων και διαδικτύου (IPSec, SSL/TLS), Πρότυπα ταυτοποίησης και επαλήθευσης (Kerberos, AAA), Ασφάλεια συστημάτων (Firewalls, IDS), Αντιμετώπιση απειλών σε συστήματα (viruses, worms, trojan horses, stack overflow, rootkits) Αναγνώριση και αντιμετώπιση προβλημάτων και ευπαθών σημείων στην ανάπτυξη λογισμικού και σε λειτουργικά συστήματα. Εισαγωγή στη Δικανική συστημάτων (computer system forensics), Πολιτικές Ασφάλειας, Διαχείριση Ασφάλειας, Οικονομικά, Νομικά και Ηθικά θέματα στην ασφάλεια Συστημάτων.

Προαπαιτούμενα: Εισαγωγικό μεταπτυχιακό μάθημα ισοδύναμο με το ΕΠΛ606 (Δίκτυα Υπολογιστών και το Διαδίκτυο).

Βιβλιογραφία:

  1. Kaufman, R. Perlman, καιM. Speciner, Network Security: PRIVATE communication in a PUBLIC world, Second Edition, Prentice Hall, 2002.
  2. P. Pfleeger και S. L. Pfleeger, Security in Computing, Fourth Edition, Prentice Hall, 2006.
  3. Dowd, J. McDonald καιJ. Schuh, The Αrt of Software Security Assessment, Addison Wesley, 2006.

Μέθοδοι διδασκαλίας: Εβδομαδιαίες διαλέξεις, φροντιστήριο και εργαστήριο (3 ώρες, 1 ώρα και 2 ώρες αντίστοιχα).

Αξιολόγηση: Τελική εξέταση, ενδιάμεση εξέταση και κατ΄ οίκον εργασία (μελέτες ή/και εργαστηριακές ασκήσεις)

ΕΠΛ 675 Υπηρεσίες Διαδικτύου και Υπολογισμός Προσανατολισμένος προς τις Υπηρεσίες

Τύπος: Μάθημα Εξειδίκευσης για ΜΔΥ και ΕΜ - Μάθημα Περιορισμένης Επιλογής για ΜΕΠ και ΜΕΣ

Επίπεδο: Μεταπτυχιακό

Εξάμηνο: ……………….

Πίστωση: 8 μονάδες ECTS

Διδάσκων: ……………….

Στόχοι: Οι υπηρεσίες διαδικτύου επιτρέπουν σε προγράμματα τα οποία εκτελούνται σε κατανεμημένο περιβάλλον στο οποίο δεν υπάρχει κανενός είδους συνοχή σε επίπεδο πλατφόρμων αρχιτεκτονικής, λειτουργικών συστημάτων ή γλωσσών προγραμματισμού, να επικοινωνούν μεταξύ τους και να συνεργάζονται στην υλοποίηση διαφόρων εφαρμογών. Κατανόηση των αρχών που διέπουν το σχεδιασμό υπηρεσιών διαδικτύου, του προγραμματισμού τους, των βασικών προτύπων και πρωτοκόλλων επικοινωνίας μεταξύ των υπηρεσιών και της ανάπτυξης σχετικών εφαρμογών.

Περιεχόμενο: Εισαγωγικές έννοιες. Η σχέση και διαφορά του υπολογισμού προσανατολισμένου προς τις υπηρεσίες με άλλες συγγενείς έννοιες (κατανεμημένα συστήματα, σπονδυλωτά συστήματα, κλπ.). Βασικές αρχιτεκτονικές και πρότυπα υπηρεσιών διαδικτύου (SOAP, WSDL, UDDI). Βασικές πλατφόρμες ανάπτυξης υπηρεσιών διαδικτύου (J2EE, .NET, κλπ.). Προβλήματα και προκλήσεις. Μοντελοποίηση και αναπαράσταση πληροφοριών (οντολογίες, πρότυπα RDF, OWL, κλπ.). Συνεταιριστικά συστήματα και σύνθεση υπηρεσιών.

Προαπαιτούμενα: ΕΠΛ 603

Βιβλιογραφία:

  1. M. Singh και M. Hunhs, Service-Oriented Computing: Semantics, Processes, Agents, Wiley.
  2. T. Erl, Service Oriented Architecture, Prentice Hall.
  3. Πηγές στο διαδίκτυο και εργασίες σε σχετικά συνέδρια και περιοδικά.

Μέθοδοι διδασκαλίας: Διαλέξεις (3 ώρες εβδομαδιαίως) και συζητήσεις/παρουσιάσεις σε μορφή σεμιναρίων (1 ώρα εβδομαδιαίως).

Αξιολόγηση: Τελική εξέταση, ενδιάμεση εξέταση και κατ΄ οίκον εργασία (μελέτες ή/και εργαστηριακές ασκήσεις).

ΕΠΛ 678 Χρονικά Πληροφοριακά Συστήματα στην Ιατρική

Τύπος: Μάθηµα Εξειδίκευσης για ΜΕΣ - Μάθημα Περιορισμένης Επιλογής για ΜΕΠ, ΜΔΥ και ΕΜ

Επίπεδο: Μεταπτυχιακό

Εξάμηνο: Χειμερινό

Πίστωση: 8 μονάδες ECTS

Διδάσκων: Ελπίδα Κεραυνού-Παπαηλιού

Στόχοι: Συχνά τίθεται το ερώτημα κατά πόσον η ιατρική είναι τέχνη ή επιστήμη. Η στήριξη των διαφόρων ιατρικών εργασιών (διάγνωση, πρόγνωση, θεραπευτική αγωγή, παρακολούθηση ασθενών) μέσω υπολογιστικών συστημάτων απασχολεί διάφορες επιστημονικές κοινότητες (τεχνητής νοημοσύνης, βάσεων δεδομένων, ιατρικής πληροφορικής), όπου η διάσταση του χρόνου αποτελεί αναπόσπαστο στοιχείο. Πρόσφατα παρουσιάζεται μία αλλαγή προσέγγισης, από εφαρμογές με επίκεντρο τη γνώση σε εφαρμογές με επίκεντρο τα δεδομένα, και από συστήματα που συμβουλεύουν σε συστήματα που πληροφορούν. Κύρια πρόκληση θεωρείται πλέον η ευφυής αξιοποίηση δεδομένων και όχι κατ’ ανάγκη η μηχανοποίηση της γνώσης. Τα ιατρικά προβλήματα και η αξιοποίηση ιατρικών δεδομένων προβάλλουν ιδιαίτερες προκλήσεις όταν μάλιστα η διάσταση του χρόνου αποτελεί κεντρική συνιστώσα. Το μάθημα στοχεύει στην παρουσίαση και κριτική ανάλυση των διαφόρων πτυχών των Χρονικών Πληροφοριακών Συστημάτων στην Ιατρική (θεωρητικό υπόβαθρο, εφαρμογές, ανοικτά ερευνητικά θέματα) όπου τέτοια συστήματα μπορεί να ορισθούν ως πληροφοριακά συστήματα τα οποία μπορούν να αποθηκεύουν, να διαχειρίζονται και να θέτουν ερωτήματα αναφορικά με κλινικά δεδομένα προσανατολισμένα στο χρόνο και να υποστηρίζουν διάφορες εργασίες συλλογισμού σε σχέση με αυτά τα δεδομένα.

Περιεχόμενο: Η σημασία του χρόνου στην ιατρική. Μοντελοποίηση και συλλογισμός με βάση το χρόνο (μοντελοποίηση του χρόνου και των χρονικών οντοτήτων). Απαιτήσεις, οντολογίες και μοντέλα χρονικού συλλογισμού. Γενικές θεωρίες χρόνου σε σχέση με τον τομέα της ιατρικής. Χρονικοί περιορισμοί. Χρονικές βάσεις δεδομένων και η επέκτασή τους για κλινικά δεδομένα. Χρονική αφαιρετικότητα ιατρικών δεδομένων (μορφές αφαιρετικότητας, παρακολούθηση ασθενών με βάση το χρόνο). Χρόνος και κλινική διάγνωση (διαγνωστικές έννοιες, παραδείγματα εφαρμογών, απαγωγικός συλλογισμός με χρήση χρονικών αντικειμένων, χρονικοί περιορισμοί). Αυτοματοποιημένη στήριξη του καταρτισμού και της εφαρμογής σχεδίων θεραπευτικής αγωγής (μοντελοποίηση κλινικών κατευθύνσεων και πρωτοκόλλων). Προκλήσεις για περαιτέρω έρευνα.

Προαπαιτούμενα: -------------

Βιβλιογραφία:

  1. Combi, E. Keravnou-Papailiou καιY. Shahar, Temporal Information Systems in Medicine, Springer, 2010.
  2. Fisher, D. Gabbay καιL. Vila (eds), Handbook of Temporal Reasoning in Artificial Intelligence, Elsevier, 2005.
  3. Bettini, S. Jajodia καιS. X. Wang, Time Granularities in Databases - Data Mining and Temporal Reasoning, Springer, 2000.
  4. Mani, J. Pustejovsky καιR. Gaizauskas (eds.), The Language of Time: A Reader, Oxford University Press, 2005.
  5. Άρθρα από επιστημονικά περιοδικά όπως το περιοδικό Artificial Intelligence in Medicine.

Μέθοδοι διδασκαλίας: Διαλέξεις (3 ώρες εβδομαδιαίως) και συζητήσεις/παρουσιάσεις σε μορφή σεμιναρίων (1 ώρα εβδομαδιαίως).

Αξιολόγηση: Γραπτές εξετάσεις (ενδιάμεση και τελική), εκπόνηση εργασιών (μελέτες ή/και εργαστηριακές ασκήσεις)

ΕΠΛ 679 Ηλεκτρονική Υγεία

Τύπος: Μάθημα εξειδίκευσης για ΜΕΣ και ΕΜ - Μάθημα Περιορισμένης Επιλογής για ΜΕΠ και ΜΔΥ

Επίπεδο: Μεταπτυχιακό

Εξάμηνο: Χειμερινό

Πίστωση: 8 μονάδες ECTS

Διδάσκων: Χρ. Σχίζας

Στόχοι: Εισαγωγή των φοιτητών στις δυνατότητες που παρέχουν οι τεχνολογίες πληροφορικής στην ιατρική και κλινική πράξη κυρίως μέσα από τη μοντελοποίησης της ιατρικής πρακτικής, των διαδικασιών και της γνώσης, από τους τρόπους διαχείρισης, προτυποποίησης, και παρουσίασης της πληροφορίας.

Περιεχόμενο: Μέθοδοι για την αξιοποίηση της πληροφορικής για την εξόρυξη ιατρικών πληροφοριών και δεδομένων από βάσεις γνώσης, δεδομένων και ιατρικών πληροφοριών. Εφαρμογές συστημάτων πληροφορικής που χρησιμοποιούνται σήμερα για την διακίνηση της ιατρικής γνώσης, την διαχείριση της ιατρικής πληροφορίας, την χρήση ηλεκτρονικού φακέλου για τους ασθενείς και την στήριξη της ιατρικής απόφασης.

Προαπαιτούμενα: -------------

Βιβλιογραφία:

  1. J. H. van Bemmel καιM. Musen, Handbook of Medical Informatics, (Edts), Springer, 1997.
  2. E. H. Shortliffe (Editor), L. M. Fagan, G. Wiederhold καιL. E. Perreault MedicalInformatics: Computer Applications in Health Care and Biomedicine, Publisher: Springer Verlag; 2nd edition (November 2000).
  3. L Burke, και B. Weill, Information Technology for the health professionals, Prentice Hall, 2000.

Μέθοδοι διδασκαλίας: Διαλέξεις (3 ώρες εβδομαδιαίως) και συζητήσεις/παρουσιάσεις σε μορφή σεμιναρίων (1 ώρα εβδομαδιαίως).

Αξιολόγηση: Τελική εξέταση, ενδιάμεση εξέταση και κατ΄ οίκον εργασία (μελέτες ή/και εργαστηριακές ασκήσεις).

ΕΠΛ 680 Γνωστικός Προγραμματισμός

Τύπος: Μάθημα Περιορισμένης Επιλογής για ΜΕΠ, ΜΔΥ και ΕΜ

Επίπεδο: Μεταπτυχιακό

Εξάµηνο: Εαρινό

Πίστωση:8 µονάδες ECTS

∆ιδάσκων: Α. Κάκας

Στόχοι:Η εισαγωγή των φοιτητών στο νέο πλαίσιο ανάπτυξης ευφυών συστημάτων βασιζόμενο στη σύνθεση της Γνωστικής Ψυχολογίας / Επιστήμης και της Τεχνητής Νοημοσύνης. Η θεωρητική αντίληψη των προκλήσεων τέτοιων γνωστικών συστημάτων και η ανάπτυξη γνώσεων για την πρακτική εφαρμογή τους.

Περιεχόµενο: Βασικά στοιχεία της Γνωστικής Επιστήμης και η σχέση της με την Λογική και την Επιχειρηματολογία. Υπολογιστικά μοντέλα γνωστικής νοημοσύνης βασιζόμενα στη λογική επιχειρηματολογία, ακολουθώντας μοντέλα αναπαράστασης γνώσης από τη Γνωστική Ψυχολογία. Η δομή της κοινής γνώσης και του ανθρώπινου συλλογισμού εξαγωγής συμπερασμάτων κοινής λογικής. Μηχανική μάθηση κοινής γνώσης μέσα από το διαδίκτυο. Η Αρχιτεκτονική γνωστικών συστημάτων και ο δυναμικός κύκλος ανάπτυξής τους. Αξιοποίηση συστημάτων Γοργία, Σταρ, και IBM Watson για την ανάπτυξη γνωστικών συστημάτων. Εφαρμογές σε συστήματα αποφάσεων και συστάσεων στοχευμένα στις προτιμήσεις του χρήστη και στο συγκεκριμένο περιβάλλον στο οποίο ευρίσκεται. Γνωστικοί βοηθοί σε υπηρεσίες διαδικτύου τηλεφωνίας.

Προαπαιτούµενα:Βασικές Γνώσεις Τεχνητής Νοημοσύνης

Βιβλιογραφία:

  1. Journal of Cognitive Systems Research, Elsevier.
  2. Journal of Advances of Cognitive Systems.
  3. Journal of Computational Cognitive Science .
  4. Principles of Synthetic Intelligence, Oxford University Press, 2009.
  5. Research Documents of Cognitive Computing and the Watson machine.

Μέθοδοι ∆ιδασκαλίας: ∆ιαλέξεις (3 ώρες εβδοµαδιαίως) και συζητήσεις/παρουσιάσεις σε μορφή σεμιναρίων (1 ώρα εβδομαδιαίως).

Αξιολόγηση:Τελική εξέταση, ενδιάµεση εξέταση, μελέτες ή/και εργαστηριακές ασκήσεις.

ΕΠΛ 699 Ειδικά Θέματα στην Επιστήμη της Πληροφορικής

Τύπος:Μάθημα Περιορισμένης για Διδακτορικούς Φοιτητές (υπό συνθήκες Μάθημα Περιορισμένης για ΜΕΠ και ΜΔΥ)

Επίπεδο:Μεταπτυχιακό

Εξάμηνο: .......................

Πίστωση:8 μονάδες ECTS

Διδάσκων: .....................

Στόχοι:Ανασκόπηση της πρόσφατης επιστημονικής βιβλιογραφίας των συστημάτων Κοινωνικής Δικτύωσης. Κατανόηση των βασικών τεχνικών, εννοιών και αποτελεσμάτων που διαμορφώνουν την ανάλυση και την εξέλιξη των Επιγραμμικών Συστημάτων Κοινωνικής Δικτύωσης.

Περιεχόμενο:Σχεδιαστικές Αρχές Συστημάτων Κοινωνικής Δικτύωσης. Επιγραμμικά Συστήματα Κοινωνικής Δικτύωσης (Online Social Networking Systems: Facebook, Twitter, LinkedIn κλπ. Κοινωνικά Δίκτυα και Τεχνικές Πολύπλοκων Δικτύων (Complex Networks), Μηχανική Εξόρυξης (Data Mining), Διαδικτυακός Υπολογισμός (Internet Computing). Μοντελοποίηση Επιγραμμικών Κοινωνικών Δικτύων.

Προαπαιτούμενα:(για ΜΕΠ και ΜΔΥ) ΕΠΛ 646, ΕΠΛ 660 ή Συναίνεση του Διδάσκοντα

Βιβλιογραφία:

  1. Vakali και Jain (Eds), New Directions in Web Data Management 1, Springer, 2011.
  2. Εasly και Kleinberg, Networks, Crowds and Markets, Cambridge, 2010.
  3. Επιλεγμένα ερευνητικά άρθρα από τη διεθνή βιβλιογραφία

Μέθοδοι διδασκαλίας:Διαλέξεις (3 ώρες εβδομαδιαίως).

Αξιολόγηση:Συμμετοχή στην τάξη, δοκίμιο ανασκόπησης βιβλιογραφίας, εξαμηνιαία εργασία.

Γλώσσα διδασκαλίας: Αγγλική