Podľa predmetov študijného plánu, z ktorých sú vytvorené tézy štátnej skúšky.

1. Model a prevádzka majoritných redundantných systémov.

2. Model a prevádzka redundantných systémov na základe kvalitatívnych charakteristík.

3. Štruktúra a prevádzka hybridného redundantného modelu.

4. Možné zdroje komplexných systémových chýb, výhody paralelizácie.

5. Skutočné (napr. čip Intel Xeon FPGA) špeciálne HW riešenia (napr. FPGA), ktoré umožňujú prekonfigurovanie CPU moderného počítača na HW úrovni.

6. Kapacita kanála, Shannonova veta o kódovaní kanálov.

7. Kódovanie zvuku.

8. Kódovanie obrazu.

9. Vzorkovanie a kvantovanie.

10. Modely radenia, Little vzorec.

11. Využitie grafov dátových tokov, výhody a nevýhody symbolického prevedenia.

12. Gradient descent eljárás matematikai alapjai és gyakorlati alkalmazása. Matematické základy a praktická aplikácia postupu Gradient descent.

13. Hodnotenie expertných systémov (metriky, databázy).

14. Úloha regularizácie.

15. Využitie rôznych sieťových architektúr v praxi (regresia, klasifikácia, autoencoder).

16. Prvky LAN a ich funkcie (Bridge, HUB a pod.), triedy IP adries.

17. Metódy prístupu k prostrediam, prostredie na prenos údajov.

18. Algoritmy riadenia obsluhy.

19. Prevádzka protokolu ARP, ICMP, jeho úloha; VLAN ako bezpečnostné riešenie.

20. Model OSI, adresy podsiete s pevnou a variabilnou veľkosťou, protokol Spanning Tree.

Absolvovanie všetkých povinných predmetov a príslušným študijným programom predpísaný počet povinne voliteľných predmetov. Získanie aspoň minimálneho počtu kreditov za príslušný stupeň štúdia.

maďarský jazyk, slovenský jazyk

Architektúra paralelných a distribuovaných systémov

1. Paralelizácia programov, dekompozícia, plánovanie úloh

2. Multiprocesory so zdieľanou pamäťou, organizácia pamäte

3. Riadenie prenosu správ, architektúra smerovačov, párové a kolektívne komunikácie

4. Procesy, komunikácia, synchronizácia v distribuovaných systémoch

Digitálne spracovanie obrazu a počítačová grafika

5. Lineárne metódy, 2D konvolúcia, filtrovanie v reálnom čase

6. Kompresia obrazov, súbory grafických formátov

7. Geometrické transformácie a geometrické dátové štruktúry

8. Počítačová animácia, systémy na animáciu obrazu

Expertné systémy

9. Formy reprezentácie znalostí, strojové učenie

10. Primárna logika, sémantické siete

11. Princípy agentovej technológie

12. Učiace sa fuzzy siete

Počítačové a informačné komunikácie

13. Sieťové architektúry, metalické, optické a bezkáblové počítačové siete, ich zlučovanie a prevádzkovanie

14. Komunikačné algoritmy a komunikačné protokoly používané v počítačových sieťach

15. Bezpečnosť počítačových sietí

16. Mobilné počítačové siete (technické základy, protokoly, rádiová koncepcia)

Absolvent má základné faktické, konceptuálne a procedurálne vedomosti z oblasti informačných technológií.

Podľa predmetov študijného plánu, z ktorých sú vytvorené tézy štátnej skúšky.

1. Spojité systémy (definícia, integrované prostredia na modelovanie spojitých systémov a ich komponenty, analýza modelov, príklady modelov a ich vlastnost, Simulink).

2. Diskrétne systémy (definícia, všeobecný tvar, lineárne systémy, kanonická forma diferenčnej rovnice, integrované prostredia na modelovanie diskrétnych systémov a ich komponenty, príklady modelov a ich vlastnosti, Simulink).

3. Diskrétne udalostné systémy a spojité systémy (definícia, všeobecný tvar, popis, integrované prostredia na modelovanie DEV&DESS a ich komponenty, príklady modelov a ich vlastnosti, Stateflow).

4. Diskrétne priestorové modely (celulárne automaty, definícia celulárnych automatov, definícia okolia, Wolframov celulárny automat, príklady 2D celulárnych automatov).

5. Lineárne neurónové siete (definícia lineárnych neurónových sietí, tréningová množina, G-S ortogonalizačný proces, definícia pseudoinverznej matice, výpočet váhovej matice, algoritmus iteračného výpočtu váhovej matice, realizácia lineárnych neurónových sietí pomocou korelačnej matice, aplikácie lineárnych neurónových sietí).

6. Perceptron, samoorganizujúce sa mapy, Kohenenov algoritmus (definícia perceptronu, diskrétny perceptron, spojitý perceptron, aktivačné (prechodové funkcie), adaptácia neurónovej siete, rýchlosť učenia, klasifikácia pomocou perceptronu, Kohenenov model samoorganizujúcej sa mapy, súťaženie neurónov, adaptácia váh, definícia okolia, rýchlosť učenia, Kohenenov algoritmus)).

7. Viacvrstvové neurónové siete , RBF (definícia neurónovej siete, viacvrstvová neurónová sieť s dopredným šírením, trojvrstvová neurónová sieť s dopredným šírením, adaptačný proces neurónovej siete s dopredným šírením, ktorá obsahuje skryté neuróny, neurónová sieť ako univerzálny aproximátor, aplikácie viacvrstvových neurónových sietí).

8. Hopfieldov model (Popis Hopfieldovho modelu, Časový vývoj Hopfieldovej siete, evolúcia Hopfieldovej siete, energia Hopfieldovej siete, Autoasociatívna pamäť, Hebbovo pravidlo pre zmenu synaptických váh, aplikácie Hopfieldovej siete).

9. Kroky data mining (od čistenia dát až po zobrazenie vedomostí).

10. Analýza nezávislej vzorky (dvojvýberový T-test), analýza viacerých nezávislých vzoriek (ANOVA).

11. Analýza neparametrických údajov (Mann-Whitney U-test, Kruskall-Wallis test).

12. Výpočet korelácie, ako nástroj na analýzu údajov.

13. Symetrická kľúčová kryptografia (napr. DES, AES), Problém zdieľania kľúčov (Diffie-Hellman algoritmus).

14. Asymetrická kľúčová kryptografia (napr. RSA), problém so zdieľaním verejného kľúča (správa certifikátov).

15. Hashovacie funkcie, zabezpečenie heslom, solenie.

16. Šifrované súborové systémy (MS Windows, MAC OS), hybridné šifrovanie.

17. Algoritmy hľadania najkratšej cesty.

18. Toky a rezy v sietiach, párovanie v bipartitných grafoch.

19. Problém batohu, aproximačné algoritmy.

20. Úloha obchodného cestujúceho.

Absolvovanie všetkých povinných predmetov a príslušným študijným programom predpísaný počet povinne voliteľných predmetov. Získanie aspoň minimálneho počtu kreditov za príslušný stupeň štúdia.

maďarský jazyk, slovenský jazyk

Diskrétna optimalizácia

1. Algoritmy hľadania najkratšej cesty

2. Toky a rezy v sietiach, párovanie v bipartitných grafoch

3. Problém batohu, aproximačné algoritmy

4. Úloha obchodného cestujúceho

Kryptografia

5. Kryptografické modely. Konvenčná symetrická kryptografia

6. Generátory náhodných znakov a ich štatistické testovanie

7. Autentifikácia, autentifikačné protokoly a ich zraniteľnosť

8. Hašovacie funkcie

Neurónové siete

9. Lineárne neurónové siete

10. Perceptron, samoorganizujúce sa mapy, Kohenenov algoritmus

11. Viacvrstvové dopredné neurónové siete

12. Hopfieldove siete

Teória a nástroje modelovania a simulácie

13. Diskrétne udalostné systémy (DEVS)

14. Modelovanie a simulácia spojitých systémov (DESS)

15. Modelovanie a simulácia hybridných systémov (DEV&DESS)

16. Diskrétne priestorové modely, celulárne automaty

Absolvent ovláda nástroje, metódy modelovania a simulácie, dokáže samostatne modelovať a simulovať zložité ekonomické a prírodné procesy.

1. KATUŠČÁK, D.: Ako písať záverečné a kvalifikačné práce. Nitra: Enigma, 2007. 164 s. ISBN 978-80-89132-45-4.

2. KIMLIČKA, Š.: Ako citovať : a vytvárať zoznamy bibliografických odkazov : podľa noriem ISO 690 pre klasické aj elektronické zdroje. Bratislava : Stimul, 2002. 82 s. ISBN 80-889-82-57-X.

3. LAWS, A.: Presentations. Longman, 2000. 140 s. ISBN 1902741161.

4. PAOLO, F.: Umění verějně vystoupit = aneb řečníkem za 2 hodiny. 1. vyd. Frýdek - Místek : Alpress, s.r.o., 1997. 256 s. ISBN 80-87218-000-2.

5. PEERY, A.: Creating Effective Presentation : Staff Development with Impact. 1. vyd. Plymouth : Rowman & Littlefield Education, 2011. 106 s. ISBN 978-1-60709-622-1.

6. Smernica rektora č. 7/2011 o úprave, registrácii, sprístupnení a archivácii záverečných prác na Univerzite J. Selyeho.

Absolvovanie všetkých povinných predmetov a príslušným študijným programom predpísaný počet povinne voliteľných predmetov. Získanie aspoň minimálneho počtu kreditov za príslušný stupeň štúdia.

maďarský jazyk, slovenský jazyk

• Vypracovanie diplomovej práce.

• Prezentácia diplomovej práce.

• Obhajoba diplomovej práce v zmysle posudkov a diskusií k práci.

Študent spracovaním diplomovej práce preukáže schopnosť samostatne získavať teoretické a praktické poznatky a tvorivo ich uplatňovať a používať pri riešení konkrétnych problémov. Práca môže mať charakter teoretický, výskumný alebo aplikačný.