Oblika število ur število KT izvaja Predavanja 45 1,5 učitelj Laboritorijske vaje 45 1,5 sodelavec SKUPAJ 90 3

Size: px
Start display at page:

Download "Oblika število ur število KT izvaja Predavanja 45 1,5 učitelj Laboritorijske vaje 45 1,5 sodelavec SKUPAJ 90 3"

Transcription

1 UČNI NAČRT: OSNOVE UMETNE INTELIGENCE Osnovni podatki o predmetu 1. Ime predmeta: Osnove umetne inteligence 2. Število KT (seštevek iz tabel spodaj): 6 3. Učni jezik: Slovenski. Podatki o umeščenosti predmeta 4. Študijski program: Računalništvo in informatika 5. Stopnja študijskega programa: dodiplomski - univerzitetni 6. Obvezni ali izbirni predmet: Izbirni 7. Steber programa: sistemi Obveznosti 8. Oblike neposredne pedagoške obveznosti (kontaktne ure): Oblika število ur število KT izvaja Predavanja 45 1,5 učitelj Laboritorijske vaje 45 1,5 sodelavec SKUPAJ Samostojno študentovo delo: oblika število ur število KT Priprava na izpit in izpit 39 1,3 Študij literature 6 0,2 Projektno delo 45 1,5 SKUPAJ 90 3 Cilji in kompetence 10. Predznanje, ki ga mora imeti študent: Predmet zahteva poznavanje programskega jezika Java in osnovnih tehnik programiranja, ki si ga študentje pridobijo pri predmetih Programiranje I in Programiranje II. 11. Učni cilji predmeta in kompetence: a. Cilji: Študentje spoznajo osnovne metode in tehnike umetne inteligence. Predmet predstavi primere uporabe inteligentnih sistemov v računalništvu in opiše kako lahko z uporabo tehnik strojnega učenja in podatkovnega rudarjenja nadgradimo klasične statistične prijeme analize podatkov. b. Splošne kompetence: Spodbujanje skupinskega sodelovanja ter s tem razvijanje organizacijskih in komunikacijskih sposobnosti študentov. Razvijanje sposobnosti opazovanja, iskanja informacij ter kritične presoje dane problematike. 1

2 c. Predmetno-specifične kompetence: Razvijanje sposobnosti identifikacije problema in priprave rešitve. Spodbujanje ustvarjalnosti in iznajdljivosti pri iskanju možnih rešitev danega problema. Razvijanje sposobnosti analitičnega mišljenja. Razvijanje sposobnosti recenziranja znanstvenih člankov. Vsebina predmeta in literatura 12. Opis vsebine. 13. Literatura: Uvod. Zgodovina UI. Področja UI. Inteligentni agenti. Reševanje problemov. Prostori rešitev. Iskanje. Iskanje v globino. Iskanje v širino. Hevristično iskanje. Stohastično iskanje. Simulirano ohlajanje. Genetski agoritmi. Preiskovanje. Omejitve. CSP. Predstavitev znanja in sklepanje. Izjavni račun. Predikatni račun. Logična dedukcija. Veriženje naprej in nazaj. Resolucija. Dokazovanje izrekov. Verjetnostno sklepanje. Sklepanje na osnovi primerov. Planiranje. Prostor stanj. Situacijska logika. Algoritem STRIPS. Nedeterministične domene. Učenje. Prilastkovno učenje. Odločitvena drevesa. Bayes. Nevronske mreže. Predikatno učenje. Induktivno logično programiranje. Učenje z ojačanjem. Jeziki umetne inteligence. Konceptualne mreže. Opisna logika. Hornovi stavki. Prolog. Ekspertni sistemi. a. Osnovna literatura: Stuart Russell, Peter Norvig: Artificial Intelligence: A Modern Approach, Prentice Hall, b. Dopolnilna literatura: c. Dodatna literatura: 14. Predvideni študijski dosežki: a. Znanje in razumevanje: Študent/-ka pozna osnove inteligentnih sistemov. Pozna osnovne in naprednejše tehnike in prijeme strojnega učenja ter podatkovnega rudarjenja. d. Uporaba: Sposoben/-na je načrtovati in implementirati preprost inteligentni sistem. 2

3 Sposoben/-na je identificirati problem, ki zahteva uporabo tehnik strojnega učenja in podatkovnega rudarjenja. Sposoben/-na je učinkovito uporabljati tehnike in prijeme strojnega učenja in podatkovnega rudarjenja na podatkih. e. Refleksija: Oblike in metode poučevanja, učenja ter ocenjevanja 15. Uporabljene metode poučevanja in učenja: Predavanja, vaje, konzultacije. 16. Uporabljeni načini preverjanja znanja: krajše domače naloge, seminarska naloga oz. mini projekt, pisni izpit (lahko se nadomesti z dvema kolokvijema), ustni izpit. Pogoji in viri 17. Delitev na skupine. Zaradi potrebe po uporabi računalniške tehnologije so skupine sestavljene iz 15 študentov. 18. Potrebni materialni viri za izvedbo predmeta. En računalnik na 1 študenta. 19. Potrebni človeški viri za izvedbo predmeta. 1 habilitiran visokošolski učitelj in 1 habilitiran visokošolski sodelavec na skupino študentov Evalvacija 20. Metode in oblika evalvacije: študentska anketa. 3

4 UČNI NAČRT: SKRIPTNI JEZIKI Osnovni podatki o predmetu 1. Ime predmeta: Skriptni jeziki 2. Število KT (seštevek iz tabel spodaj): 6 3. Učni jezik: slovenski Podatki o umeščenosti predmeta 4. Študijski program: Računalništvo in informatika 5. Stopnja študijskega programa: dodiplomski - univerzitetni 6. Obvezni ali izbirni predmet: Izbirni 7. Steber programa: veščine Obveznosti 8. Oblike neposredne pedagoške obveznosti (kontaktne ure): Oblika število ur število KT izvaja Seminarske vaje 30 1 sodelavec / učitelj Laboratorijske vaje 60 2 sodelavec SKUPAJ Samostojno študentovo delo: oblika število ur število KT Priprava na izpit in izpit 39 1,3 Domače naloge 51 1,7 SKUPAJ 90 3 Cilji in kompetence 10. Predznanje, ki ga mora imeti študent: Predmet zahteva poznavanje osnov dela v operacijskem sistemu Linux ter ukazni lupini BASH, ki jih študentje spoznajo pri predmetu Računalniški praktikum. 11. Učni cilji predmeta in kompetence: a. Cilji: Študentje se spoznajo z napredno rabo ukazne lupine BASH v operacijskem sistemu Linux. Predmet predstavi osnove delovanja urejevalnikov besedil, kot npr. Emacs, Vi, MS Word in OpenOffice Writer, osnove regularnih izrazov ter osnove avtomatske obdelave besedil (makroji ipd.). Študentje se spoznajo s skriptnimi jeziki: SED, AWK, PERL in skriptnim jezikom ukazne lupine BASH. b. Splošne kompetence: 4

5 Spodbujanje skupinskega sodelovanja ter s tem razvijanje organizacijskih in komunikacijskih sposobnosti študentov. Razvijanje sposobnosti opazovanja, iskanja informacij ter kritične presoje dane problematike. c. Predmetno-specifične kompetence: Razvijanje sposobnosti identifikacije problema in priprave rešitve. Spodbujanje ustvarjalnosti in iznajdljivosti pri iskanju možnih rešitev danega problema. Razvijanje sposobnosti analitičnega mišljenja. Vsebina predmeta in literatura 12. Opis vsebine. Napredni ukazi ukazne lupine BASH. Opis naprednih ukazov in tehnik uporabe ukazne lupine BASH: preusmeritve standardnega vhoda, izhoda in izhoda za napake, cevovodi, upravljanje s procesi, posebne spremenljivke. 13. Literatura: Osnove avtomatske obdelave besedil. Opis osnovnih funkcij urejevalnikov besedil Emacs, Vi, MS Word in OpenOffice Writer. Primeri uporabe omenjenih urejevalnikov besedil na manjših in večjih besedilih. Opis regularnih izrazov in primeri uporabe le-teh pri obdelavi besedil. Skriptnimi jeziki. Opis skriptnih jezikov SED, AWK, PERL ter skriptnega jezika ukazne lupine BASH, primeri uporabe vsakega od skriptnih jezikov ter primeri uporabe kombinacije večih skriptnih jezikov naenkrat. a. Osnovna literatura: Jerry Peek, Tim O'Reilly, Mike Loukides: UNIX PowerTools, Second Edition Macros for OpenOffice.org, Steven Roman: Writing Word Macros, 2nd Edition, O'Reilly, b. Dopolnilna literatura: Linda Lamb, Arnold Robbins: Learning the vi Editor. Sixth Edition, November Dale Dougherty, Arnold Robbins: sed & awk. Second Edition, March Stephen Spainhour, Ellen Siever, Nathan Patwardhan: Perl in a Nutshell. Second Edition, June c. Dodatna literatura: Sriram Srinivasan: Advanced Perl Programming. First Edition, August Predvideni študijski dosežki: a. Znanje in razumevanje: Študent/-ka pozna napredne ukaze BASH lupine. Pozna osnovne ter nekatere naprednejše ukaze urejevalnikov besedil Emacs in Vi. Pozna regularne izraze in nekatere naprednejše tehnike urejanja besedil. Pozna skriptne jezike: SED, AWK, PERL in jezik ukazne lupine BASH. b. Uporaba: 5

6 Sposoben/-na je učinkovito uporabljati napredne ukaze BASH lupine. Sposoben/-na je uporabljati urejevalnika besedil Vi in Emacs za naprednejše urejanje besedil. Sposoben/-na je učinkovito uporabljati skriptne jezike SED, AWK, PERL in jezik ukazne lupine BASH ter kombinacije le-teh. c. Refleksija: Oblike in metode poučevanja, učenja ter ocenjevanja 15. Uporabljene metode poučevanja in učenja: Predavanja, vaje, konzultacije. 16. Uporabljeni načini preverjanja znanja: krajše domače naloge, dalše domače naloge oz. mini projekti, pisni izpit (lahko se nadomesti z dvema kolokvijema) in ustni izpit. Pogoji in viri 17. Delitev na skupine. Zaradi potrebe po uporabi računalniške tehnologije so skupine sestavljene iz 15 študentov. 18. Potrebni materialni viri za izvedbo predmeta. En računalnik na 1 študenta. 19. Potrebni človeški viri za izvedbo predmeta. 1 habilitiran visokošolski učitelj in 1 habilitiran visokošolski sodelavec na skupino Evalvacija 20. Metode in oblika evalvacije: študentska anketa. 6

7 UČNI NAČRT: SISTEMSKO PROGRAMIRANJE Osnovni podatki o predmetu 1. Ime predmeta: Sistemsko programiranje 2. Število KT (seštevek iz tabel spodaj): 6 3. Učni jezik: slovenski Podatki o umeščenosti predmeta 4. Študijski program: Računalništvo in informatika 5. Stopnja študijskega programa: dodiplomski - univerzitetni 6. Obvezni ali izbirni predmet: izbirni 7. Steber programa: veščine Obveznosti 8. Oblike neposredne pedagoške obveznosti (kontaktne ure): Oblika število ur število KT izvaja Predavanja učitelj Laboratorijske vaje sodelavec SKUPAJ Samostojno študentovo delo: oblika število ur število KT projektna naloga izpit in priprava na izpit SKUPAJ 90 3 Cilji in kompetence 10. Predznanje, ki ga mora imeti študent: Uspešno opravljene obveznosti pri predmetih: Računalniški praktikum, Programiranje Učni cilji predmeta in kompetence: a. Cilji: Študenti se spoznajo z novejšimi programskimi jeziki in tehnikami. b. Splošne kompetence: Spodbujanje abstraktnega mišljenja ter organizacijskih sposobnosti študentov. c. Predmetnospecifične kompetence: Razvijanje sposobnosti identifikacije problema in priprave rešitve. Vsebina predmeta in literatura 7

8 12. Opis vsebine. 13. Literatura: Unix. Uporabniki. Avtentikacija. Administracija uporabnikov. Skupine. Datoteke in pravice. Skupine uporabnikov. Naprave. Procesi. Vrata. Omrežni datotečni sistemi. NFS. Samba. Varnost. Nivoji zagona operacijskega sistema. Servisi. Požarni zidovi. Sistemski programski jeziki. Unix lupina. Programiranje v Unix lupini. Perl. Sistemsko programiranje programskim jezikom Perl. Primer sistemskega programa. Windows. Uporabniki, skupine in nivoji. Avtentikacija. Aktivni direktoriji. Procesi. Domenski strežnik. Aplikacijski strežnik. Varnost. Open SSL. Virtualna privatna omrežja. Arhiviranje. a. Osnovna literatura: Jerry Peek, Tim O'Reilly, Mike Loukides, UNIX Power Tools, 2. edition, O'Reilley and Associates, August Larry Wall, Tom Christiansen, Randal Schwartz, Programming Perl, 3. edition, O'Reilley and Associates, b. Dopolnilna literatura: c. Dodatna literatura: 14. Predvideni študijski dosežki: a. Znanje in razumevanje: Študent/-ka pozna sodobne programske jezike in tehnike. Študent/-ka razširi znanje o podatkovnih strukturah in algoritmih. b. Uporaba: Sposoben/-na je učinkovito vključiti sodobno informacijsko tehnologijo v izobraževalni proces. c. Refleksija: Oblike in metode poučevanja, učenja ter ocenjevanja 15. Uporabljene metode poučevanja in učenja: Predavanja, vaje, domače naloge, seminarji. 16. Uporabljeni načini preverjanja znanja: 2 seminarski nalogi (izdelava manjših projektov), pisni izpit (lahko se nadomesti z dvema kolokvijema), ustni izpit. Pogoji in viri 17. Delitev na skupine. 8

9 Zaradi potrebe po uporabi računalniške tehnologije so skupine sestavljene iz 15 študentov. 18. Potrebni materialni viri za izvedbo predmeta. En računalnik na 1 študenta. 19. Potrebni človeški viri za izvedbo predmeta. 1 habilitiran visokošolski učitelj in 1 habilitiran visokošolski sodelavec na skupino Evalvacija 20. Metode in oblika evalvacije: študentska anketa. 9

10 UČNI NAČRT: NAČRTOVANJE PODATKOVNIH BAZ Osnovni podatki o predmetu 1. Ime predmeta: Načrtovanje podatkovnih baz 2. Število KT (seštevek iz tabel spodaj): 6 3. Učni jezik: slovenščina Podatki o umeščenosti predmeta 4. Študijski program: Računalništvo in informatika 5. Stopnja študijskega programa: 6. Obvezni ali izbirni predmet: izbirni 7. Steber programa: sistemi Obveznosti 8. Oblike neposredne pedagoške obveznosti (kontaktne ure): Oblika število ur število KT izvaja Predavanja 45 1,5 učitelj Laboratorijske vaje 45 1,5 sodelavec SKUPAJ Samostojno študentovo delo: oblika število ur število KT Priprava na izpit 36 1,2 Izpit 3 0,1 Pregled literature 0 0 Domače naloge 51 1,7 Seminarji 0 0 SKUPAJ 90 3 Cilji in kompetence 10. Predznanje, ki ga mora imeti študent: Opravljeni predmeti: Programiranje I, Osnove podatkovnih baz. Priporočeni predmeti: Sistemi za upravljanje s podatkovnimi bazami Vpis v letnik. 11. Učni cilji predmeta in kompetence: a. Cilji: Študent/-ka se spozna z novejšimi tehnologijami na področju podatkovnih baz. Študent/-ka se nauči razvoja samostojnih aplikacij, ki slonijo na uporabi podatkovnih baz. b. Splošne kompetence: Razvijanje zmožnosti obvladovanja kompleksnih programskih sistemov. 10

11 Razvijanje zmožnosti za vodenje in razvoj aplikacij v praksi. c. Predmetnospecifične kompetence: Razvijanje analitičnih sposobnosti. Vsebina predmeta in literatura 12. Opis vsebine. 13. Literatura: Relacijski podatkovni model. Ponovitev osnov PB. Definicija relacije. Atributi. Ključ relacije. SQL. Stavki za definicijo podatkov. Povpraševalni jezik. SQL3. Integritetne omejitve. Vrednostne omejitve. Tuji ključi. Definicija indeksov. Definicija povezanosti indeksa. Podatkovni model ER. Entitete. Entitetne množice. Identifikator. Razmerja. Množice razmerij. Atributi. Vrste atributov. Vrste razmerja. Števnost razmerja. Obveznost razmerja. Konceptualno načrtovanje podatkovnih baz.. Konceptualni modeli. Metodologija načrtovanja z ER. Prevod ER sheme v relacije. Pravila za prevajanje ER shem v relacijski model. Primer prevoda ER načrta v relacijski podatkovni model. Orodja za načrtovanje PB. Logično načrtovanje podatkovnih baz. Funkcijske odvisnosti. Normalizacija relacij. Boyce-Codova normalna oblika. Tretja normalna oblika. Dekompozicija relacij. Dekompozicija v BCNO in 3NO. Brezizgubna dekompozicija. Fizično načrtovanje podatkovnih baz. Umerjanje podatkovnih baz. Izbira metod dostopa do tabel. Denormalizacija relacij. Umerjanje poizvedb. Porazdelitev tabel. a. Osnovna literatura: 1. Korth, F.H., Silberschatz, A.: Database Systsms Concepts, McGraw Hill, Ullman, J.: Principles of Database and Knowledge-Base Systems, Volume 1, Computer Science Press, Rockville, b. Dopolnilna literatura: 3. Ramakrishnan, R., Gehrke, J.: Database Management Systems, 3rd Edition, McGraw Hill, c. Dodatna literatura: 14. Predvideni študijski dosežki: a. Znanje in razumevanje: 11

12 b. Uporaba: c. Refleksija: Oblike in metode poučevanja, učenja ter ocenjevanja 15. Uporabljene metode poučevanja in učenja: Predavanja, avditorne vaje, laboratorijske vaje in projekt. 16. Uporabljeni načini preverjanja znanja: Pogoji in viri Pisni izpit, ustni izpit in ocena projekta. 17. Delitev na skupine. Zaradi potrebe po uporabi računalniške tehnologije so skupine sestavljene iz 15 študentov. 18. Potrebni materialni viri za izvedbo predmeta. Računalniška učilnica; en računalnik na 1 študenta. Programsko orodje za načrtovanje programskih sistemov npr. System Architect. 19. Potrebni človeški viri za izvedbo predmeta. Evalvacija 1 habilitiran visokošolski učitelj in 1 habilitiran visokošolski sodelavec na skupino študentov 20. Metode in oblika evalvacije: študentska anketa. 12

13 UČNI NAČRT: MATEMATIČNI PRAKTIKUM I Matematični Praktikum I Osnovni podatki o predmetu 1. Ime predmeta: Matematični praktikum I 2. Število KT (seštevek iz tabel spodaj): 6 3. Učni jezik: slovenski Podatki o umeščenosti predmeta 4. Študijski program: Računalništvo in informatika 5. Stopnja študijskega programa: dodiplomski - univerzitetni 6. Obvezni ali izbirni predmet: izbirni predmet 7. Steber programa: veščine Obveznosti 8. Oblike neposredne pedagoške obveznosti (kontaktne ure): oblika število ur število KT izvaja Seminar učitelj, sodelavec Laboratorijske vaje učitelj, sodelavec SKUPAJ Samostojno študentovo delo: Oblika število ur Število KT Domače naloge 60 2 Študij literature, 30 1 projektna naloga SKUPAJ 90 3 Cilji in kompetence 10. Predznanje, ki ga mora imeti študent: Računalniški praktikum 11. Učni cilji predmeta in kompetence: Cilji: Študent spozna osnovna orodja za spremljanje predavanj in izdelavo vaj ter komunikacijo s profesorji, asistenti, kolegi, vodstvom univerze itd.. Splošne kompetence: Študent se uči uporabljati računalnik pri reševanju matematičnih problemov Predmetnospecifične kompetence: Razumevanje delovanja programov kot so npr. prikazovalniki, urejevalniki, programi za stavljenje besedil. Vsebina predmeta in literatura 12. Opis vsebine: programi za predstavitve (npr. Power Point), delo s preglednicami (npr. Excel), urejevalniki besedil (npr. WinEdt, TextPad, Emacs), 13

14 osnove TeX-a in LaTeX-a, osnovna orodja za izdelavo slik (pdf, eps), delo s formati slik, vključevanje slik v LaTex, skeniranje in uporaba digitalne kamere. 13. Literatura: Osnovna literatura: Batagelj V., Golli B.: TeX, Povabilo v TeX, LaTeX, BibTeX, PiCTeX. DMFA RS, Ljubljana 1990, Razpet M.: Sedi in piši z LaTeXom! DMFA, Ljubljana 1991, Lamport L.: LaTeX, a Document Preparation System, Addison Wesley, 1994, Kopka H., Daly P.W.: Guide to LaTeX, Addison-Wesley, 2004, Dopolnilna literatura: Mittelbach F., Goossens M., Braams J., Carlisle D. and Rowley C.: The LaTeX Companion, Addison-Wesley, Mittelbach F., Goossens M., Rahtz S.: The LaTeX Graphics Companion: Illustrating documents with TeX and PostScript, Addison-Wesley, Goossens M., Rahtz S.: The LaTeX Web Companion: Integrating TeX, HTML and XML, Addison-Wesley, Dodatna literatura: Predvideni študijski dosežki:* Znanje in razumevanje: Uporaba: Refleksija: Oblike in metode poučevanja, učenja ter ocenjevanja 15. Uporabljene metode poučevanja in učenja: Seminar, laboratorijske vaje, individualne naloge in projektno delo. 16. Uporabljeni načini preverjanja znanja: Domače naloge, izdelava in zagovor projekta. Pogoji in viri 17. Delitev na skupine. Pri laboratorijskih vajah so skupine velike 15 študentov, pri seminarskih pa 30 študentov. 18. Potrebni materialni viri za izvedbo predmeta. Predavalnica, projektor, računalniki, ustrezni programski paketi (Magma, Mathematica) 19. Potrebni človeški viri za izvedbo predmeta. 1 habilitiran visokošolski učitelj in 1 habilitiran visokošolski sodelavec na skupino Evalvacija 20. Metode in oblika evalvacije: študentske ankete. 14

15 UČNI NAČRT: OBLIKOVANJE VEČPREDSTAVNOSTNIH VSEBIN Matematični Praktikum I Osnovni podatki o predmetu 1. Ime predmeta: Oblikovanje večpredstavnostnih vsebin 2. Število KT (seštevek iz tabel spodaj): 6 3. Učni jezik: slovenščina Podatki o umeščenosti predmeta 4. Študijski program: Računalništvo in informatika 5. Stopnja študijskega programa: dodiplomski - univerzitetni 6. Obvezni ali izbirni predmet: izbirni 7. Steber programa: sistemi Obveznosti 8. Oblike neposredne pedagoške obveznosti (kontaktne ure): Oblika število ur število KT izvaja Predavanja 45 1,5 učitelj Laboratorijske vaje 45 1,5 sodelavec SKUPAJ Samostojno študentovo delo: oblika število ur število KT Priprava na izpit 0 0 Izpit 0 0 Pregled literature 12 0,4 Domače naloge 30 1 Seminarji 48 1,6 SKUPAJ 90 3 Cilji in kompetence 10. Predznanje, ki ga mora imeti študent: Opravljeni predmeti: Računalniški praktikum Vpis v letnik. 11. Učni cilji predmeta in kompetence: a. Cilji: Študent/-ka se spozna z osnovami večpredstavnostnih sistemov. Študent/-ka pridobi osnovno znanje o uporabi večpredstavnostnih sistemov. Študent/-ka spozna tehnike oblikovanja večpredstavnostnih vsebin. 15

16 b. Splošne kompetence: Razvijanje zmožnosti obvladovanja kompleksnega sistema za delo z večpredstavnostjo. Razvijanje zmožnosti obvladovanja večpredstavnostnih sistemov. c. Predmetnospecifične kompetence: Razvijanje sposobnosti oblikovanja večpredstavnostnih vsebin. Vsebina predmeta in literatura 12. Opis vsebine. Večpredstavnost v zadnjem času postaja najbolj razširjena oblika za posredovanje informacij uporabnikom, ki niso računalniški strokovnjaki. Sodobna računalniška in komunikacijska tehnologija omogočata prepletanje in integracijo različnih pojavnih oblik informacije, kot so besedilo, grafika, slike visoke ločljivosti, zvok in video. Izjemne možnosti, ki jih nudi ta tehnologija, so našle uporabo tudi v izobraževanju. Lahko bi rekli, da se je začela doba virtualizacije izobraževanja. Prav to je razlog, da bo predmet poudarjal koncepte in izzive večpredstavnosti v izobraževanju ter ne le tehnološke vidike, ampak tudi vsebinske in metodološke vidike uporabe večpredstavnosti v izobraževalne procesu. Vsebina: Osnove večpredstavnostnih sistemov. Digitalizacija. Uporaba večpredstavnostnih sistemov. Razvoj večpredstavnostnih sistemov. Uporaba večpredstavnostnih sistemov za oblikovanje večpredstavnostnih vsebin. Uporaba večpredstavnostnih sistemov ter večpredstavnostnih vsebin v različnih sistemih. 13. Literatura: a. Osnovna literatura: Sorel Reisman: Multimedia Computing, Idea Group Publishing, Sanjaya Mistra, Ramesh C. Sharma: Interactive Multimedia in Education and Training, Idea Group Publishing, b. Dopolnilna literatura: Karen S. Ivers, Ann E. Barron: Multimedia Projects in Education: Designing, Producing, and Assesing, Libraries Unlimited, 2nd edition, c. Dodatna literatura: 16

17 14. Predvideni študijski dosežki: a. Znanje in razumevanje: b. Uporaba: c. Refleksija: Oblike in metode poučevanja, učenja ter ocenjevanja 15. Uporabljene metode poučevanja in učenja: Predavanja, avditorne vaje, laboratorijske vaje in projekt. 16. Uporabljeni načini preverjanja znanja: domače naloge ocena projekta. Pogoji in viri 17. Delitev na skupine. Zaradi potrebe po uporabi računalniške tehnologije so skupine sestavljene iz 15 študentov. 18. Potrebni materialni viri za izvedbo predmeta. Računalniška učilnica; en računalnik na 1 študenta. Ustrezna programska oprema za delo z večpredstavnostnimi vsebinami. Povezava računalnikov v lokalno in posredno v globalno omrežje (internet). Ustrezna večpredstavnostna oprema (kamera, mikrofon, zvočniki). 19. Potrebni človeški viri za izvedbo predmeta. 1 habilitiran visokošolski učitelj in 1 habilitiran visokošolski sodelavec na skupino študentov Evalvacija 20. Metode in oblika evalvacije: študentska anketa. 17

18 UČNI NAČRTI TEMATSKIH VEŠČINSKIH SKLOPOV UČNI NAČRT Strežnik in LDAP imenik Osnovni podatki o tematskem veščinskem sklopu Ime: Strežnik in LDAP L imenik Število KT (seštevek iz tabel spodaj): 4 Učni jezik: slovenski Podatki o umeščenosti tematskega veščinskega sklopa Študijski program: Računalništvo in informatika Stopnja študijskega programa: univerzitetni, dodiplomski Obvezni ali izbirni: izbirni (kot sestavni del veščinskega modula) Letnik: 2., 3. Semester: / Študijska smer: / Steber programa: veščine Obveznosti študenta Oblike neposredne pedagoške obveznosti (kontaktne ure): Oblika Število ur Število KT Izvaja Seminarske vaje 30 1 učitelj veščin, visokošolski sodelavec Laboratorijske vaje 30 1 visokošolski sodelavec Skupaj 60 2 Samostojno študentovo delo: Oblika Število ur Število KT Mini projekti 15 0,5 Domače naloge 15 0,5 Priprava na izpit 30 1 Skupaj 60 2 Cilji in kompetence Predznanje, ki ga mora imeti študent: Opravljene obveznosti pri predmetu Osnove podatkovnih baz Učni cilji tematskega veščinskega sklopa in kompetence: Cilji: - Študenti se bodo naučili različnih nastavitev in naprednega dela v imeniku za potrebe hranjenja različnih podatkov na strežniku. Splošne kompetence: - Spodbujanje skupinskega sodelovanja ter s tem razvijanje organizacijskih in komunikacijskih sposobnosti študentov. - Razvijanje sposobnosti opazovanja, iskanja informacij ter kritične presoje dane problematike. Predmetno-specifične kompetence: 18

19 - Razvijanje sposobnosti identifikacije problema in priprave rešitve. - Spodbujanje ustvarjalnosti in iznajdljivosti pri iskanju možnih rešitev danega problema. - Razvijanje sposobnosti analitičnega mišljenja. Vsebina tematskega veščinskega sklopa in literatura Opis vsebine: - Nastavitev domenskega strežnika za potrebe imenika - Nastavitev infrastrukture imenika - Nastavitev dodatnih vlog v imeniku - Ustvarjanje in vzdrževanje objektov v imeniku. - Upravljanje z objekti v imeniku - Nastavitev storitev certificiranja za potrebe imenika Literatura: - Configuring Windows Server 2008 Active Directory by Dan Holme, Nelson Ruest, Danielle Ruest Microsoft Press (June 14, 2008) - Understanding and Deploying LDAP Directory Services by Timothy A. Howes, Mark C. Smith, Gordon S. Good Addison-Wesley Professional; 2 edition (May 8, 2003) Predvideni študijski dosežki: Znanje in razumevanje: - Študentje se spoznajo s poglobljenim delom z imenikom LDAP in se naučijo dela z različnimi objekti znotraj imenika. Uporaba: - Študenti so sposobni samostojnega dela z imenikom LDAP in zmorejo upravljanje različnih vrst podatkov, ki jih tak imenik hrani. Oblike in metode poučevanja, učenja ter ocenjevanja Uporabljene metode poučevanja in učenja: seminarske vaje, laboratorijske vaje, konzultacije. Uporabljeni načini preverjanja znanja: domače naloge, pisni izpit (lahko se nadomesti z dvema kolokvijema), ustni izpit. Pogoji in viri Delitev na skupine: Zaradi potrebe po uporabi računalniške tehnologije so skupine sestavljene iz 15 študentov. Potrebni materialni viri za izvedbo tematskega veščinskega sklopa: 1 računalnik na 1 študenta. Potrebni človeški viri za izvedbo tematskega veščinskega sklopa: 1 habilitiran učitelj veščin Evalvacija Metode in oblika evalvacije: ankete s študenti 19

20 UČNI NAČRT Načrtovanje in optimizacija delovanja SQL strežnika Osnovni podatki o tematskem veščinskem sklopu Ime: Načrtovanje in optimizacija delovanja SQL strežnika Število KT (seštevek iz tabel spodaj): 2 Učni jezik: slovenski. Podatki o umeščenosti tematskega veščinskega sklopa Študijski program: Računalništvo in informatika Stopnja študijskega programa: univerzitetni, dodiplomski Obvezni ali izbirni: izbirni (kot sestavni del veščinskega modula) Letnik: 2., 3. Semester: / Študijska smer: / Steber programa: veščine Obveznosti študenta Oblike neposredne pedagoške obveznosti (kontaktne ure): Oblika Število ur Število KT Izvaja Seminarske vaje 15 0,5 učitelj veščin, visokošolski sodelavec Laboratorijske vaje 15 0,5 visokošolski sodelavec Skupaj 30 1 Samostojno študentovo delo: Oblika Število ur Število KT Mini projekti 15 0,5 Priprava na izpit 15 0,5 Skupaj 30 1 Cilji in kompetence Predznanje, ki ga mora imeti študent: Opravljene obveznosti pri predmetu Osnove podatkovnih baz Učni cilji tematskega veščinskega sklopa in kompetence: Cilji: - Študenti se bodo naučili učinkovite uporabe SQL strežnikih storitev s pomočjo načrtovanja strategij na različnih ravneh dostopa do podatkovne baze in SQL strežnika. Splošne kompetence: - Spodbujanje skupinskega sodelovanja ter s tem razvijanje organizacijskih in komunikacijskih sposobnosti študentov. - Razvijanje sposobnosti opazovanja, iskanja informacij ter kritične presoje dane problematike. Predmetno-specifične kompetence: - Razvijanje sposobnosti identifikacije problema in priprave rešitve. - Spodbujanje ustvarjalnosti in iznajdljivosti pri iskanju možnih rešitev danega problema. - Razvijanje sposobnosti analitičnega mišljenja. 20

21 Vsebina tematskega veščinskega sklopa in literatura Opis vsebine: - Načrtovanje učinkovitih dostopov do storitev SQL strežnika - Načrtovanje strategije poizvedb - Načrtovanje rutin pri ravnanju z napakami - Načrtovanje strategije transakcij - Usklajevanje storitev podatkovne baze in izdelkov Literatura: - Designing and Optimizing Data Access by Using Microsoft SQL Server by Sara Morgan, Tobias Thernstrom Microsoft Press (April 25, 2007) - Microsoft SQL Server 2005 Unleashed by Ray Rankins et. al. Sams (December 31, 2006) Predvideni študijski dosežki: Znanje in razumevanje: - Študentje se spoznajo s poglobljenim delom s podatkovnimi bazami. - Naučijo se načrtovati učinkovito izrabo virov strežnika - Naučijo se načrtovanje podatkovnih baz, Uporaba: - Študenti so sposobni samostojnega dela in načrtovanja učinkovitih dostopov do storitev SQL strežnika - Študenti samostojno načrtujejo strategije poizvedb in transakcij. - Študenti so sposobni pisati rutine za ravnanje z napakami. - Študenti suvereno uporabljajo vsa orodja podatkovnega strežnika. Oblike in metode poučevanja, učenja ter ocenjevanja Uporabljene metode poučevanja in učenja: Seminarske vaje, laboratorijske vaje, konzultacije. Uporabljeni načini preverjanja znanja: domače naloge, pisni izpit (lahko se nadomesti z dvema kolokvijema), ustni izpit. Pogoji in viri Delitev na skupine: Zaradi potrebe po uporabi računalniške tehnologije so skupine sestavljene iz 15 študentov. Potrebni materialni viri za izvedbo tematskega veščinskega sklopa: 1 računalnik na 1 študenta. Potrebni človeški viri za izvedbo tematskega veščinskega sklopa: 1 habilitiran učitelj veščin Evalvacija Metode in oblika evalvacije: ankete s študenti 21

22 Osnovni podatki o tematskem veščinskem sklopu UČNI NAČRT Načrtovanje infrastrukture podatkovnih strežnikov Ime: Načrtovanje infrastrukture podatkovnih strežnikov Število KT (seštevek iz tabel spodaj): 2 Učni jezik: slovenski Podatki o umeščenosti tematskega veščinskega sklopa Študijski program: Računalništvo in informatika Stopnja študijskega programa: univerzitetni, dodiplomski Obvezni ali izbirni: izbirni (kot sestavni del veščinskega modula) Letnik: 2., 3. Semester: / Študijska smer: / Steber programa: veščine Obveznosti študenta Oblike neposredne pedagoške obveznosti (kontaktne ure): Oblika Število ur Število KT Izvaja Seminarske vaje 15 0,5 učitelj veščin, visokošolski sodelavec Laboratorijske vaje 15 0,5 visokošolski sodelavec Skupaj 30 1 Samostojno študentovo delo: Oblika Število ur Število KT Mini projekti 15 0,5 Priprava na izpit 15 0,5 Skupaj 30 1 Cilji in kompetence Predznanje, ki ga mora imeti študent: Opravljene obveznosti pri predmetu Osnove podatkovnih baz Učni cilji tematskega veščinskega sklopa in kompetence: Cilji: - Študenti se bodo naučili načrtovati infrastrukturo podatkovnih strežnikov. Podpora infrastrukturi je še načrtovanje arhiva in načrtovaje prijemov ob izgubi podatkov. Pri tem se bodo naučili načrtovati še podatkovne baze in načrtovanja delovanja strežnika visoke razpoložljivosti. Splošne kompetence: - Spodbujanje skupinskega sodelovanja ter s tem razvijanje organizacijskih in komunikacijskih sposobnosti študentov. - Razvijanje sposobnosti opazovanja, iskanja informacij ter kritične presoje dane problematike. Predmetno-specifične kompetence: - Razvijanje sposobnosti identifikacije problema in priprave rešitve. - Spodbujanje ustvarjalnosti in iznajdljivosti pri iskanju možnih rešitev danega problema. - Razvijanje sposobnosti analitičnega mišljenja. Vsebina tematskega veščinskega sklopa in literatura 22

23 Opis vsebine: - Načrtovanje infrastrukture - Načrtovanje varnosti strežnikov - Načrtovanje podatkovne baze - Načrtovanje rešitev z visoko razpoložljivostjo podatkov - Načrtovanje prijemov ob reševanju izgube podatkov - Načrtovanje arhiviranja baze podatkov Literatura: - Learning SQL on SQL Server 2005 by Sikha Bagui, Richard Earp O'Reilly Media, Inc. (April 26, 2006) - Microsoft SQL Server 2005 Database Administrator Core Requirementsby Solid Quality Learning, Microsoft Press (November 29, 2006) Predvideni študijski dosežki: Znanje in razumevanje: - Študentje se učijo načrtovanja infrastrukture podatkovnih strežnikov, ki nudijo visoko razpoložljivost podatkov. - Naučijo se načrtovanja visoko razpoložljivih podatkovnih baz arhiviranja in reševanja podatkov ob primerih izgube. Uporaba: - Študenti so sposobni načrtovanja infrastrukture podatkovnih strežnikov - Sami lahko načrtujejo razpoložljive podatkovne baze, njihovo arhiviranje in vzpostavljanje strežnika ob primerih napak. - Študenti samostojno načrtujejo strategije poizvedb in transakcij. - Študenti so sposobni pisati rutine za ravnanje z napakami. - Študenti suvereno uporabljajo vsa orodja podatkovnega strežnika. Oblike in metode poučevanja, učenja ter ocenjevanja Uporabljene metode poučevanja in učenja: Seminarske vaje, laboratorijske vaje, konzultacije. Uporabljeni načini preverjanja znanja: domače naloge, pisni izpit (lahko se nadomesti z dvema kolokvijema), ustni izpit. Pogoji in viri Delitev na skupine: Zaradi potrebe po uporabi računalniške tehnologije so skupine sestavljene iz 15 študentov. Potrebni materialni viri za izvedbo tematskega veščinskega sklopa: 1 računalnik na 1 študenta. Potrebni človeški viri za izvedbo tematskega veščinskega sklopa: 1 habilitiran učitelj veščin Evalvacija Metode in oblika evalvacije: ankete s študenti 23

24 UČNI NAČRT N Optimizacija in ohranjevanje stanja podatkovne baze Osnovni podatki o tematskem veščinskem sklopu Ime: Optimizacija in ohranjevanje stanja podatkovne baze Število KT (seštevek iz tabel spodaj): 2 Učni jezik: slovenski Podatki o umeščenosti tematskega veščinskega sklopa Študijski program: Računalništvo in informatika Stopnja študijskega programa: univerzitetni, dodiplomski Obvezni ali izbirni: izbirni (kot sestavni del veščinskega modula) Letnik: 2., 3. Semester: / Študijska smer: / Steber programa: veščine Obveznosti študenta Oblike neposredne pedagoške obveznosti (kontaktne ure): Oblika Število ur Število KT Izvaja Seminarske vaje 15 0,5 učitelj veščin, visokošolski sodelavec Laboratorijske vaje 15 0,5 visokošolski sodelavec Skupaj 30 1 Samostojno študentovo delo: Oblika Število ur Število KT Mini projekti 15 0,5 Priprava na izpit 15 0,5 Skupaj 30 1 Cilji in kompetence Predznanje, ki ga mora imeti študent: Opravljene obveznosti pri predmetu Osnove podatkovnih baz Učni cilji tematskega veščinskega sklopa in kompetence: Cilji: - Študenti se bodo naučili optimizirati delovanje podatkovnega strežnika in optimizacije obnovitve podatkov. - Naučili se bodo načrtovati strategijo kontrole delovanja podatkovnega strežnika, upravljanja podatkov in ohranjevanja ravni varnosti. Splošne kompetence: - Spodbujanje skupinskega sodelovanja ter s tem razvijanje organizacijskih in komunikacijskih sposobnosti študentov. - Razvijanje sposobnosti opazovanja, iskanja informacij ter kritične presoje dane problematike. Predmetno-specifične kompetence: - Razvijanje sposobnosti identifikacije problema in priprave rešitve. - Spodbujanje ustvarjalnosti in iznajdljivosti pri iskanju možnih rešitev danega problema. - Razvijanje sposobnosti analitičnega mišljenja. 24

25 Vsebina tematskega veščinskega sklopa in literatura Opis vsebine: - Optimizacija delovanja strežnika in podatkovnih baz. - Optimizacija in izvrševanje obnovitve podatkovne baze v primeru izgube ali napake. - Načrtovanje strategije kontrole delovanja podatkovnega strežnika. - Načrtovanje strategija upravljanja podatkov. - Načrtovanje strategije za upravljanje in ohranjevanje ravni varnosti. Literatura: - Microsoft SQL Server 2005 Database Administrator Core Requirements by Solid Quality Learning, Microsoft Press (November 29, 2006) - Microsoft SQL Server 2005 Unleashed by Ray Rankins et. al. Sams (December 31, 2006) Predvideni študijski dosežki: Znanje in razumevanje: - Študentje se učijo načrtovanja in izvedbe optimizacije delovanja podatkovnega strežnika in vrnitve v bilo katero preteklo stanje strežnika. - Naučijo se načrtovanja strategije kontrole delovanja strežnika, upravljanja podatkov in ohranjanja ravni varnosti. Uporaba: - Študenti so sposobni sami načrtovati in izvesti optimizacijo delovanja strežnika in in obnoviti predhodna stanja. - Samostojno in suvereno vedo načrtovati strategijo nadzora, strategijo upravljanja s podatki in strategijo ohranjanja ravni varnosti. - Študenti suvereno uporabljajo vsa orodja podatkovnega strežnika. Oblike in metode poučevanja, učenja ter ocenjevanja Uporabljene metode poučevanja in učenja: seminarske vaje, laboratorijske vaje, konzultacije. Uporabljeni načini preverjanja znanja: domače naloge, pisni izpit (lahko se nadomesti z dvema kolokvijema), ustni izpit. Pogoji in viri Delitev na skupine: Zaradi potrebe po uporabi računalniške tehnologije so skupine sestavljene iz 15 študentov. Potrebni materialni viri za izvedbo tematskega veščinskega sklopa: 1 računalnik na 1 študenta. Potrebni človeški viri za izvedbo tematskega veščinskega sklopa: 1 habilitiran učitelj veščin Evalvacija Metode in oblika evalvacije: ankete s študenti 25

26 UČNI NAČRT Osnove delovanja operacijskega sistema Linux Osnovni podatki o tematskem veščinskem sklopu Ime: Osnove delovanja operacijskega sistema Linux Število KT (seštevek iz tabel spodaj): 2 Učni jezik: Slovenski Podatki o umeščenosti tematskega veščinskega sklopa Študijski program: Računalništvo in informatika Stopnja študijskega programa: univerzitetni, dodiplomski Obvezni ali izbirni: izbirni (kot sestavni del veščinskega modula) Letnik: 2., 3. Semester: / Študijska smer: / Steber programa: veščine Obveznosti študenta Oblike neposredne pedagoške obveznosti (kontaktne ure): Oblika Število ur Število KT Izvaja Seminarske vaje 15 0,5 učitelj veščin, visokošolski sodelavec Laboratorijske vaje 15 0,5 visokošolski sodelavec Skupaj 30 1 Samostojno študentovo delo: Oblika Število ur Število KT Mini projekti 15 0,5 Priprava na izpit 15 0,5 Skupaj 30 1 Cilji in kompetence Predznanje, ki ga mora imeti študent: Predmet ne zahteva predznanja Učni cilji tematskega veščinskega sklopa in kompetence: Cilji: - Študenti se bodo naučili osnov operacijskega sistema Linux kot delovne postaje. Naučili se bodo uporabljati ukazno vrstico in osnovnih ukazov v njej, kar jim bo prišlo v poštev pri naprednejšem delu. Splošne kompetence: - Spodbujanje skupinskega sodelovanja ter s tem razvijanje organizacijskih in komunikacijskih sposobnosti študentov. - Razvijanje sposobnosti opazovanja, iskanja informacij ter kritične presoje dane problematike. Predmetno-specifične kompetence: - Razvijanje sposobnosti identifikacije problema in priprave rešitve. - Spodbujanje ustvarjalnosti in iznajdljivosti pri iskanju možnih rešitev danega problema. - Razvijanje sposobnosti analitičnega mišljenja. 26

27 Vsebina tematskega veščinskega sklopa in literatura Opis vsebine: - razumevanje Linux datotečnega sistema - osnovno vzdrževanje sistema - uporaba in nastavljanje namiznega okolja - izvajanje pomembnejših ukazov iz ukazne vrstice - izvajanje osnovnih operacij prek namiznega okolja - uporaba tekstovnega urejevalnika - pravice in privilegiji - poganjanje programov iz ukazne vrstice in namiznega okolja - uporaba orodij in ukazov za tiskanje - nastavljanje okenskega strežnika - regularni izrazi in preusmeritve vhoda, izhoda in napake - kopiranje na in iz izmenljivih medijev - uporaba upravljalnika paketov - osnovni mrežni pripomočki za uporabnika - pripomočki za skrbnika sistema Literatura: - Michael Jang, RHCE Red Hat Certified Engineer Linux Study Guide, McGraw-Hill Osborne Media; 5 edition (June 21, 2007) Predvideni študijski dosežki: Znanje in razumevanje: - Študentje se spoznajo z osnovnim delom na operacijskem sistemu Linux, grafičnim vmesnikom in vmesnikom z ukazno vrstico. - Naučijo se nameščati, nastavljati in uporabljati okenski strežnik, in programe namenjene različnim nalogam. - Spoznajo datotečni sistem in sistem pravil ter privilegijev. - Naučijo se povezati delovno postajo v omrežje in uporabe osnovnih ukazov za delo v omrežju ter osnovnih ukazov namenjenih skrbništvu. Uporaba: - Študenti so sposobni samostojnega dela z Linux operacijskim sistemom in programsko opremo za opravljanje različnih nalog. - Študenti sami skrbijo za sistem in ga vedo povezati v omrežje. - Študenti suvereno uporabljajo ukazno lupino in naprednejše ukaze v le tej. - Vedo uporabljat z vhodnimi in izhodnimi napravami. Oblike in metode poučevanja, učenja ter ocenjevanja Uporabljene metode poučevanja in učenja: Seminarske vaje, laboratorijske vaje, konzultacije. Uporabljeni načini preverjanja znanja: domače naloge, pisni izpit (lahko se nadomesti z dvema kolokvijema), ustni izpit. Pogoji in viri Delitev na skupine: Zaradi potrebe po uporabi računalniške tehnologije so skupine sestavljene iz 15 študentov. Potrebni materialni viri za izvedbo tematskega veščinskega sklopa: 1 računalnik na 1 študenta. Potrebni človeški viri za izvedbo tematskega veščinskega sklopa: 1 habilitiran učitelj veščin Evalvacija Metode in oblika evalvacije: ankete s študenti 27

28 UČNI NAČRT Vzdrževanje operacijskega sistema Linux Osnovni podatki o tematskem veščinskem sklopu Ime: Vzdrževanje operacijskega sistema Linux Število KT (seštevek iz tabel spodaj): 2 Učni jezik: slovenski Podatki o umeščenosti tematskega veščinskega sklopa Študijski program: Računalništvo in informatika Stopnja študijskega programa: univerzitetni, dodiplomski Obvezni ali izbirni predmet: izbirni (kot sestavni del veščinskega modula) Letnik: 2., 3. Semester: / Študijska smer: / Steber programa: veščine Obveznosti študenta Oblike neposredne pedagoške obveznosti (kontaktne ure): Oblika Število ur Število KT Izvaja Seminarske vaje 15 0,5 učitelj veščin, visokošolski sodelavec Laboratorijske vaje 15 0,5 visokošolski sodelavec Skupaj 30 1 Samostojno študentovo delo: Oblika Število ur Število KT Mini projekti 15 0,5 Priprava na izpit 15 0,5 Skupaj 30 1 Cilji in kompetence Predznanje, ki ga mora imeti študent: Opravljen predmet Osnove delovanja Linux Operacijskega sistema Učni cilji tematskega veščinskega sklopa in kompetence: Cilji: - Študenti se naučijo namestiti operacijski sistem in spoznavati strojno opremo ter namestiti gonilnike zanjo. Naučijo se delati z datotečnim sistemom in nadzorovati strojno opremo. Spoznajo delo z uporabniškimi računi in skupinami ter povezavo delovne postaje v omrežje. - Študenti se naučijo nameščati odjemalce različnih storitev, kot na primer odjemalec za NFS, SMB storitve. Naučijo se tudi nameščanja in ponujanja storitev, kot so na primer mrežni in X strežnik, nadzorovanja storitev in osnovno reševanje težav ter osnove varovanja sistema. Splošne kompetence: - Spodbujanje skupinskega sodelovanja ter s tem razvijanje organizacijskih in komunikacijskih sposobnosti študentov. - Razvijanje sposobnosti opazovanja, iskanja informacij ter kritične presoje dane problematike. Predmetno-specifične kompetence: - Razvijanje sposobnosti identifikacije problema in priprave rešitve. - Spodbujanje ustvarjalnosti in iznajdljivosti pri iskanju možnih rešitev danega problema. - Razvijanje sposobnosti analitičnega mišljenja. 28

29 Vsebina tematskega veščinskega sklopa in literatura tura Opis vsebine: - namestitev Linux-a s standardno/nestandardno strojno opremo - kreiranje in modifikacije Linux datotečnega sistema - izvajanje administracije na nivoju uporabnika in skupine - kontroliranje običajnih strojnih naprav - integracija delovne postaje v mrežno okolje - nastavitev NIS in DHCP klientov - nastavitev NFS in SMB klientov - nastavitev inetd mrežnega strežnika - nastavitev X strežnika in namiznih okolij - izvajanje nadzora nad sistemom - osnovno reševanje težav - zagotavljanje osnovne varnosti sistema Literatura: - Michael Jang, RHCE Red Hat Certified Engineer Linux Study Guide, McGraw-Hill Osborne Media; 5 edition (June 21, 2007) Predvideni študijski dosežki: Znanje in razumevanje: - Študentje se naučijo namestiti OS in upravljati s strojno opremo, osnovnih skrbniških nalog in naprednejšega dela z datotečnim sistemom. - Spoznajo pojem storitve in na primerih povežejo sistem na različne storitve oz. nudijo tudi sami storitve drugim. - Naučijo se kako skrbeti za varnost sistema. Uporaba: - Sposobni so namestiti in večplastno skrbeti za sistem. - Znajo umestiti Linux OS v omrežje. - Sposobni so se prijaviti na različne storitve in ponuditi osnovne storitve drugim v omrežju. Oblike in metode poučevanja, učenja ter ocenjevanja Uporabljene metode poučevanja in učenja: Seminarske vaje, laboratorijske vaje, konzultacije. Uporabljeni načini preverjanja znanja: domače naloge, pisni izpit (lahko se nadomesti z dvema kolokvijema), ustni izpit. Pogoji in viri Delitev na skupine: Zaradi potrebe po uporabi računalniške tehnologije so skupine sestavljene iz 15 študentov. Potrebni materialni viri za izvedbo tematskega veščinskega sklopa: 1 računalnik na 1 študenta. Potrebni človeški viri za izvedbo tematskega veščinskega sklopa: 1 habilitiran učitelj veščin Evalvacija Metode in oblika evalvacije: ankete s študenti 29

30 UČNI NAČRT Razvoj izdelkov, temelječih na SQL strežniku Osnovni podatki o tematskem veščinskem sklopu Ime: Razvoj izdelkov, temelječih na SQL strežniku Število KT (seštevek iz tabel spodaj): 2 Učni jezik: slovenski Podatki o umeščenosti tematskega veščinskega sklopa Študijski program: Računalništvo in informatika Stopnja študijskega programa: univerzitetni, dodiplomski Obvezni ali izbirni: izbirni (kot sestavni del veščinskega modula) Letnik: 2., 3. Semester: / Študijska smer: / Steber programa: veščine Obveznosti študenta Oblike neposredne pedagoške obveznosti (kontaktne ure): Oblika Število ur Število KT Izvaja Seminarske vaje 15 0,5 učitelj veščin, visokošolski sodelavec Laboratorijske vaje 15 0,5 visokošolski sodelavec Skupaj 30 1 Samostojno študentovo delo: Oblika Število ur Število KT Mini projekti 15 0,5 Priprava na izpit 15 0,5 Skupaj 30 1 Cilji in kompetence Predznanje, ki ga mora imeti študent: Opravljene obveznosti pri predmetu Osnove podatkovnih baz Učni cilji tematskega veščinskega sklopa in kompetence: Cilji: - Študenti se bodo naučili načrtovanja izdelkov za in izdelkov, ki uporabljajo SQL strežnik. Preko teh se bodo spoznali še z načrtovanjem podatkovnih baz, objektov in procedur SQL strežnika in jezika. Splošne kompetence: - Spodbujanje skupinskega sodelovanja ter s tem razvijanje organizacijskih in komunikacijskih sposobnosti študentov. - Razvijanje sposobnosti opazovanja, iskanja informacij ter kritične presoje dane problematike. Predmetno-specifične kompetence: - Razvijanje sposobnosti identifikacije problema in priprave rešitve. - Spodbujanje ustvarjalnosti in iznajdljivosti pri iskanju možnih rešitev danega problema. - Razvijanje sposobnosti analitičnega mišljenja. 30

31 Vsebina tematskega veščinskega sklopa in literatura Opis vsebine: - Načrtovanje podatkovnih baz - Načrtovanje objektov - Načrtovanje izdelkov za SQL strežnik - Načrtovanje izdelkov, ki uporabljajo SQL strežnik - Načrtovanje procedur za testiranje in vzdrževanje kode Literatura: - Designing Database Solutions by Using Microsoft SQL Server(TM) 2005 by Dejan Sarka, Andy Leonard, Javier Loria, Adolfo Wiernik Microsoft Press (September 12, 2007) - Professional SQL Server 2005 Integration Services (Programmer to Programmer) Brian Knight, Allan Mitchell, Darren Green et. al. Wrox (January 31, 2006) Predvideni študijski dosežki: Znanje in razumevanje: - Študentje se spoznajo s poglobljenim delom s podatkovnimi bazami. - Naučijo se načrtovati rešitve, ki temeljijo na SQL strežniku. - Naučijo se načrtovanje podatkovnih baz, Uporaba: - Študenti so sposobni samostojnega dela in načrtovanja podtkovnih baz in izdelkov, ki jih uporabljajo. - Študenti sami skrbijo za sistem in ga vedo vzdrževati. - Študenti suvereno uporabljajo vsa orodja podatkovnega strežnika. - Vedo upravljat z vhodnimi in izhodnimi podatki. Oblike in metode poučevanja, učenja ter ocenjevanja Uporabljene metode poučevanja in učenja: seminarske vaje, laboratorijske vaje, konzultacije. Uporabljeni načini preverjanja znanja: domače naloge, pisni izpit (lahko se nadomesti z dvema kolokvijema), ustni izpit. Pogoji in viri Delitev na skupine: zaradi potrebe po uporabi računalniške tehnologije so skupine sestavljene iz 15 študentov. Potrebni materialni viri za izvedbo tematskega veščinskega sklopa: 1 računalnik na 1 študenta. Potrebni človeški viri za izvedbo tematskega veščinskega sklopa: 1 habilitiran učitelj veščin Evalvacija Metode in oblika evalvacije: ankete s študenti 31

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Spletno programiranje. Študijska smer Study field ECTS

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Spletno programiranje. Študijska smer Study field ECTS Predmet: Course title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Spletno programiranje Web programming Študijski program in stopnja Study programme and level Interdisciplinarni univerzitetni

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2016/17) Predmet: Algoritmi in podatkovne strukture 2 Course title: Algorithms and data structures 2 Študijski program in stopnja Study programme and

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Predmet: Podatkovne strukture in algoritmi 1 Course title: Data structures and algorithms 1 Študijski program in stopnja Study programme and

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Predmet: Podatkovne strukture in algoritmi 1 Course title: Data structures and algorithms 1

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Predmet: Podatkovne strukture in algoritmi 1 Course title: Data structures and algorithms 1 UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Predmet: Podatkovne strukture in algoritmi 1 Course title: Data structures and algorithms 1 Študijski program in stopnja Study programme and level Univerzitetni študijski

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2016/17) Študijska smer Study field ECTS

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2016/17) Študijska smer Study field ECTS Predmet: Course title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2016/17) Programiranje Programming Študijski program in stopnja Study programme and level Interdisciplinarni magistrski študijski

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Računalniške komunikacije. Študijska smer Study field ECTS

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Računalniške komunikacije. Študijska smer Study field ECTS Predmet: Course title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Računalniške komunikacije Computer communications Študijski program in stopnja Study programme and level Interdisciplinarni

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Predmet: Numerične metode 2 Course title: Numerical methods 2. Študijska smer Study field

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Predmet: Numerične metode 2 Course title: Numerical methods 2. Študijska smer Study field UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Predmet: Numerične metode 2 Course title: Numerical methods 2 Študijski program in stopnja Study programme and level Visokošolski strokovni študijski

More information

Sistemske zahteve za SAOP

Sistemske zahteve za SAOP Sistemske zahteve za SAOP Samostojna delovna postaja višji). icenter je ERP sistem, ki zagotavlja popolno kontrolo nad vsemi poslovnimi procesi v podjetju. V tej postavitvi je SAOP icenter nameščen na

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Menedžment baz podatkov o donatorjih. Študijska smer Study field

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Menedžment baz podatkov o donatorjih. Študijska smer Study field Predmet: Course title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Menedžment baz podatkov o donatorjih Donation Database Management Študijski program in stopnja Study programme and level Študijska smer Study

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Numerična aproksimacija in interpolacija Numerical approximation and interpolation

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Numerična aproksimacija in interpolacija Numerical approximation and interpolation Predmet: Course title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Numerična aproksimacija in interpolacija Numerical approximation and interpolation Študijski program in stopnja Study

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Numerična aproksimacija in interpolacija Numerical approximation and interpolation. Študijska smer Study field

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Numerična aproksimacija in interpolacija Numerical approximation and interpolation. Študijska smer Study field Predmet: Course title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Numerična aproksimacija in interpolacija Numerical approximation and interpolation Študijski program in stopnja Study programme and level Magistrski

More information

Podatkovni modeli in jeziki

Podatkovni modeli in jeziki Podatkovni modeli in jeziki 2018/19 Iztok Savnik, FAMNIT 1 Osnovni podatki Naslov: Predavatelj: Vaje: Točke: Komunikacija: Govorilne ure: URL: E-učilnica: Podatkovni modeli in jeziki dr. Iztok Savnik domače

More information

» Nakup in vzdrževanje Oracle programske opreme «Tehnične specifikacije

» Nakup in vzdrževanje Oracle programske opreme «Tehnične specifikacije Obrazec P-5 Specifikacije 30K250316» Nakup in vzdrževanje Oracle programske opreme «Tehnične specifikacije KAZALO VSEBINE 1. Predmet javnega naročila...3 1.1. SKLOP-1: STORITEV VZDRŽEVANJA ORACLE LICENČNE

More information

Lotus Quickr Najhitrejši način izmenjave poslovne vsebine

Lotus Quickr Najhitrejši način izmenjave poslovne vsebine Lotus Quickr Najhitrejši način izmenjave poslovne vsebine Zoran Povh, IT specialist zoran.povh@si.ibm.com 2007 IBM Corporation Vsebina Kaj je Lotus Quickr? Integracija z namiznimi programi Skupinski prostori

More information

E R S Š G L J U B L J A N A Š O L S K O L E T O

E R S Š G L J U B L J A N A Š O L S K O L E T O Datotečni sistem E R S Š G L J U B L J A N A Š O L S K O L E T O 2 0 1 0 / 1 1 Vsebina Programska oprema Sistemska programska oprema Operacijski sistem Lupina (shell) Datotečni sistem Programska oprema

More information

IP PACKET QUEUING DISCIPLINES AS BASIC PART OF QOS ASSURANCE WITHIN THE NETWORK

IP PACKET QUEUING DISCIPLINES AS BASIC PART OF QOS ASSURANCE WITHIN THE NETWORK UDK621.3:(53+54+621 +66), ISSN0352-9045 Informacije MIDEM 39(2009)2, Ljubljana IP PACKET QUEUING DISCIPLINES AS BASIC PART OF QOS ASSURANCE WITHIN THE NETWORK Sasa Klampfer, Joze Mohorko, Zarko Cucej University

More information

DB2 podatkovna baza v praksi

DB2 podatkovna baza v praksi DB2 podatkovna baza v praksi Aljoša Trivan, Mikropis holding d.o.o. aljosa.trivan@mikropis.si 2007 IBM Corporation Agenda Mikropis Splošno Fleksibilnost Vzdrževanje Backup SQL objekti in SQL stavki Novosti

More information

Hitra rast hranjenih podatkov

Hitra rast hranjenih podatkov Tomaž Borštnar - član uredništva računalniške revije Monitor od začetka (oktober 1991; ne-pc okolja (Unix, etc) - sodelavec YUNAC in ARNES od začetka - postavil in upravljal večino strežnikov na SiOL -

More information

ABBYY rešitve za prepoznavo in klasifikacijo dokumentov

ABBYY rešitve za prepoznavo in klasifikacijo dokumentov ABBYY rešitve za prepoznavo in klasifikacijo dokumentov preabbyy FlexiCapture 9.0. Overview. 1 doc: 10977 Lokalna prisotnost ABBYY: Moscow, Russia; Munich, Germany; Bracknell, UK; Kiev, Ukraine; Milpitas,

More information

Družina IEEE802 Poddružina IEEE802.1 Priključitev v omrežje IEEE802.1x

Družina IEEE802 Poddružina IEEE802.1 Priključitev v omrežje IEEE802.1x 1 Družina IEEE802 Poddružina IEEE802.1 Priključitev v omrežje IEEE802.1x 2 družina standardov, ki opisujejo delovanje lokalnih (LAN) in mestnih (MAN) omrežij delo opravljano v delovnih skupinah več na

More information

Učinkovita rešitev za izdelavo zaščitnih kopij z deduplikacijo in replikacijo

Učinkovita rešitev za izdelavo zaščitnih kopij z deduplikacijo in replikacijo Učinkovita rešitev za izdelavo zaščitnih kopij z deduplikacijo in replikacijo Študija primera uvedbe sistema EMC DataDomain v podjetju Si.mobil Janez Narobe Janez.narobe@simobil.si Rok Krisper rok.krisper@snt.si

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS OSNOVE RAČUNALNIŠTVA IN INFORMATIKE V LOGISTIKI FUNDEMENTALS OF COMPUTER SCIENCE AND INFORMATICS IN LOGISTICS

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS OSNOVE RAČUNALNIŠTVA IN INFORMATIKE V LOGISTIKI FUNDEMENTALS OF COMPUTER SCIENCE AND INFORMATICS IN LOGISTICS Predmet: Course title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS OSNOVE RAČUNALNIŠTVA IN INFORMATIKE V LOGISTIKI FUNDEMENTALS OF COMPUTER SCIENCE AND INFORMATICS IN LOGISTICS Študijski program in stopnja Study

More information

Session:E07 GALIO - DB2 index advisor, how we implemented it and what we get from self-made expert tool

Session:E07 GALIO - DB2 index advisor, how we implemented it and what we get from self-made expert tool Session:E07 GALIO - DB2 index advisor, how we implemented it and Viktor Kovačević, MSc Hermes Softlab 6th October 2009 14:15 (60') Platform: UDB / LUW OUTLINE Application & Database tuning Self made index

More information

Proposed syllabus for

Proposed syllabus for Proposed syllabus for Skill Enhancement Course Papers for B.Sc.(H) Mathematics/ B.Sc. (Prog)/B.A.(Prog) Department of Mathematics University of Delhi Delhi-110007 1 Sl. No. CORE COURSE (12) I II III IV

More information

Ljubljana,

Ljubljana, Ljubljana, 9. 4. 2018 Katalog znanj in vzorci nalog za izbirni izpit za vpis na magistrski študij Računalništvo in informatika 2018/2019 0 KATALOG ZNANJ ZA IZBIRNI IZPIT ZA VPIS NA MAGISTRSKI ŠTUDIJ RAČUNALNIŠTVO

More information

Informatika v medijih

Informatika v medijih 3.1. Osnove operacijskih sistemov. Sistemska programska oprema. Hiter neumen stroj Računalniki: Strojna oprema (hardware) Omejene sposobnosti Znajo računati samo osnovne matematične operacije in logične

More information

Organizacija računalnikov (OR) UNI-RI, 3.l. RS Vaje. doc.dr. Mira Trebar

Organizacija računalnikov (OR) UNI-RI, 3.l. RS Vaje. doc.dr. Mira Trebar Organizacija računalnikov (OR) UNI-RI, 3.l. RS Vaje doc.dr. Mira Trebar 2 Vaja 1 (11.10.2010) Vaje so obvezne (delo v laboratoriju + doma) S1: Logisim MIPS procesor eno-cikelna izvedba ( logisim ) MIPS

More information

Delavnica za konfiguriranje dostopovnih točk WEB konfiguracija LANCOM L-54

Delavnica za konfiguriranje dostopovnih točk WEB konfiguracija LANCOM L-54 Delavnica za konfiguriranje dostopovnih točk WEB konfiguracija LANCOM L-54 Boštjan Lemut Prva povezava na L-54 s povezovalnim kablom povežemo mrežna vmesnika na računalniku in L-54 v brskalniku vpišemo

More information

Delavnica za konfiguriranje dostopovnih točk Konfiguracija LANCOM L-54 z uporabo orodja LANConfig

Delavnica za konfiguriranje dostopovnih točk Konfiguracija LANCOM L-54 z uporabo orodja LANConfig Delavnica za konfiguriranje dostopovnih točk Konfiguracija LANCOM L-54 z uporabo orodja LANConfig Boštjan Lemut Prva povezava na L-54 s povezovalnim kablom povežemo mrežna vmesnika na računalniku in L-54

More information

INTERNETNA VARNOST. Davor Katanovič, mag. družb. inf. CISSP, Security+

INTERNETNA VARNOST. Davor Katanovič, mag. družb. inf. CISSP, Security+ INTERNETNA VARNOST Davor Katanovič, mag. družb. inf. CISSP, Security+ Internet danes Vir: https://afrikanet.wordpress.com/2015/05/22/the-importance-of-internet-today/ Internet temna stran Vir: http://www.symantec.com/security_response/publications/threatreport.jsp

More information

Arhitektura oblaka Upravljanje v oblaku Delovanje v oblaku Arhitekturni okvir računalništva v oblaku

Arhitektura oblaka Upravljanje v oblaku Delovanje v oblaku Arhitekturni okvir računalništva v oblaku 1 Predstavitev 2 Področja delovanja 3 GRC knjižnica 4 Primeri CAI in CCM Aplikacijska varnost 5 CCSK 6 Zaključek Globalna, neprofitna organizacija 23,000+ članov, 100 korporativnih članov, 50 odsekov Gradimo

More information

Prometno načrtovanje xdsl

Prometno načrtovanje xdsl Prometno načrtovanje xdsl 1 Kazalo Prometno načrtovanje naročniške zanke Prometno načrtovanje MSAN Izbira agregacijskega modela Izbira opreme 2 Potrebe po pasovni širini Zahtevana pasovna širina na uporabnika

More information

UVOD V NAČRTOVANJE PODATKOVNIH BAZ

UVOD V NAČRTOVANJE PODATKOVNIH BAZ UVOD V NAČRTOVANJE PODATKOVNIH BAZ Iztok Savnik npb1, uvod, 15/16 1 Literatura Predstavljena snov temelji na knjigah: 1.Toby Teorey, Sam Lightstone, Tom Nadeau, Database Modeling and Design: Logical Design,

More information

COMPUTATIONAL METHODS FOR FLUID DYNAMICS. Študijska smer Study field. Vrsta predmeta Course type. Univerzitetna koda predmeta University course code

COMPUTATIONAL METHODS FOR FLUID DYNAMICS. Študijska smer Study field. Vrsta predmeta Course type. Univerzitetna koda predmeta University course code UČNI NAČRT PREDMETA COURSE SYLLABUS Predmet Course title NUMERIČNE METODE V DINAMIKI FLUIDOV COMPUTATIONAL METHODS FOR FLUID DYNAMICS Študijski program in stopnja Study programme and level Doktorski študijski

More information

sodobne poslovnoinformacijske rešitve Birokrat Kratka navodila za namestitev demo verzije programa Birokrat

sodobne poslovnoinformacijske rešitve   Birokrat Kratka navodila za namestitev demo verzije programa Birokrat sodobne poslovnoinformacijske rešitve www.andersen.si Birokrat Kratka navodila za namestitev demo verzije programa Birokrat Kratka navodila za namestitev demo verzije programa Birokrat Pošiljamo vam demo

More information

Center za eksperimentalno mehaniko

Center za eksperimentalno mehaniko Center za eksperimentalno mehaniko Ljubljana, Oktober 2015 Mehanika nekovinskih gradiv (MNG) - osnovne informacije pri predmetu 3. letnik, RRP študija Igor Emri in Alen Oseli (Anatoli Nikonov in Marko

More information

Sistemske zahteve za Saop icenter

Sistemske zahteve za Saop icenter Sistemske zahteve za Saop icenter Izdaja 27 080 13 20 info@saop.si www.saop.si 18.6.2018 Sistemske zahteve 2 Samostojna delovna postaja icenter je ERP sistem, ki zagotavlja popolno kontrolo nad vsemi poslovnimi

More information

RAČUNALNIŠKI SISTEMI IN OMREŽJA

RAČUNALNIŠKI SISTEMI IN OMREŽJA UČNI NAČRT RAČUNALNIŠKI SISTEMI IN OMREŽJA Tehniška gimnazija Izbirni strokovni predmet (210 ur) UČNI NAČRT RAČUNALNIŠKI SISTEMI IN OMREŽJA Tehniška gimnazija; izbirni strokovni predmet (210 ur) Predmetna

More information

INFORMATIKA IN RAČUNALNIŠTVO

INFORMATIKA IN RAČUNALNIŠTVO I&R: P-I/1/42 INFORMATIKA IN RAČUNALNIŠTVO 1. letnik visokošolski PA program Predavatelj: doc.dr. Nikolaj MOLE (soba N-7) e-mail: nikolaj.mole@fs.uni-lj.si Asistenti: asist. Kristjan KREBELJ, univ.dipl.inž.

More information

Informacijski sistemi 2. faza Sistemska analiza. Franci Tajnik univ.dipl.ing.fizike, CISA, CISM

Informacijski sistemi 2. faza Sistemska analiza. Franci Tajnik univ.dipl.ing.fizike, CISA, CISM Informacijski sistemi 2. faza Sistemska analiza Franci Tajnik univ.dipl.ing.fizike, CISA, CISM 2. faza Sistemska analiza 2. faza Sistemska analiza veščine sistemske analize analitične medosebne ( nekonfliktne

More information

Prefix COMP Course# 421 Title Unix for Programmers Units (3) 3 hours lecture per week 3 hours lecture per week

Prefix COMP Course# 421 Title Unix for Programmers Units (3) 3 hours lecture per week 3 hours lecture per week CALIFORNIA STATE UNIVERSITY CHANNEL ISLANDS COURSE MODIFICATION PROPOSAL Courses must be submitted by October 15, 2010, to make the next catalog (2011-12) production DATE (CHANGE DATE EACH TIME REVISED):

More information

RAZLOG ZA IZVAJANJE PROGRAMA POPRBAZA

RAZLOG ZA IZVAJANJE PROGRAMA POPRBAZA RAZLOG ZA IZVAJANJE PROGRAMA POPRBAZA POPRBAZA je namenjen večji reorganizaciji podatkov v računalnikovem spominu. Reorganizacijo narekujejo bodisi zakonske spremembe, bodisi novosti v programu. Zato je

More information

Network analysis of repositories

Network analysis of repositories Network analysis of repositories Vladimir Batagelj Iztok Kavkler Matija Lokar University of Ljubljana Photo: Vladimir Batagelj: Phaistos disc LODE workshop / EC-TEL 07 Sissi, Crete, September 18, 2007

More information

Standard CMIS kot osnova za dostopnost ECM storitev v oblaku

Standard CMIS kot osnova za dostopnost ECM storitev v oblaku 5. Posvet dolenjskih in belokranjskih informatikov 15.3.2012 Standard CMIS kot osnova za dostopnost ECM storitev v oblaku Renato Rjavec INFOTEHNA Skupina d.o.o. Vsebina Content Management Interoperability

More information

Naslavljanje v IP. Miran Meža

Naslavljanje v IP. Miran Meža Naslavljanje v IP Miran Meža Omrežje vseh omrežij Avtonomni sistem Avtonomni sistem Avtonomni sistem Avtonomni sistem Avtonomni sistem Avtonomni sistem Omrežje vseh omrežij Usmerjanje prometa: poznati

More information

CALIFORNIA STATE UNIVERSITY CHANNEL ISLANDS COURSE MODIFICATION PROPOSAL

CALIFORNIA STATE UNIVERSITY CHANNEL ISLANDS COURSE MODIFICATION PROPOSAL CALIFORNIA STATE UNIVERSITY CHANNEL ISLANDS COURSE MODIFICATION PROPOSAL Courses must be submitted by October 15, 2013, and finalized by the end of the fall semester to make the next catalog (2014-15)

More information

LASERSKI SISTEMI (3.l. RRP) š.l. 2016/17 predstavitev predmeta

LASERSKI SISTEMI (3.l. RRP) š.l. 2016/17 predstavitev predmeta Katedra za Optodinamiko in Lasersko Tehniko LASERSKI SISTEMI (3.l. RRP) š.l. 2016/17 predstavitev predmeta Izvajalci Predavanja: prof.dr. Janez Diaci kabinet 210 janez.diaci@fs.uni-lj.si govorilne ure:

More information

Prirejanje in preverjanje tipov

Prirejanje in preverjanje tipov Uvod v C# Drugi del Dedovanje Sintaksa Prirejanje in preverjanje tipov Kaste preverjenih tipov Prekrivanje metod Dinamično povezovanje (poenostavljeno) Skrivanje Dinamično povezovanje (s skrivanjem) Fragile

More information

Programiranje II. Iztok Savnik, FAMNIT. Februar, 2013.

Programiranje II. Iztok Savnik, FAMNIT. Februar, 2013. Programiranje II Iztok Savnik, FAMNIT Februar, 2013. 1 Vsebina Potek predmeta Pregled razvoja programskih jezikov Koncepti programskih jezikov Meta-jezik Nekatere primerjave Cilji predmeta Kaj se dogaja

More information

Tehnike programiranja PREDAVANJE 9 Uvod v binarni svet in računalništvo

Tehnike programiranja PREDAVANJE 9 Uvod v binarni svet in računalništvo Tehnike programiranja PREDAVANJE 9 Uvod v binarni svet in računalništvo Predavanje 9 Uvod v binarni svet Birnarna aritmetika Polprevodniške tehnologije Računalnik Mikroprocesor ldos.fe.uni-lj.si >študij

More information

How we calculate volume with the use of NTF method. Kako izračunamo volumen z uporabo metode NTF

How we calculate volume with the use of NTF method. Kako izračunamo volumen z uporabo metode NTF RMZ Materials and Geoenvironment, Vol. 55, No. 1, pp. 127-134, 2008 127 How we calculate volume with the use of NTF method Kako izračunamo volumen z uporabo metode NTF An e s Du r g u t o v i ć 1, Mi l

More information

Učni načrt RAČUNALNIŠTVO

Učni načrt RAČUNALNIŠTVO Učni načrt RAČUNALNIŠTVO Tehniška gimnazija Izbirni strokovni maturitetni predmet (280 ur) UČNI NAČRT RAČUNALNIŠTVO Gimnazija; tehniška gimnazija Izbirni strokovni maturitetni predmet (280 ur) Predmetna

More information

Strukturirani poizvedovalni jezik SQL

Strukturirani poizvedovalni jezik SQL Računalništvo Strukturirani poizvedovalni jezik SQL Danijel Skočaj, Evelin Vatovec Krmac Univerza v Ljubljani Fakulteta za pomorstvo in promet Literatura: Evelin Vatovec Krmac, Računalništvo in informatika,

More information

Programski jezik Java

Programski jezik Java Programski jezik Java Interno gradivo za predmet Algoritmi in programski jeziki (4. letnik) ArrayList (neprečiščeno besedilo) ArrayList Java class ArrayList(java.util.ArrayList) je hiter in za uporabo

More information

Mobilne multimedijske storitve. mag. Urban Burnik Fakulteta za elektrotehniko Laboratorij za digitalno obdelavo signalov

Mobilne multimedijske storitve. mag. Urban Burnik Fakulteta za elektrotehniko Laboratorij za digitalno obdelavo signalov Mobilne multimedijske storitve mag. Urban Burnik Fakulteta za elektrotehniko Laboratorij za digitalno obdelavo signalov Uvod Mobilne storitve danes Multimedijske storitve Sistemske zahteve Nova generacija

More information

JAVA IN A NUTSHELL 6TH EDITION PDF

JAVA IN A NUTSHELL 6TH EDITION PDF JAVA IN A NUTSHELL 6TH EDITION PDF ==> Download: JAVA IN A NUTSHELL 6TH EDITION PDF JAVA IN A NUTSHELL 6TH EDITION PDF - Are you searching for Java In A Nutshell 6th Edition Books? Now, you will be happy

More information

formati slike in branje slike pomen in nekaj primerov EM spekter aplikacije v posameznih delih spektra o matriki slike

formati slike in branje slike pomen in nekaj primerov EM spekter aplikacije v posameznih delih spektra o matriki slike Strojni vid pri tehnoloških meritvah formati slike in branje slike pomen in nekaj primerov EM spekter aplikacije v posameznih delih spektra o matriki slike formati slike in branje slike slika je običajno

More information

Center za eksperimentalno mehaniko

Center za eksperimentalno mehaniko Center za eksperimentalno mehaniko Ljubljana, Oktober 2015 Nauk o polimerih (NOP) - osnovne informacije pri predmetu 3. letnik, RRP študija Igor Emri in Marko Bek Kdo smo? Katedra za mehaniko polimerov

More information

Navodila za nastavitev varne povezave po protokolu SSH

Navodila za nastavitev varne povezave po protokolu SSH Datum: 28. 9. 2010 Navodila za nastavitev varne povezave po protokolu SSH 1. Pogoji za zagotovitev varne povezave po protokolu SSH Za uspešno zagotovitev in nastavitev varne povezave po protokolu SSH je

More information

Enterprise modelling with UML

Enterprise modelling with UML Elektrotehniški vestnik 68(2 3): 109 114, 2001 Electrotechnical Review, Ljubljana, Slovenija Enterprise modelling with UML Aljaž Zrnec, Marko Bajec, Marjan Krisper University of Ljubljana, Faculty of Computer

More information

Andrej Jamšek. Namestitev programske opreme s poudarkom na tehnologiji MSI

Andrej Jamšek. Namestitev programske opreme s poudarkom na tehnologiji MSI UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKO Andrej Jamšek Namestitev programske opreme s poudarkom na tehnologiji MSI DIPLOMSKO DELO NA VISOKOŠOLSKEM STROKOVNEM ŠTUDIJU Mentor: izr.

More information

1. Informacijski sistemi so večinoma povezani s telekomunikacijskimi sistemi v tako imenovane informacijsko komunikacijske sisteme,

1. Informacijski sistemi so večinoma povezani s telekomunikacijskimi sistemi v tako imenovane informacijsko komunikacijske sisteme, Vsebina predmeta Podatki, informacije in informacijski sistemi Infrastruktura informacijskih sistemov Tipi podatkov Načini zapisa in shranjevanja podatkov Načini dostopa do podatkov (prenos) Poizvedbe

More information

ZASNOVA STREŽNIŠKEGA SISTEMA ZA DELO ŠTUDENTOV V RAČUNALNIŠKI UČILNICI

ZASNOVA STREŽNIŠKEGA SISTEMA ZA DELO ŠTUDENTOV V RAČUNALNIŠKI UČILNICI POLITEHNIKA NOVA GORICA POSLOVNO-TEHNIŠKA ŠOLA DIPLOMSKA NALOGA ZASNOVA STREŽNIŠKEGA SISTEMA ZA DELO ŠTUDENTOV V RAČUNALNIŠKI UČILNICI Bojan Korečič Mentor: doc. dr. Bogdan Filipič Komentor: doc. dr. Andrej

More information

I N F O R M A T I K A V P R O M E T U

I N F O R M A T I K A V P R O M E T U Univerza v Ljubljani Fakulteta za pomorstvo in promet I N F O R M A T I K A V P R O M E T U dr. Evelin KRMAC evelin.krmac@fpp.uni-lj.si 2013/14 Vsebina 1. Informacijsko komunikacijska tehnologija 2. Računalniški

More information

Integracija povpraševanj nerelacijskih podatkovnih baz in doseganje visoke razpoložljivosti v računalniškem oblaku

Integracija povpraševanj nerelacijskih podatkovnih baz in doseganje visoke razpoložljivosti v računalniškem oblaku UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKO Matej Rojko Integracija povpraševanj nerelacijskih podatkovnih baz in doseganje visoke razpoložljivosti v računalniškem oblaku MAGISTRSKO

More information

Lotus Quickr in ECM souporaba dokumentov in uspešna izpeljava projektov. Damjan Florjanič prodaja Lotus programske opreme IBM Slovenija

Lotus Quickr in ECM souporaba dokumentov in uspešna izpeljava projektov. Damjan Florjanič prodaja Lotus programske opreme IBM Slovenija Lotus Quickr in ECM souporaba dokumentov in uspešna izpeljava projektov Damjan Florjanič prodaja Lotus programske opreme IBM Slovenija Vsebina Stanje in trendi na tržišču Lotus Quickr pregled Konektorji

More information

ABO R O P 1 U O N SEB O A Z

ABO R O P 1 U O N SEB O A Z 1 Barvno upravljanje je sistemati no vodenje barvnih pretvorb med barvnimi prostori naprav, uporabljenih v procesu barvne reprodukcije. Namen barvnega upravljanja Zagotoviti barvno usklajenost reprodukcije

More information

CSC 280 Operating System Principles

CSC 280 Operating System Principles Computer Science Department cs.salemstate.edu CSC 280 Operating System Principles 3 cr. Instructor: TBA Office: location Phone: (978) 542-extension email: TBA@salemstate.edu Office Hours: days and times

More information

Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko Inštitut za avtomatiko Laboratorij za obdelavo signalov in daljinska vodenja

Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko Inštitut za avtomatiko Laboratorij za obdelavo signalov in daljinska vodenja Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko Inštitut za avtomatiko Laboratorij za obdelavo signalov in daljinska vodenja Navodila za vaje pri predmetu Internetne tehnologije VAJA 2 Dušan

More information

Poglavje 3. SUPB in načini dostopa do podatkov

Poglavje 3. SUPB in načini dostopa do podatkov Poglavje 3 SUPB in načini dostopa do podatkov SUPB in načini dostopa do podatkov SUPB: kompleksna zbirka programov, ki v okviru podatkovnega sistema skrbijo za podatke in zagotavlja uporabnikom dostop

More information

UDF for volume calculation with the use of NTF method. Lastne Excel funkcije za izračun prostornin po NTF metodi

UDF for volume calculation with the use of NTF method. Lastne Excel funkcije za izračun prostornin po NTF metodi RMZ Materials and Geoenvironment, Vol. 54, No. 3, pp.419-425, 2007 419 UDF for volume calculation with the use of NTF method Lastne Excel funkcije za izračun prostornin po NTF metodi Mi l i v o j Vu l

More information

A Generic Timing Receiver for Event-Driven Timing Systems

A Generic Timing Receiver for Event-Driven Timing Systems ELEKTROTEHNIŠKI VESTNIK 82(4): 205-211, 2015 ORIGINAL SCIENTIFIC PAPER A Generic Timing Receiver for Event-Driven Timing Systems Benjamin Ocepek Univerza v Ljubljani, Fakulteta za elektrotehniko, Tržaška

More information

Navodila za interaktivne naloge Bober

Navodila za interaktivne naloge Bober Avtorji dokumenta: Dean Gostiša , Lovro Podgoršek Verzija dokumentacije: 1.1 Datum in kraj: 24. 7. 2013, Ljubljana Navodila za interaktivne naloge Bober Uvod 1.

More information

Podatkovni model za celostno vodenje proizvodnje

Podatkovni model za celostno vodenje proizvodnje Podatkovni model za celostno vodenje proizvodnje Miha Glavan 1, Dejan Gradišar 1, Gašper Mušič 2 1 Institut Jožef Stefan, Jamova 39, Ljubljana 2 Univerza v Ljubljani, Fakulteta za elektrotehniko, Tržaška

More information

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA MIHAEL DVORŠČAK RASPBERRY PI IN ODDALJENI LABORATORIJ DIPLOMSKO DELO

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA MIHAEL DVORŠČAK RASPBERRY PI IN ODDALJENI LABORATORIJ DIPLOMSKO DELO UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA MIHAEL DVORŠČAK RASPBERRY PI IN ODDALJENI LABORATORIJ DIPLOMSKO DELO LJUBLJANA, 2016 UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA DVOPREDMETNI UČITELJ: RAČUNALNIŠTVO

More information

ENERGIJSKO UČINKOVIT RAČUNALNIK. grafična kartica na osnovni plošči, priključka VGA in 2x DP

ENERGIJSKO UČINKOVIT RAČUNALNIK. grafična kartica na osnovni plošči, priključka VGA in 2x DP ENERGIJSKO UČINKOVIT RAČUNALNIK Tip Tip Tip DELL OPTIPLEX 0 R SFF procesor AMD Ryzen PRO 00G, Cores/ Threads/up to.ghz/w delovni pomnilnik GB RAM DDR, možnost nadgradnje do GB SSD disk GB grafična kartica

More information

Informacijski sistemi

Informacijski sistemi Vsebina predmeta Podatki, informacije in informacijski sistemi Infrastruktura informacijskih sistemov Tipi podatkov Anton Kos Poizvedbe in iskanje Orodja za delo s podatki 2 Podatki, informacije, inf.

More information

OBVLADOVANJE PREOBREMENITEV VIROV ERP PRI IZVAJANJU PAKETNIH OBDELAV

OBVLADOVANJE PREOBREMENITEV VIROV ERP PRI IZVAJANJU PAKETNIH OBDELAV UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKO Blaž Hafnar OBVLADOVANJE PREOBREMENITEV VIROV ERP PRI IZVAJANJU PAKETNIH OBDELAV MAGISTRSKO DELO Mentor: prof. dr. Nikolaj Zimic Ljubljana,

More information

Tehnike programiranja PREDAVANJE 2 Uvod v JavaScript

Tehnike programiranja PREDAVANJE 2 Uvod v JavaScript Tehnike programiranja PREDAVANJE 2 Uvod v JavaScript Predavanje 2 Ponovitev Predavanje 1 Naloge Uvod v JavaScript Pravila Primeri Priprava na laboratorijske vaje Pregled orodij ldos.fe.uni-lj.si >študij

More information

Postavitev in upravljanje zasebnega oblaka z uporabo Microsoft System Center 2012 R2 in Windows Azure Pack za ponudnike storitev

Postavitev in upravljanje zasebnega oblaka z uporabo Microsoft System Center 2012 R2 in Windows Azure Pack za ponudnike storitev UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKO Gašper Govek Postavitev in upravljanje zasebnega oblaka z uporabo Microsoft System Center 2012 R2 in Windows Azure Pack za ponudnike storitev

More information

I N F O R M A T I K A V P R O M E T U

I N F O R M A T I K A V P R O M E T U Univerza v Ljubljani Fakulteta za pomorstvo in promet I N F O R M A T I K A V P R O M E T U dr. Evelin KRMAC evelin.krmac@fpp.uni-lj.si 2015/16 Vsebina 1. Informacijsko komunikacijska tehnologija 2. Računalniški

More information

1. Opišite naloge jedra pri sistemu UNIX. Kaj so naloge jedra in kaj naloge lupine ob izvršitvi ukaza rm moja_datoteka?

1. Opišite naloge jedra pri sistemu UNIX. Kaj so naloge jedra in kaj naloge lupine ob izvršitvi ukaza rm moja_datoteka? 1. Opišite naloge jedra pri sistemu UNIX. Kaj so naloge jedra in kaj naloge lupine ob izvršitvi ukaza rm moja_datoteka? Naloge jedra so: - nadzor nad procesi, rojevanje in pobijanje procesov, upravljanje

More information

Navodila za uporabo izdelkov programske opreme Microsoft

Navodila za uporabo izdelkov programske opreme Microsoft Navodila za uporabo izdelkov programske opreme Microsoft Kazalo Navodila za konfiguracijo odjemalca za e-pošto Outlook Splošno 3 Nastavitev poštnega predala s protokolom MAPI v odjemalcu Outlook 2007 s

More information

IBM Lotus Notes in Domino 8

IBM Lotus Notes in Domino 8 IBM Lotus Notes in Domino 8 Spoznajte namizje prihodnosti danes Janko Štefančič, GENIS janko.stefancic@genis.si 2007 IBM Corporation Agenda O podjetju Genis Kratka zgodovina Kaj zmore Notes/Domino 8 Podprte

More information

Calculation of volume with the use of NTF method. Izračun volumnov z uporabo NTF metode

Calculation of volume with the use of NTF method. Izračun volumnov z uporabo NTF metode RMZ - Materials and Geoenvironment, Vol. 53, No. 2, pp. 221-227, 2006 221 Calculation of volume with the use of NTF method Izračun volumnov z uporabo NTF metode Milivoj Vulić 1, Anes Durgutović 2 1 Faculty

More information

Razvoj aplikacij na platformi Google App Engine

Razvoj aplikacij na platformi Google App Engine UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKO Jure Vrščaj Razvoj aplikacij na platformi Google App Engine DIPLOMSKO DELO NA UNIVERZITETNEM ŠTUDIJU Mentor: prof. dr. Janez Demšar Ljubljana,

More information

O operacijskih sistemih

O operacijskih sistemih O operacijskih sistemih Komponente računalniškega sistema 1. Aparaturna oprema Zagotavlja osnovne računalniške vire (CPE, pomnilnik, vhodno izhodne naprave). 2. Operacijski sistem nadzira in koordinira

More information

Open IT VARNO POVEZOVANJE SODOBNIH ODPRTIH SPLETNIH APLIKACIJ V OBLAKU TYPO3, MAGENTO, ALFRESCO

Open IT VARNO POVEZOVANJE SODOBNIH ODPRTIH SPLETNIH APLIKACIJ V OBLAKU TYPO3, MAGENTO, ALFRESCO Open IT VARNO POVEZOVANJE SODOBNIH ODPRTIH SPLETNIH APLIKACIJ V OBLAKU TYPO3, MAGENTO, ALFRESCO Uvod Informacijska varnost ena izmed glavnih tematik informacijske dobe. Čim bolj varne spletne aplikacije

More information

PREDLOG VPELJAVE RAČUNALNIŠKEGA OBLAKA V JAVNOIZOBRAŽEVALNO OMREŽJE

PREDLOG VPELJAVE RAČUNALNIŠKEGA OBLAKA V JAVNOIZOBRAŽEVALNO OMREŽJE UNIVERZA V LJUBLJANI NARAVOSLOVNOTEHNIŠKA FAKULTETA ODDELEK ZA TEKSTILSTVO, GRAFIKO IN OBLIKOVANJE PREDLOG VPELJAVE RAČUNALNIŠKEGA OBLAKA V JAVNOIZOBRAŽEVALNO OMREŽJE DIPLOMSKO DELO MARKO VRAN LJUBLJANA,

More information

Internetne tehnologije

Internetne tehnologije Nadzorovanje omrežij Žarko Čučej e-naslov: zarko.cucej@uni-mb.si UNIVERZA Univerza v Mariboru Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko Inštitut za Telematiko V Maribor 9. april 2009 MARIBORU

More information

TEHNIČNA DOKUMENTACIJA -URESK APRIL 2013

TEHNIČNA DOKUMENTACIJA -URESK APRIL 2013 TEHNIČNA DOKUMENTACIJA -URESK APRIL 1 UVOD... 3 1.1 NAMEN IN OBSEG... 3 1.2 SEZNAM UPORABLJENIH KRATIC V DOKUMENTU... 3 2 SPLOŠNO... 4 2.1 UMESTITEV PROGRAMSKE REŠITVE Z OSTALIMI REŠITVAMI... 4 PODATKOVNI

More information

Primerjava orodij za razvoj mobilnih aplikacij

Primerjava orodij za razvoj mobilnih aplikacij UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKO Miloš Jovanov Primerjava orodij za razvoj mobilnih aplikacij DIPLOMSKO DELO VISOKOŠOLSKI STROKOVNI ŠTUDIJSKI PROGRAM PRVE STOPNJE RAČUNALNIŠTVO

More information

Minimalne/optimalne zahteve za delovanje informacijskega sistema v povezavi z IMAGINE aplikacijami

Minimalne/optimalne zahteve za delovanje informacijskega sistema v povezavi z IMAGINE aplikacijami IMAGINE d.o.o. Podjetje za računalniški inženiring Gosposvetska cesta 84, 2000 Maribor Tel.: 02 320 60 60 Fax: 02 320 60 70 www.imagine.si, prodaja@imagine.si Minimalne/optimalne zahteve za delovanje informacijskega

More information

Računalništvo ( Informatika Zdravstvena informatika Informatika v zdravstveni negi Podatek Informacija Znanje Inteligenca

Računalništvo ( Informatika Zdravstvena informatika Informatika v zdravstveni negi Podatek Informacija Znanje Inteligenca INFORMATIKA IZPIT Računalništvo (computer science) je veda o zgradbi in delovanju računalnikov ter njihovi uporabi. Informatika (informatics) je veda o obdelovanju informacij na temelju TEORIJE INFORMACIJ.

More information

ERCOlight LUM je energetsko visoko učinkovita svetilka za visoke prostore z možnostjo številnih različnih modifikacij.

ERCOlight LUM je energetsko visoko učinkovita svetilka za visoke prostore z možnostjo številnih različnih modifikacij. Object Installation Project number Date 1 Luminaire data 1.5 Somar International Ltd, Eluma ME-OP4/4L/50 P5 (ME-OP4/4L/50) 1.5.1 Data sheet Ena svetilka, pet različnih možnosti : Eluma Lighting : Comparison

More information

Teorija programskih jezikov. I.Savnik, FAMNIT, 2016/17

Teorija programskih jezikov. I.Savnik, FAMNIT, 2016/17 Teorija programskih jezikov I.Savnik, FAMNIT, 2016/17 1 2 Potek Osnovni podatki Pregled Semantika jezikov Uporaba tipov Praktična uporaba Mejniki v razvoju prog.jezikov 3 Osnovni podatki Naslov: Teorija

More information

H.2 Further reading. H.2 Further reading 553

H.2 Further reading. H.2 Further reading 553 H.2 Further reading 553 H.2 Further reading Much documentation is included with the L A TEX and the AMS distributions and many third-party packages are also well documented. You will also find a great

More information

UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKO. Dean Črnigoj. Izdelava odjemalca NFS za Windows DIPLOMSKO DELO

UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKO. Dean Črnigoj. Izdelava odjemalca NFS za Windows DIPLOMSKO DELO UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKO Dean Črnigoj Izdelava odjemalca NFS za Windows DIPLOMSKO DELO VISOKOŠOLSKI STROKOVNI ŠTUDIJSKI PROGRAM PRVE STOPNJE RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKA

More information

PREDMET. Osnove Java Programiranja. Čas JAVADOC

PREDMET. Osnove Java Programiranja. Čas JAVADOC PREDMET Osnove Java Programiranja JAVADOC Copyright 2010 UNIVERZITET METROPOLITAN, Beograd. Sva prava zadržana. Bez prethodne pismene dozvole od strane Univerziteta METROPOLITAN zabranjena je reprodukcija,

More information

A MODULAR ONTOLOGY OF DATA MINING. Panče Panov

A MODULAR ONTOLOGY OF DATA MINING. Panče Panov A MODULAR ONTOLOGY OF DATA MINING Panče Panov Doctoral Dissertation Jožef Stefan International Postgraduate School Ljubljana, Slovenia, July 2012 Evaluation Board: Prof. Dr. Nada Lavrač, Chair, Jožef Stefan

More information