====== Cvičení ======

Odevzdávaným výstupem každé úlohy je **zpráva** (PDF). Předpokladem jsou dvě stránky A4, ale není stanoven striktní rozsah - vždy bude záležet na charakteru konkrétní úlohy. Zpráva by měla splňovat formální náležitosti technického textu, které lze v základu shrnout v následujících bodech (jedná se o obecnou formulaci a návod, nikoliv o přesnou //kuchařku//).
  - **Struktura**
    * jméno autora;
    * zadání úlohy;
    * použité metody a řešení;
    * vlastní interpretace a srovnání s teoretickými znalostmi;
    * závěr.
  - **Celkový přístup**
    * zpráva musí být **věcná**, neosobní, bez emocí;
    * **logická struktura** – každá část zprávy má jasný účel;
    * zpráva má být **interpretativní**, ne jen popisná – autor má ukázat porozumění výsledkům.
  - **Text a vyjadřování**
    * zprávu je dobré psát **stručně a přesně** – každá věta musí něco sdělovat;
    * vyhýbejte se osobním formulacím („já jsem udělal“) → používejte **neutrální styl** („bylo provedeno“, „bylo dosaženo“);
    * nepopisujte zjevné věci („graf ukazuje průběh“) → napište, **co z toho plyne**;
    * používejte odborné termíny a jednotný jazyk;
    * každé tvrzení musí mít **věcný základ** (měření, výpočet, pozorování).
  - **Práce s obrázky, tabulkami a grafy**
    * každý obrázek či tabulka musí být **číslovaná** a **mít popisek**;
    * na každý prvek musí být **odkaz v textu** („viz Obrázek 2“);
    * nesmí se objevit žádný graf bez vysvětlení v textu;
    * popisek má být **stručný, ale smysluplný** – //vystihnout, co ukazuje a proč je to důležité//;
    * v textu nepište jen „graf ukazuje růst“, ale **co to znamená** („veličina X má rostoucí závislost na veličině Y“), **zda to odpovídá teorii** („což je v souladu s očekávaným teoretickým základem v podobě...“), **a jaký z toho plyne závěr** („zvýšením náhodnosti generování dat by se...“).
  - **Výsledky a interpretace**
    * výsledky nejsou cílem samy o sobě - musí být **okomentovány**;
    * uveďte, **zda odpovídají očekávání, nebo teoretickým poznatkům**;
    * pokud výsledky neodpovídají očekávanému, zkuste **vysvětlit, proč** (chyba může být i ve vlastním postupu);
    * zdůrazněte zjištění, ne dílčí implementační detaily.
  - **Zdroje**
    * každou převzatou skutečnost / obrázek uveďte se zdrojem;
    * citujte přímo v textu („podle [1]“).


Úlohy se odevzdávaji do systému Upload/Brute. Deadline pro odevzdání úlohy je obvykle následující cvičení. Na některé úlohy však bude poskytnuta delší doba.

Doporučeným programovacím jazykem je **Python**, pro který existuje řada podpůrných knihoven (**NetworkX**), které lze s výhodou použít v rámci tohoto předmětu. Úkolem předmětu není Vás naučit programovat, ale používat vhodné prostředky, které se k dané problematice váží. Vzhledem k předpokládanému poslednímu roku magisterského studia je na každém, aby nalezl a rozhodl se pro efektivní řešení (samozřejmě s vyjímkou plagiátů), které úlohu splní ve vymezené době.

====== Laboratory seminar schedule ======

^ Week ^    Date    ^   Seminar teacher    ^ Grading  ^ Topic ^ Task assignments and support codes ^
|   1   | 25.09.2025  |     TZ    |    2             | Introduction and organization of laboratory seminars. Getting to know the NetworkX library. | {{ :courses:b2m32dsaa:tutorials:cviceni1_zadani.pdf |Cvičení 1: Prostředí a grafová knihovna}} |
|   2   | 02.10.2025  |     TZ    |        3      | Path analysis in a graph. | {{:courses:b2m32dsaa:tutorials:zadani_02paths.pdf| Cvičení 2: WiFi }} \\ {{:courses:b2m32dsaa:tutorials:measurement.zip|Cvičení 2: WiFi dataset (measurement.zip)}} |
|   3   | 09.10.2025  |     VD    |        3      | Models of Random Graphs | {{ :courses:b2m32dsaa:tutorials:exercise3.zip |}} |
|   4   | 16.10.2025  |     VD    |        4       | Netflow & rich-club | {{:courses:b2m32dsaa:tutorials:exercise4.zip|}} |
|   5   | 23.10.2025  |     VD    |        3       | Network Properties | {{:courses:b2m32dsaa:tutorials:exercise5.zip|}} |
|   6   | 30.10.2025  |     VD    |        3       | Community Detection | {{:courses:b2m32dsaa:tutorials:exercise6.zip|}} |
|   7   | 06.11.2025  |     VD    |        3       | Simulation of dynamic network properties | {{:courses:b2m32dsaa:tutorials:exercise7.zip|}} |
|   8   | 13.11.2025  |     VD    |        4       | Introduction to Pattern Recognition and Machine Learning | {{:courses:b2m32dsaa:tutorials:exercise8.zip|}} |
|   9   | 20.11.2025  |     VD    |        7       | Graph Neural Networks | {{:courses:b2m32dsaa:tutorials:exercise9.zip|}} {{:courses:b2m32dsaa:tutorials:gnn_layers_knowladges.txt|}} [[https://pytorch-geometric.readthedocs.io/en/latest/modules/nn.html]]  |
|   10   | 27.11.2025  |     VD    |        3       | Testing automata and their characterization set | {{:courses:b2m32dsaa:tutorials:exercise10.zip|}} |
|   11   | 04.12.2025  |     VD    |        3       | Detection sequence of automata | {{:courses:b2m32dsaa:tutorials:exercise11.zip|}}|
|   12   | 11.12.2025  |     VD    |        1       | Learning automata | {{:courses:b2m32dsaa:tutorials:exercise12.zip|}} (without report)|
|   13   | 18.12.2025  |     VD    |        1       | Multilayer network diagnostics | {{:courses:b2m32dsaa:tutorials:exercise13.zip|}} (without report) |
|   14   | 08.01.2026  |     VD    |        0       | Consultation |  |
|- style="border-bottom: 3px double #000000;"
|      |  |      |        SUM = 40       | |  |