Selfstandige navorsingswerk oor ʼn goedgekeurde onderwerp soos deur die betrokke studieleier(s) bepaal en wat tot ʼn tesis lei, word van jou vereis.

ʼn Proefskrif word vereis wat die resultate van jou selfstandige navorsing bevat.

’n Groot sagteware ontwikkeling- of navorsingsprobleem waaraan die student onafhanklik werk, onder leiding van ’n personeellid

Hierdie module sluit aan by Rekenaarwetenskap 214 en behandel gevorderde onderwerpe in die ontwerp en analise van algoritmes en datastrukture. ’n Keuse uit die volgende onderwerpe word gedek: algoritmeontwerptegnieke, lineêre programmering, benaderingsalgoritmes, willekeurige algoritmes, probalistiese algoritmes, parallelle algoritmes, getalteoretiese algoritmes, kriptoanalise, berekeningsmeetkunde, berekeningsbiologie, netwerkalgoritmes, en kompleksiteitsteorie.

Hierdie kursus is ’n gevorderde kursus in outomaatteorie. Dit dek ’n wye verskeidenheid van onderwerpe, soos die kombinatorika van woorde, sellulêre outomate, beskrywingskompleksiteit, en gevorderde outomate soos 2-rigting, Mealy, en Moore masjiene. Let op dat RW345 ’n voorvereiste is vir hierdie kursus.

Teorieë, domeine en kritiek van onderwerpe wat verwant is aan Berekening en die Mensdom, soos mensgesentreerde berekening; sosiale-ontwikkelingsteorieë, kritiese analise van gevallestudies; metodes en etiek, en die uitdagings van onderhoubare gemeenskapsverbintenis.

Prominente masjienleerkonsepte en -take. Uitgekose kenmerkonttrekking- of dimensieverminderingstegnieke. Inleiding tot probabilistiese modellering en verskuilde veranderlike modelle. Fundamentele benaderings tot parameterberaming.

Die module gee ’n inleiding tot die funksionele programmerings-paradigma

Hierdie kursus is ’n inleiding tot teoretiese rekenaarwetenskap, en dek die Chomsky hierargie van tale met betrekking tot berekenbaarheid. Let op dat u nie hierdie kursus mag neem indien u reeds RW345 voltooi het nie.

Die kursus dek die typiese pyplyn van datawetenskap projekte: onttrekking van inligting, data struweling en ondersoekende analise, hipotese toetsing en regressie analise, sowel as visualisering en data etiek.

Algoritmes en tegnieke in Ruimtewetenskap, met toepassings.

Die module gee ’n inleiding tot die funksionele programmerings-paradigma

yn Inleiding tot verskeie tegnieke vir die bestuur van sagteware kwaliteit

Hierdie module is ’n inleiding tot uitgesoekte onderwerpe in masjienleer.

Die navorsingswerkstuk bied studente ’n omvattende leerervaring wat kennis uit vorige modules integreer. Die student integreer kennis en ervarings wat in vorige modules opgedoen is en pas dit toe op ’n dataryke navorsingsonderwerp. Studente kry die geleentheid om wat hulle voorheen geleer het te sintetiseer en op nuwe, komplekse probleme toe te pas. Studente neem aan die volledige proses vir die oplos van ’n praktiese datawetenskapprobleem deel, van data-insameling en -prosessering, tot die toepassing van gepaste en geskikte analitiese metodes op die probleem, en die duidelike en omvattende kommunikasie van bevindinge.

Algoritmes en tegnieke in Ruimtewetenskap, met toepassings.

Hierdie module is ʼn inleiding tot uitgesoekte onderwerpe in masjienleer.