Při výběru garanta předmětu se zobrazují připomínky jak k němu, tak ke všem vyučujícím daného předmětu. Při výběru vyučujícího, který garantem není, se zobrazují připomínky vztažené pouze k němu.
RNDr. Jiří Fink, Ph.D. [32-KTIML], Datové struktury 1 [NTIN066, cvičení]
Fakt super, povedené cvičení - krásně se navazovalo na přednášku, vše vždy bylo moc pěkně vysvětleno - je vidět, že vyučující je opravdu velmi znalým odborníkem :)
Dobrá a celkem rychlá zpětná vazba k úkolům. Cvičení vedl dobře a připojil k přednášce praktické využití a kontext, což rozšířilo znalosti nad to co se musí. Cvičení je trochu přednáškové, ale v tomto předmětu to není na škodu.
Autor příspěvku je pořadateli ankety známý, 13.02.2024, 1. ročník, Informatika - Diskrétní modely a algoritmy, navazující magisterské
Cvičení je zajímavé a člověk se tam dozví věci, které se na přednášce nestihnou a hezky vše propojí.
Cvičení jsem se rozhodl po prvních pár hodinách nenavštěvovat. Osobně věřím a doufám, že na MFF není potřeba hned na prvním cvičení 10 minut řešit to, abychom neodevzdávali cizí/zkopírovaná řešení do ReCodExu (to bylo to jediné, co jsem si z prvního cvika odnesl). Dále jsem měl pocit, že se hodně času tráví "ničím" - buď se čekalo na odpověď, nebo bylo půl minuty po zodpovězení otázky ticho. Je možné, že se to později v semestru zlepšilo, nedokážu posoudit.
Opravování úkolů bylo velmi rychlé a úkoly byly dobře ohodnocené.
RNDr. Jiří Fink, Ph.D. [32-KTIML], Datové struktury 1 [NTIN066, přednáška]
Přednášky nemají záznamy, což je kompenzováno dostupností nahrávek dr. Mareše, které nastavují laťku opravdu vysoko a tak rozumím, že se snad vyučujícímu nechce snažit je překonat.
Oceňuji transparentnost požadavků na zkoušku ve formě zveřejnění všech možných kombinací otázek.
Vyučující nekomunikuje se studenty, např. ohledně toho, zda bude vypisovat i termíny v letním semestru.
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 16.02.2025, 1. ročník, Informatika - Jazykové technologie a počítačová lingvistika, navazující magisterské
Přednášet "paralelně" s MM je netriviální úkol, bylo milé, že přednášející šel v přednášce podobně a bylo možné téměř ve všech tématech vyjít z poznámek a nahrávek MM, pro mě samotnou o dost srozumitelnějších než výklad přednášejícího.
Trochu prapodivně a netrasparentně se jevilo hodnocení u zkoušky a zkoušení celkově. Bylo by fajn kromě zveřejněných zkouškových otázek, což je super věc, ještě lépe specifikovat požadavky (např. "nebudu se ptát na věci mimo slajdy", které jsem jenom tak zmínil a odkazované poznámky MM k předmětu je též nezmiňují) či jejich hloubku vzhledem k hodnotícím stupňům.
Autor příspěvku je pořadateli ankety známý, 29.01.2025, 4. ročník, Informatika, bakalářské
Ještě jsem neměl tak špatnou zkoušku na bakalářském ani magisterském programu. Přednášející má koš otázek, ze kterého zkouší a je téměř irelevantní. Otázky jsou nejasně napsané a přijde mi, že jsou schválně vágní a všude vynechává detaily a přesnou terminologii toho, co chce. Někde je jen napsaný nadpis tématu, a je-li konkrétnější tak uvádí, že máme jen popsat nějakou část daného tématu přičemž reálně chce definice, detaily, věty, lemmata, důkazy, aplikace, algoritmy, složitost, souvislost s jinými předměty, ... Přijde mi, že se zkoušející snaží najít všechno to, co se student nenaučil a nachytat ho na tom namísto prezentace znalostí studenta. Samozřejmě je to i hra ve slovíčkaření a stres vůbec nebere v potaz, pokud najde nějakou chybičku tak má připraveno 100 otázek na to a student automaticky neovládá základy v jeho očích. V přednášení také zaostává. Nevím jestli se mám dívat na prezentace (které jsou samozřejmě nepoužitelné jako studijní materiál) nebo se soustředit na jeho příliš rychlý výklad. Vlastní materiály má jen prezentace a ty jsou nedostačující, jak on řekl a spoléhá na přednášky jiných vyučujících. Odpovědi na všechny jeho zkouškové otázky jsem nedokázal najít.
doc. Mgr. Petr Gregor, Ph.D. [32-KTIML], Datové struktury 1 [NTIN066, přednáška]
Professor Gregor is sincere and encouraging. He is very experienced and knows how to deliver a very structured lecture. He also encourages questions, looks at them from the student's perspective, and tries different ways to help them understand without making it feel burdensome. He also stayed overtime to answer some of my questions. It has been a pleasure to be his student for a semester.
Mgr. Petr Chmel [32-IUUK], Datové struktury 1 [NTIN066, cvičení]
Super cvičící, líbilo se mi, jak vysvětluje látku, které nerozumím. :)
Filip Bubák, 16.02.2025, 2. Ročník, Informatika, bakalářské
Vynikající cvičící. Jeho rady byly vždy insightful. Oceňuji řešení úkolů z cvičení na webu, která mi nejednou pomohla s reporty a při učení se na zkoušku.
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 16.02.2025, 1. ročník, Informatika - Jazykové technologie a počítačová lingvistika, navazující magisterské
Výborně připravená cvika a cvíčící. Ochotný a chápající. Příjemná úvodní výkladová část opršující základ přednášky před řešením příkladů. Zveřejňování zadání cvik s řešením na webu pro případ absence. Rychlé a ne zbytečně pedantské opravy úkolů. I v pátek od 12:20 nás chodilo celý semestr alespoň 12, do před Vánoc i více :-)
Autor příspěvku je pořadateli ankety známý, 09.01.2025, 1. ročník, Informatika - Umělá inteligence, navazující magisterské
Z Petrových cvičení je cítit, že se zamýšlí nad tím, jak nás něco naučit a jak nám znalosti lépe předat. Přijde mi, že se snaží stále zlepšovat a to
je nesmírně svěží. Za mě nej cvičící.
Naprosto skvělý cvičící, vše ochotně vysvetli, cvičení jsou živá, studenti jsou rozdělení do skupiny a cvičící pak skupiny postupne obchází a konzultuje řešení
Super cvičící, málokdy se vidí podobná kvalita. Petr nás typicky rozděloval do skupinek, což bylo fajn, protože člověk nemusel sedět hodinu zaseklej nad úkolem. Zároveň nás obcházel a kontroloval, že nikomu skupinka neujíždí. Byl ochotný se kdykoli bavit o jakémkoli datovkovém tématu a na všechny otázky s úsměvem odpovídal. Také oceňuji, že jsme pokaždé měli možnost dát feedback a cvičící se nás aktivně ptal, jestli nám formát vyhovuje.
Jediné, co bych lehce vytknul, je hlasitost výkladu. Na tom musí Petr ještě zapracovat nebo zvolit "namačkanější" učebnu.
prof. Mgr. Michal Koucký, Ph.D. [32-IUUK], Automaty a výpočetní složitost [NMMB415, přednáška]
Výklad byl hodně názorný a soustředil se na intuici a pochopení, bohužel občas až na úkor formalizmu. To by nebyl problém, kdyby k předmětu byly skripta kde je vše napsáno formálně a kdyby vyučující nepožadoval u zkoušky formalizmus v míře, který sám na hodinách nikdy neprezentoval. Zároveň mi pžednáška přišla místy až zbytečně pomalá, zejména v první polovině semestru, kdy jsme asi tři hodiny probírali koncepty, které jsou v jiných předmětech odpřednášeny během hodiny a výrazně formálněji. Obecně by mi přišla přednáška z pedagogického hlediska skvělá, kdyby se jednalo o úvod pro bakalářské studenty a ne o doporučenou magisterskou přednášku.
Vyučující důkazy nedělal dopodrobna, což se dá pochopit, ale na zkoušce vyžaduje prakticky okamžité vysvětlení detailů. Jinak jsem byla se vším spokojena.
Prof. Mareček is very hands on with theorems and proofs. He actively encourages students to ask and ensures everyone is on the same page as he progresses thru his tutorials. He gives apt hints when we are stuck on some problem and ask for help. He also gives detailed feedback on homework in a timely manner to allow for reiterations.
Mgr. Martin Mareš, Ph.D. [32-KAM], Datové struktury 1 [NTIN066, přednáška]
Vyučující je vždy dobře připraven na výuku, přednáší srozumitelně. Podmínky u zkoušky jsou férové (dostali jsme po jedné otázce z každého ze dvou "okruhů").
Velice dobrá přednáška. U přednášky nebyl problém udržet pozornost. K tomu ještě přednáška byla nahrávaná, takže jste se mohli vždy k nějaké pasáži vrátit!
Autor příspěvku je pořadateli ankety známý, 13.02.2024, 1. ročník, Informatika - Diskrétní modely a algoritmy, navazující magisterské
Pan doktor Mareš je špičkový vyučující a všechny předměty, které vyučuje jsou jedny z mých nejoblíbenějších. A to nemluvě o skriptech, která jsou výstižná a pochopitelná a obsahují pomocné komentáře.
Martin Mareš je legenda. Famózní výklad, který si můžete pustit kolikrát chcete díky pořizovaným záznamům. U nikoho nevidím tak veliké zapálení do výuky jako u něj a nedokážu si představit, že by byl na někoho ošklivý.
Jsem velmi rád, že jsem se dostal na cvičení s Pavlem Veselým. Témata vysvětloval dobře, většinou se toho stihlo poměrně hodně a ze cvičení jsem si toho hodně odnesl. Na cvičeních také panovala velmi příjemná atmosféra.
Klasická algoritmická/matematická cvičení, kde se rozdají papíry s příklady a poté se (ve skupinkách) řeší a cvičící mezitím obchází studenty a dává nápovědy nebo vysvětluje nejasnosti.
Cvičící je velmi hodný a nápomocný. Občas je ale (podobně jako na přednášce) jeho výklad/analýza trochu ledabylá, když zanedbává všelijaké konstanty, což ztěžuje pochopení látky.
Líbil se mi styl úkolů, které nebyly čistě teoretické (protože toho se na Bc. studiu dělalo dost). Obzvláště úkoly experimentální byly zajímavé.
Jediné, co bych vytknul bylo náhodné rozdělování do skupin pro řešení úkolů na cvičení. Například mně se pracuje mnohem lépe, když jsem s lidmi, které znám. Při práci s víceméně cizími lidmi jsem značně více pasivní a mám větší problém nadhazovat nápady a řešení, což vede k celkově menšímu zapojení a tedy i menší pravděpodobnosti se něco nového naučit.
Co se mi líbilo:
* Dobře připravené materiály na cvičení
* Práce ve skupinkách
* Komentáře k odevzdaným domácím úkolům (např. jak dané řešení ještě vylepšit)
Co se mi nelíbilo/nevyhovovalo:
* Chaotický výklad
* Špatné rozvržení času v rámci cvičení
* Dostali jsme zadaná cvičení, ale čas na jejich řešení byl až příliš dlouhý. Chápu, že se nám vyučující snažil dát prostor na vlastní řešení, ale času bylo až moc. Na konci se nic nestíhalo, takže se jen rychle prošel zbytek řešení.
* Pokud člověk jsme nedošli k nějakém řešení, tak jsme dlouho čekali na správný postup. Tím, že na sebwe cvičení často navazovala, tak se pak nedaly řešit ani ty další.
* Když to porovnám s panem Chmelem, kterého jsme měli jako záskok, tak tam to jsme dostali dostatek času na vlastní přemýšlení, ale zároveň správně vycítil okamžik, kdy už se skupiny v řešení dále nepohnou a bude potřeba řešení představit na tabuli.
=> Řešení: Pokud vidíte, že skupinky stagnují, nenechte je se v tom "topit" a vysvětlete řešení pro všechny.
Na cvičení jsem nechodil. Vyučující je v komunikaci i opravování úkolů vstřícný a promptní. Vyšel mi vstříc i s odevzdáním po termínu, když mi chyběly dva body do zápočtu, čehož si velmi vážím.
Oceňuji, že cvičící vždy shrnul obsah přednášky a v průběhu řešení úloh na cvičení byl nápomocný a dával nápovědy. Úkoly byly opravovány brzy po odevzdání a často obsahovaly nějaké vysvětlení/vylepšení, takže jsem se i z opravovaných úkolů něco naučila. Zároveň nebyly hodnoceny příliš přísně.
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 13.02.2024, 1. ročník, Informatika - Jazykové technologie a počítačová lingvistika, navazující magisterské
Dělení do náhodných skupinek funguje pouze když se cvičení účastní víceméně stejně aktivní studenti. To se v mém případě nestalo. Líbilo by se mi, kdyby při zjevné neaktivitě (nevědomosti) skupiny cvičící aktivněji řešil úlohy na tabuli. Proběhnout příklady velmi rychle v posledních pěti minutách mi nic nepřineslo.
Mgr. Pavel Veselý, Ph.D. [32-IUUK], Datové struktury 1 [NTIN066, přednáška]
Pavel Veselý přednáší moc pěkně a v tématu se orientuje. Také mi přijde, že předmět jako celek dobře vedl a důstojným způsobem pokračoval v práci svých předchůdců.
Přednášející byl vcelku fajn. Přednes byl možná trochu zmatenější, zejména momenty, kdy si uvědomil, že by někde byla analýza struktury/algoritmu složitější a tak začal "mávat rukami" a ukazovat, kde všude by se věci lišili jen o konstantu a že to ve výsledku vlastně vyjde. To člověku, který danou látku vidí poprvé značně znepřístupní její pochopení.
Velmi si vážím zájmu přednášejícího pořizovat videozáznamy, jelikož to je jeden z nejcennějších materiálů, který může studentům poskytnout.
Bohužel spousta z nich má nějaké problémy (špatný zvuk a nebo se záznam vůbec neuložil) a tedy jsem ve finále k učení používal záznamy pana doktora Mareše.
U zkoušky byl přednášející férový.
Autor příspěvku je pořadateli ankety známý, 06.02.2026, 4. ročník, Informatika, bakalářské
Učivo bolo prednášané zaujímavo a vecne, aj keď štruktúra niektorých prednášok bola chaotickejšia a nebolo jednoduché si z toho spísať priamočiare poznámky. S výnimkou niektorých menej systematicky-vedených prednášok a chýbajúcich nahrávok bola výuka v poriadku.
Jenom kdyby se nahrávání přednášek více dařilo, tak bych byl spokojenější, jelikož bez nahrávek jsou slidy neúplné a nedostatečné pro učení se na zkoušku :')
Oceňuji livestream přednášek a seznam otázek na zkoušku. Přednášel srozumitelně. Na učení jsem použil materiály od medvěda.
Připomínka k předmětu, Automaty a výpočetní složitost [NMMB415, přednáška]
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 26.01.2026, 1. ročník, Matematika pro informační technologie, navazující magisterské
Jedna z nejlepších sérií přednášek na matfyzu, co jsem navštěvoval. Úvod s Turingovými stroji je sice zdlouhavý a až moc abstraktní, ale následně to nabere skvělý spád a je to fakt zábavné. Doporučuju navštěvovat.
Předmět je doporučován magisterským studentům, ovšem podle mého názoru je bez problémů vhodný už pro třeťáky bakaláře. Jde o pěkný úvod do problematiky výpočetní sloéžitosti, ale mrzelo mě, že automatům jsme se věnovali jen okrajově jednu hodinu.
Probrali jsme základy teorie složitosti. Bohužel se na tomto předmětu vůbec nedělají automaty, jak by si človek mohl podle názvu myslet (až na jednu zmínku na posledním cvičení). Předmět bych klidně doporučila už studentům bakaláře.
This course would be very easy if all the proofs were actually correct. Correcting the mistakes was sometimes trivial sometimes not. It is probably the nature of computer science math not to be so rigorous but sometimes even the union of knowledge from the lecture and from online notes didn't contain a whole step by step proof. Overall definitely the easiest course of Master's degree first semester. I'm not sure if the introduction lecture about computers is really useful.
Připomínka k předmětu, Datové struktury 1 [NTIN066, cvičení]
Cvičení z datovek je navrženo velmi dobře, obzvlášť jsem ocenil praktické domácí úkoly, které mi umožnily témata jinak teoretického předmětu daleko lépe pochopit, když jsem si mohl datové struktury "osahat". Možná vidím lehký nepoměr v obtížnosti implementačních a experimentálních úkolů, což je asi dané mým zaměřením (je pro mě daleko jednodušší něco naprogramovat, než teoreticky podkládat, proč se datová struktura nějak chová).
Programovací domácí úkoly dávají smysl a dobře doplňují látku, experimentální úlohy jsou poté hodnoceny nepochopitelně a je dbán mnohem větší důraz na formalismy než obsah.
Pěkdný inside a výběr toho podstatného, procvičení konkrétních potřebných algoritmů. I přes to pro mě měly hlavní hodnotu diskuze se studenty, kdy přichází i sebejisté špatné odpovědi, a následně sneek peaky do praxe, klidně bych jich slyšel dokonce i trochu víc.
Co se mi líbilo:
* Vzorová řešení cvičení u pana Chmela
Co se mi nelíbilo/nevyhovovalo:
* Pozdní zveřejnění zkouškových otázek
* Body ze semestru se nijak nezohledňují u zkoušky
* Ocenil bych, kdyby se body ze semestru v nějaké míře přenášely i ke zkoušce.
Cvičení byla fajn, ale moc mi nesedly ty experimentální úlohy. Nápad je to hezký, ale nepřišlo mi, že by mi to něco dalo - říkám si, zda to nebylo tím, že ten skript na spuštení testů už byl daný a my jsme jenom měli popsat ten výsledek - možná by bylo lepší dát studentům větší volnost, ať zkusí připravit nějaké ty testy sami a analyzovat jejich výsledky.
Implementace v domácích úkolech DS co byly na přednášce, je užitečné a zajímavá změna oproti ADS 2.
Autor příspěvku je pořadateli ankety známý, 02.02.2025, 1. ročník, Informatika - Umělá inteligence, navazující magisterské
Cvičenia mi až tak nepomohli uchopiť danú problematiku DO DETAILU. Navrhoval by som trochu upraviť systém. Najlepšie by bolo každý príklad vysvetliť na tabuľu. Skupinky by dostali niekoľko času na riešenie, potom by mohlo byť odprezentované riešenie. Neraz sa mi stalo, že som riešenia pochopil iba Z POLOVICE.
The tutorial effectively covered the important topics from the lectures, providing more background to them, while also managing to discuss the homework.
Overall, one of the most cohesive learning experiences I’ve had in any tutorials in the university.
Na cvičeních jsme si vždy shrnuli látku z přednášky a poté jsme řešili úlohy, které byly rozumně složité tak, aby se daly vyřešit. Cvičení mě bavila. Také mi přišlo, že účast na cvičeních byla opravdu výhodná pro řešení úkolů.
Autor příspěvku je pořadateli ankety známý, 13.02.2024, 1. ročník, Informatika - Diskrétní modely a algoritmy, navazující magisterské
Cvičení je koncipováno dobře. Líbí se mi, že jsou experimentální i programovací úlohy.
Cvičení byly fajn. Typicky se řeší úlohy kolem zrovna probíranýho tématu + se dá diskutovat o úkolech. Možná je to leckdy trochu "navíc", ale člověk tam nemusí chodit. Přesto si myslím, že účast na cvičeních za to stojí.
Úkoly byly dobře připravené, líbí se mi zadání na GitLabu a otevřené testy. Samotná cvičení jsem přestal navštěvovat, jelikož jsem v tom neviděl hlubší smysl. V případě dotazů bohatě stačila skvělá skripta.
Připomínka k předmětu, Datové struktury 1 [NTIN066, přednáška]
Datovky jsou převážně přínosný předmět, myslím, že probíraná témata jsou vybraná dobře. Jsem rád, že i na praktickém magisterském oboru takto teoretický předmět máme, i když jeho průchod pro mě byl velmi náročný, obzvlášť dostat do hlavy velmi technické a spletité důkazy, které jsou pro tento předmět standardem, mě stálo hodně času a energie. Velmi v tom ale pomohla vysoká kvalita přednášek Pavla Veselého a skript Martina Mareše.
Za mě je to předmět nabitý důležitými informacemi, které se hodí v každé specializaci. Přednášky byly za mě těžko uchopitelné, ale ty nejdůležitější koncepty jsem si z nich odnesl. Hlavní přínos předmětu za mě byly cvičení, které vedl RNDr. Jiří Fink. Podle minulých let studentům nevyhovoval jako přednášející, ale na cvičeních byl super, hodně jsem si z nich odnesl a jelikož nás chodilo opravdu málo tak to bylo hodně individuální. Je třeba si trošku zvyknout jeho způsob mluvení. Má velké mezery mezi větami, takže jsem si často myslel, že jsem řekl něco špatně. Ale ve finále má celkem přátelský přístup a dokáže velice dobře vysvětlovat složité koncepty.
Úkoly byly víceméně jednoduché až na výjímky v podobě experimentů. Ty jsou celkem tři a každý z nich mi zabavil alespoň den, ale skvěle si na nich vysvětlíte a ujasníte věci co jste zjistili na přednáškách.
Zkouška byla náročná, ale díky kvalitním skriptám od Martina Mareše a zvěřejněným otázkám je celkem přímočaré se na ni naučit.
Obsahem přednášky byl hezký průřez pokročilejšími datovými strukturami a jejich aplikacemi. Tyto témata byly hezky a srozumitelně předvedeny.
Autor příspěvku je pořadateli ankety známý, 06.02.2026, 4. ročník, Informatika, bakalářské
Prednášky sú veľmi zaujímavé a rozširujú obzory klasickej algoritmizácie a ADS. Je pekné, že sú nahrávané, ale stalo sa, že niektoré prednášky sa nepodarilo nahrať. Našťastie, Průvodce
labyrintem algoritmů od Martina Mareša je veľmi dobrým zdrojom na vyplnenie týchto medzier.
Předmět prochází mnohé zajímavé oblasti z tématu datových struktur. Je kladen důraz na důkazy složitostí operací, což podle mě nemá moc velký přínos pro velkou část studentů, obzvláště s ohledem na fakt, že předmět je povinný snad pro všechny magisterské obory. Osobně bych ocenil širší záběr s menším důrazem na rigoróznost. To už by ale asi nebyl matfyz. Na druhou stranu pochopení důkazů vede k vynucení hlubšího pochopení samotných struktur, což nemusí být na škodu.
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 16.02.2025, 1. Ročník, Informatika - Jazykové technologie a počítačová lingvistika, navazující magisterské
Zajímavost předmětu pro zvolený magisterský obor byla zlomková - to není ale nutně chyba předmětu, spíš jeho zařazení mezi povinné napříč všemi obory.
Autor příspěvku je pořadateli ankety známý, 02.02.2025, 1. ročník, Informatika - Umělá inteligence, navazující magisterské
Témy boli zaujímavé. Ocenil by som keby prednášajúci rozobral podrobnejšie metódy a vety, ktoré boli odprezentované. Napríklad viac rozobrať potenciálovú metódu, kedže ju používame všade.
Autor příspěvku je pořadateli ankety známý, 29.01.2025, 4. ročník, Informatika, bakalářské
Je dobré, že je předmět povinen. Myslím, že je důležité umět fungování a složitost datových struktur neboť lze tyto znalosti velmi dobře uplatnit i v praxi. Myslím, že by mohl být předmět poněkud méně teoretický.
The course covers some interesting data structures that are very much practical. It dives deep into the theory behind the practicality of the operations on different data structures. The course has ample written resources. The teachers also offer to explain introductory content for students without a CS background. The course provides value to students both with and without a CS background.
Předmět byl opravdu dost zajímavý a často mě mrzelo, že se nějakým strukturám nevěnujeme ještě více. K látce jsou často k dispozici textíky, ale je to jeden z mála předmětů, u kterých jsem na přednášky chodila s radostí a zájmem. Rozhodně doporučuji chodit na přednášky.
Celkově velmi dobré. Jako malý zápor mi přijde, že předmět jde moc do hloubky v některých věcech. Pro mnohé, kteří přišli z jiných škol a pokračují v neteoretickém oboru to může být naposledy, kdy budou řešit složitější důkazy. Nicméně si myslím, že pan dr. Mareš vše velice pěkně vysvětluje.
Autor příspěvku je pořadateli ankety známý, 13.02.2024, 1. ročník, Informatika - Diskrétní modely a algoritmy, navazující magisterské
Tento předmět je povinný pro všechny specializace a myslím si, že se jedná o velice zajímavý a dobře vyučovaný předmět.
Některá témata mě zaujala více (různé stromy, suffixové pole, paralelní DS), jiná zase méně (zejména hešování). Osobně si myslím, že by bylo dobré se zaměřit trochu více na aplikace a praktické využití, například porovnat efektivitu různých implementací stromů, než věnovat čas některým techničtějším důkazům.
