Inhoud

In dit vak worden juridische aspecten van ICT behandeld vanuit het perspectief van het Belgisch recht, met ruime aandacht voor de Europese context. Daarnaast wordt stilgestaan bij de wederzijdse beïnvloeding van technologieontwikkeling en maatschappij en bij andere modaliteiten van regulering (economie, moraal en technologie zelf). Voor iedere module worden een aantal technische basisbegrippen nader toegelicht.

Het opleidingsonderdeel bestaat uit volgende leermodules:

1) introductie tot ICT-recht: historische achtergrond, globaal overzicht, afbakening als rechtsgebied, recente evoluties en toekomstige uitdagingen in
     ICT-recht;

2) metajuridische reflectie over alternatieve vormen van regulering: moraal, markt en technologie.

3) intellectuele rechten in de context van informatie- en communicatietechnologie (auteursrecht en Internet, bescherming van software, databanken,
    chips, domeinnamen);

4) bescherming van de persoonlijke levenssfeer (verwerking van persoonsgegevens, privacybescherming bij elektronische communicatie);

5) toepassingen van verbintenissen en handels- en economisch recht i.v.m. ICT (ICT-contracten, elektronische contracten, elektronische contracten,
    elektronische handtekening, mededingingsrecht, elektronische handel, aansprakelijkheid van tussenpersonen);

6) informaticamisdrijven, strafprocedure en ICT, juridische aspecten van informatieveiligheid;

7) juridische vraagstukken betreffende elektronische communicatie en media-innovatie.

Het vak is sterk praktijkgeoriënteerd en wil de student in staat stellen juridische vraagstukken in verband met ICT op te lossen in de Belgische context. Daarnaast beoogt het tevens de student op een meer theoretisch niveau bewust te maken van het toenemend belang van de rol van ICT in de samenleving en van de (on-)mogelijkheden en (on-)wenselijkheden met betrekking tot de regulering van ICT door middel van het recht.

Studiemateriaal

Handboek en Toledo

Toelichting werkvorm

De onderwijsmethoden voor dit vak bestaan uit hoorcolleges, interactieve groepsdiscussies en oefeningensessies. Van de studenten wordt in beperkte mate zelfstudie verwacht ter voorbereiding van een aangekondigde groepsdiscussie of oefeningensessie.

Voor elke leermodule kan de student vooraf zelf het aangeboden leermateriaal (boek en materiaal via Toledo) verwerken en – bij sommige modules – oefeningen oplossen. Bij enkele modules wordt extra, vrijwillig, leermateriaal aangereikt dat de student een breder beeld of dieper inzicht kan verschaffen van specifieke deelonderwerpen waarop in de cursus om praktische of didactische redenen niet zo diep kan worden ingegaan.

Voor de communicatie tussen studenten en docenten wordt in eerste instantie Toledo gebruikt. De college-uren zijn vooral bedoeld voor verheldering en verklaring van de grote thematische lijnen en het oplossen van oefeningen en vraag- en antwoordsessies.

Toelichting

Het examen verloopt schriftelijk en gesloten boek. Wel mogen de studenten wetboeken meenemen en raadplegen. Elektronische hulpmiddelen zijn niet toegestaan. Via open vragen wordt gepeild naar theoretische kennis van besproken juridische en meta-juridische concepten en rechtsregels, alsook naar inzicht in de toepassing van die concepten en regels via praktische gevalstudies. Bij die laatste wordt van de student verwacht dat hij/zij een opgegeven casus kan analyseren vanuit juridisch oogpunt (wat zijn de juridisch relevante kwesties in deze situatie?) en oplossen (d.i. een juridisch onderbouwde redenering kan opstellen met de kennis opgedaan tijdens het opleidingsonderdeel).

Content

The topics of this course are:

Part I: IT Service management

* Introduction: IT in a business environment
* A framework for IT management
* IT managment standards and frameworks
* Services delivery management
* Financial managemement
* Operations management
* Services quality management
* Security management
* Supplier management
* Human resources management

Part II: IT governance

* Introduction: what is IT governance?
* The ISO 38500 standard
* The COBIT framework
* IT decision making
* IT spending
* Business-IT alignment

Course material

Mandatory course material: course book: The IT Management Essentials - Delivering business value, ISBN: 9789057187513

Toledo: in depth explanations and comments of parts of the course book, literature, slides.

Language of instruction: more information

De deelnemersgroep is sterk internationaal samengesteld

Format: more information

The course consists of:

1. Lectures where the topics are presented, elaborated and discussed.
2. Exercises where the topics are applied to specific situations. Exercises are prepared by the students and discussed during class.
3. Self-study, in particular the reading of research papers.

Explanation

The exam is oriented towards understanding and applying IT governance and management research, standards, frameworks, principles, processes and techniques.
The grades are determined by the lecturer as communicated via Toledo and stated in the examination schedule. The result is calculated and communicated as a whole number on a scale of 20.
The features of the evaluation and determination of grades are identical to those of the first examination opportunity, as described above.

Inhoud

De colleges zijn opgedeeld in enkele theoretische modules en een groot aantal gastcolleges.

Tijdens de theoretische modules worden aan de student de basisregels van de hoofddomeinen van de intellectuele rechten (octrooirecht, auteursrecht en merkenrecht) uitgelegd. Dit gebeurt in een voor een niet-jurist begrijpbare taal (zonder verwijzing naar wetteksten) met uitvoerige verwijzingen naar voorbeelden uit de praktijk. Er wordt verder ook ingezoemd op het belang en de betekenis van intellectuele rechten vanuit een breder economisch perspectief.

Alle andere colleges worden ingevuld door gastsprekers uit het bedrijfsleven of het ruimere praktijkveld. Deze sprekers lichten de beschermingsstrategieën toe die hun bedrijven (uit diverse sectoren) tijdens de opeenvolgende stadia van het onderzoek naar, en de ontwikkeling van, nieuwe creaties en producten hanteren. De klemtoon van deze colleges ligt op het ‘management’ van intellectuele rechten in de praktijk. De bedoeling is om de studenten te leren begrijpen waarom en hoe ze in hun latere professionele leven aandacht moeten schenken aan de bescherming van creaties en innovaties door intellectuele rechten.
Voor een overzicht van de verschillende aspecten die aan bod komen, verwijzen we naar de rubriek ‘Toelichting Werkvorm’ met de kalender van de modules en sprekers zoals die tijdens een vorig academiejaar aan bod kwamen.

Studiemateriaal

Studiekost: 11-25 euro (De informatie over studiekosten zoals hier opgenomen is indicatief en geeft enkel de prijs weer bij aankoop van nieuw materiaal. Er zijn mogelijk ook e- en tweedehandskopijen beschikbaar. Op LIMO kan je nagaan of het handboek beschikbaar is in de bibliotheek. Eventuele printkosten en optioneel studiemateriaal zijn niet in deze prijs vervat.)

- Syllabus M-C Janssens, ‘Basisbeginselen Intellectuele Rechten’, verkrijgbaar bij Acco (elk jaar hernieuwde versie)
- Handouts van de presentaties die tijdens de hoorcolleges worden gebruikt (via Toledo)
- Bundel van voorbeeldvragen op basis waarvan de leerstof kan worden bestudeerd

Toelichting werkvorm

Overzicht van topics die jaarlijks aan bod komen (onder voorbehoud van kleine aanpassingen)

College 1
Inleiding tot het systeem van de intellectuele rechten & Basisbeginselen inzake octrooirecht en concrete betekenis voor werknemers en onderzoekers.
Wat zijn de vereisten voor een octrooi?  Hoe een octrooi aanvragen?  Wat zijn mijn rechten als werknemer, onderzoeker, student?

Prof. Marie-Christine Janssens

College 2
Basisbeginselen inzake auteursrecht en het belang van auteursrecht voor niet-culturele (industriële) creaties: Welke creaties worden beschermd? Hoe verwerft men auteursrecht? Aan wie komt het recht toe en wat is de beschermingsomvang? Welke handelingen kan een gebruiker stellen zonder inbreuk te plegen? s

Prof. Marie-Christine Janssens

College 3
‘Research & Development’ in de biomedische industrie.
Hoe verloopt het onderzoek?  Overzicht van bijzondere aandachtspunten bij beleidsbeslissingen inzake een IE (intellectuele eigendom) beleid.  Getuigenissen aan de hand van ervaringen bij de ontwikkeling van een geneesmiddel.

X., Janssen Pharmaceutica (Johnson & Johnson Patent Law department)

College 4
‘Research & Development’ in de elektronische industrie.
Voor- en nadelen van een samenwerking met andere bedrijven bij de ontwikkeling van een nieuw product. Welke modellen van samenwerking bestaan en welke beleidsbeslissingen komen kijken bij dergelijke samenwerkingen?  Wat is Open Innovation? Getuigenissen aan de hand van ervaringen bij Philips (MiPlaza, Holst Centre, Senseo-story).

X. Philips Intellectual Property & Standards, Eindhoven

College 5
Het belang van Intellectuele Rechten in een ruimer economisch kader: de betekenis van IR in het macro- en micro economisch denken rond innovatie en concurrentie. Hoe kunnen individuele ondernemingen strategisch omgaan met hun intellectuele eigendom?
In een laatste deel wordt ingezoomd op de basisbouwstenen van een licentieovereenkomst.

Prof. Koenraad Debackere

College 6
Octrooirecht - Beleidsmatige vragen
Waarom wel of waarom niet octrooien aanvragen? Welke beleidsopties staan open? Welke licentiepolitiek kan worden gevoerd? Wat betekent ‘waarde-extractie’ uit octrooien?  Met welke problemen kan men geconfronteerd worden? Hoe omgaan met standaarden? Belang van het afsluiten van goede akkoorden als NDA en JDA.

X., Philips Intellectual Property & Standards, Eindhoven

College 7
Het opstarten van een spin-off als mogelijk alternatief voor de valorisatie van creaties en vindingen. Waarom daartoe beslissen? Wat zijn de voorwaarden, aandachtspunten en mogelijke valkuilen? Het college geeft een antwoord op deze vragen en bespreekt de opeenvolgende fasen tussen het bekomen van de onderzoeksresultaten en de ‘closing of the deal’.

Dr. Ir. Rudi Cuyvers, Innovation Manager KU Leuven Research & Development

College 8
Belang van octrooien als bron van informatie voor bedrijven en onderzoekers.
Welke informatie kan iedereen concreet halen uit de verschillende onderdelen van een octrooidocument? Waar vind ik deze informatie (toelichting en demonstratie via Espac@net). In deze module wordt ook een grondige analyse van de inhoud van een octrooidocument gemaakt. Tot slot wordt het belang van deze informatie voor ‘Intelligence & IP landscaping’ aangeduid.

X., Janssen Pharmaceutica (Johnson & Johnson Patent Law department)

College 9
Bescherming voor computerprogramma’s: auteursrechtelijke en/of octrooirechtelijke bescherming. De betekenis en het belang van ‘open source’.

X., IP Counsel, Philips Intellectual Property & Standards, Eindhoven

College 10
Basisbeginselen van het merkenrecht (deel I).  Belang en functie van merken. Wat zijn de vereisten voor een merk?  Hoe bescherming verkrijgen als Benelux, gemeenschaps- of internationaal merk?

Prof. Marie-Christine Janssens

College 11
Merkenrecht bekeken vanuit de praktijk. Hoe gaan bedrijven om met hun merken en welke beleidspolitiek zit daar achter? Hoe wordt een nieuw merk gecreëerd en gelanceerd? Welke strategie wordt gevolgd voor merkbewaking? Deze vragen worden beantwoord aan de hand van getuigenissen vanuit twee verschillende sectoren.

X., verantwoordelijke merkenbeleid OmegaPharma/PerigoCollege 13

College 12
Beschermingsmogelijkheden voor biotechnologische vindingen (enzymen, planten, dieren, mensen, …). Kan je leven octrooieren? Juridische en ethische kwesties.

X., Johnson&Johnson Patent Law Dept.

College 13

Deel 1: Het beschermingssysteem van Tekeningen- en modellen: en niet te verwaarlozen aandachtspunt voor bedrijven. Overzicht van de beschermingsvereisten en wijze van deponeren.

X., Europees en Benelux Merken- en modellenbureau Gevers, Gent.

Deel 2: Het systeem van domeinnamen: geen intellectueel recht maar wel een economisch belangrijke ‘asset’ voor bedrijven. Overzicht van de werking van het systeem. Hoe kunnen conflicten tussen domeinnamen en houders van rechten op die naam worden opgelost?

Peter Vergote, Legal & Administrative manager DNS Belgium vzw

Toelichting

Voor (initiële) masterstudenten :

- individueel schriftelijk examen (duurtijd 2 u).
- Tijdstip : er zijn – naar keuze van de student – twee examenmomenten: één tijdens de eerste blokweek en één tijdens de examenperiode
- Het examen bestaat uit 3 onderdelen met gelijke weging van de punten. Minstens twee onderdelen worden samengesteld aan de hand van de vragenlijst die zich in het cursusmateriaal bevindt.
De derde vraag kan een open essayvraag omvatten waarbij aan de studenten gevraagd wordt om een gestructureerd, begrijpelijk en inhoudelijk correct advies af te leveren over een concreet probleem of vraagstelling dat verband houdt met de bescherming en het beleid rond (bepaalde) intellectuele rechten

Voor doctoraatsstudenten : keuze tussen
- (i) individueel schriftelijk examen (zie hoger - masterstudenten ) OF
- (ii) indiening van een paper (ong. 15 à 20 blz) over een door de student vrij te bepalen thema (bij voorkeur aansluitend bij het onderwerp van de doctoraatsverhandeling of specialisatie).

Toelichting bij herkansen

Er is een tweede examenkans in de derde zittijd. De examenvorm en vraagvorm blijven voor beide examenkansen gelijk.

Inhoud

De inhoud van deze cursus is oorspronkelijk gebaseerd op het boek "Logic in Computer Science" van   Michael Huth en Mark Ryan, en werd uitgebreid met bijkomend studiemateriaal zoals over modelleren en problem solving met predicatenlogica, technieken uit kennisrepresentatie en artificiele intelligentie en specificatie en verificatie in Event-B, CTL en LTL met abstractie en refinement. Het boek bevat vele oefeningen. De auteurs hebben een website met voor elk hoofdstuk een aantal oefeningen met feedback. Het boek behandeld sommige onderwerpen in meer detail dan wenselijk en mogelijk, zoals modale logica en OBDD's die overgeslagen kunnen worden. Andere aspecten worden in meer details gezien dan in het boek. Ook de verbanden tussen verschillende topics en hoofdstukken en talen en tools worden in grotere diepte uitgewerkt in deze cursus dan in het boek.

De cursus bestaat uit volgende hoofdstukken.
0. Introduction
- What is modelling?
- About the role of knowledge representation and formal methods in computer science
- Motivation for this course

1. Propositional logic  
- Syntax, semantics
- Normalisation to CNF
- SAT algorithms

2. Predicate logic
- Syntax, semantics
- Undecidability of deduction
- Expressiveness
- Extensions of  predicate logic
- Problem solving through  logic inference systems
    + database model checking and query answering inference as model checking
    + model generation, model revision
    + theorem proving/deduction
- Algorithms for grounding

3. Modelling of dynamic  systems
- The frame problem
- Temporal formalisms: Linear Time Calculus (LTC),   Event-B
- Inference methods for  Verification and problem solving  for dynamic systems
- Modelling on different levels of abstraction and the refinement principle.
- Verification in the context of  refinement
 
4. Verification by  model checking
 - Motivation for verification
 - Temporal logics
    * linear time temporal logics (LTL): syntax, semantics, specification patterns, important equivalences, connectives, links with LTC (Linear Time Calculus)
    * Branching-time  temporal logic (CTL): syntax, semantics, specification patterns, important equivalences, connectives
    * Comparison  LTL and CTL
- Model checking
    * model checking in CTL
    * SAT-solvers for  model checking
    * model checking in LTL using  automata-theoretic techniques

Studiemateriaal

Studiekost: 1-10 euro (De informatie over studiekosten zoals hier opgenomen is indicatief en geeft enkel de prijs weer bij aankoop van nieuw materiaal. Er zijn mogelijk ook e- en tweedehandskopijen beschikbaar. Op LIMO kan je nagaan of het handboek beschikbaar is in de bibliotheek. Eventuele printkosten en optioneel studiemateriaal zijn niet in deze prijs vervat.)

• Cursus

• Transparanten: volledig en bevatten alle materiaal verondersteld gekend op het examen

• "Logic in Computer Science" by Michael Huth and Mark Ryan: ter ondersteuning. De overlap met de cursus bedraagt ongeveer 30%. het book is vooral gebruikt voor het hoofdstuk rond model checking.

• DIDACTISCHE TOOLS:
  •  IDP voor inference problemen in predicatenlogica
  • ProB voor Event-B en voor de verificatie met cTL en LTL over dynamische werelden.
    http://www.stups.uni-duesseldorf.de/ProB/index.php5/LTL_Model_Checking
  • Rodin voor het bouwen van Event-B specificaties van dynamische systemen door middel van  refinement, en verificatie van invarianten

De cursus, transparanten, project, oefeningen, huiswerken en discussieforum is beschikbaar op Toledo. T

Inhoud

Oefeningen bestaan uit standaard sessies van 2u30 waarin alle aspecten van de cursus worden getraind. De meeste sessies zijn op computer gebruikmakend van de didactische tools IDP, ProB en Rodin.

Studiemateriaal

• Oefeningenbladen en modeloplossingen door ons uitgewerkt en beschikbaar via Toledo
• Ander cursusmateriaal

Inhoud

Het project bestaat uit specifieren van dynamische applicatie met FO(.), Event-B, CTL en LTL, het toepassen van het refinement principe en het oplossen van problemen en verificatie door middel van de inferentietools  IDP, ProB and Rodin. 

Studiemateriaal

Zie cursus

Toelichting

Het examen bestaat uit een theoretisch gedeelte en een oefeningengedeelte.

• Het theoretisch gedeelte is gesloten boek. De student dient geslaagd te zijn voor dit onderdeel.
• Het oefeningengedeelte  is open boek. De student mag de cursus en copies van de transparanten meebrengen.

Het resultaat voor het vak wordt bepaald door de scores voor  het examen en het project, met een maximum van 9/20 als de student faalt voor het theoretische gedeelte. Een score onder de 10/20 wordt afgerond naar beneden, boven de 10/20 wordt afgerond naar het dichtste getal.

Inhoud

Een aantal thematische clusters, gebaseerd op recent onderzoek, komen aan bod. De keuze van de topics kan elk academiejaar aangepast worden.

Ter illustratie, de thema's aangeraakt gedurende 2021-2022:

• Geavanceerde globale belichtingsalgoritmen
• Shape en shape-analyse in computer graphics
• Perceptie en waarneming in computer graphics
• Alternatieve eveluaties van visibiliteitsberekeningen.

Studiemateriaal

Onderzoekspapers, ter beschikking gesteld via TOLEDO.

Toelichting werkvorm

• 10 hoorcolleges
• Enkele korte opdrachten, die telkens een aspect van de leerstof zullen behandelen. De nadruk ligt op het experimenteren met bestaande grafische programma’s, het uitwerken van wiskundige problemen, het kritisch evalueren van enkele papers.

Inhoud

Enkele kortere opdrachten, die telkens een klein aspect van de leerstof zullen behandelen. De nadruk ligt het kritisch evalueren van papers, zelf nieuwe informatie opzoeken, een onderzoeksplan opstellen, e.d.

Studiemateriaal

Onderzoekspapers, ter beschikking gesteld via TOLEDO.

Toelichting

Timing praktische opdrachten: Gedurende het semester worden enkele opdrachten gegeven, waarvoor studenten telkens een twee- tot drietal weken tijd hebben om deze in te dienen. Nadien worden deze via individuele en/of groepsfeedback besproken.

De volledige evaluatie bestaat uit een schriftelijk examen en de praktische opdrachten gedurende het jaar. Bij een eventuele herkansing worden de opdrachten niet hernomen, maar worden de punten behaald op de opdrachten hernomen.

Het aandeel van de quotering van de opdrachten in het totaal kan 20% tot 30% uitmaken van het geheel (exact percentage kan variëren van academiejaar tot academiejaar, en afhankelijk van aantal en moeilijkheid praktische opdrachten).

Toelichting bij herkansen

De opdrachten worden niet hernomen gedurende een 2de examenkans, maar de punten van deze opdrachten blijven behouden.

Inhoud

De masterproef omvat het onderzoekswerk met thesis, begeleid door een promotor uit het departement computerwetenschappen, en in de regel met begeleiding in diens onderzoeksgroep. Het te leveren onderzoek heeft een toegepast karakter, dat kan versterkt worden door een intense samenwerking met een bedrijf.
Studenten werken gedurende een aantal maanden onder begeleiding van een lid van een onderzoeksgroep van het departement computerwetenschappen. Desgevallend hebben ze ook regelmatige contacten met het bedrijf. De studenten voeren de specifieke opdrachten voor de meesterproef uit. Van het werk wordt verslag gegeven in een wetenschappelijke tekst, en in een tegensprekelijke verdediging voor de belangstellenden van het departement en indrustrie.

Onderwerp masterproef: geldigheidsperiode

Indien de promotor onvoldoende voortgang vaststelt op het einde van de 3e examenperiode, wordt dit besproken met de student. De voorzitter van de POC wordt op de hoogte gebracht. Mogelijk vervalt in dat geval de keuze van het onderwerp en moet een nieuw onderwerp gekozen worden. Redenen voor het vervallen van de keuze van het onderwerp kunnen zijn dat :

• gedurende het academiejaar waarin de masterproef wordt opgenomen in het ISP zonder gegronde redenen te beperkt aan het masterproefonderzoek werd gewerkt, of afspraken en praktische regelingen niet werden nagekomen, waardoor de masterproef niet kan afgerond worden
• de promotor het onderwerp niet meer kan aanbieden in een volgende keuzeronde (bv. het onderzoeksonderwerp is afgerond/stopgezet, begeleiding zal niet meer aanwezig zijn in de onderzoeksgroep gedurende de periode waarin dat nodig is)

Toelichting

De evaluatie houdt een beoordeling in van het proces en product (vorm en inhoud; scriptie en verdediging). Er worden vier quoteringen gegeven: één van de promotor, één van elk van twee lezers en één voor de verdediging. Het relatief gewicht van deze vier quoteringen is 10:3:3:4. Elk van de quoteringen wordt bepaald met behulp van het facultaire beoordelingsrooster en waarderingsschaal. Bijkomende facultaire informatie is hier te vinden.

Om te kunnen slagen voor de masterproef moet de student een voldoende halen op de beoordeling van de promotor apart, het gemiddelde van de beoordelingen van de lezers samengenomen (rekening houdend met de afrondingsregels) en op de verdediging apart. Indien dit voor één of meerdere van deze componenten niet het geval is, is het maximumcijfer een 9/20.

Een noodzakelijke voorwaarde om te slagen voor dit opleidingsonderdeel is het opladen in Toledo van een certificaat informatievaardigheden én een certificaat rond omgaan met software en data. Het certificaat informatievaardigheden kan behaald worden via de facultaire Toledo-community “Wetenschappelijke integriteit aan de Faculteit Wetenschappen”, het certificaat rond integer omgaan met software en data kan behaald worden via de Toledo-community "Software en data-management'.  Het behalen en opladen van beide certificaten wordt via ‘pass/fail’ beoordeeld. Een student die een ‘fail’ krijgt voor één of twee certificaten, krijgt een ‘fail’ voor het volledige opleidingsonderdeel, die wordt omgezet in een niet-tolereerbaar cijfer. Concreet betekent dit dat wie beide certificaten niet behaalt en oplaadt, niet kan slagen voor het opleidingsonderdeel en het opleidingsonderdeel ook niet kan tolereren.

Dit opo komt niet aanmerking voor het tolerantiekrediet.

Inhoud

De cursus behandelt de verschillende stappen in het analyseren van de vereisten voor complexe softwaresystemen, en de notaties die daarbij gehanteerd worden.

1. Modelleren van bedrijfsprocessen [5,5 uur]

• De analyse van de vereisten voor een complex softwaresysteem begint typisch met een beschrijving - een modellering - van de externe wereld (Business Process Modeling). In deze fase leren software ingenieurs de omgeving kennen waarin het systeem uiteindelijk zal functioneren. Zij bestuderen relevante feiten, gegevens en regels in die externe omgeving, en observeren processen die er plaats vinden. Zij communiceren in die fase met de opdrachtgevers voor het systeem aan de hand van documenten en tekeningen met een groot informeel karakter. In deze fase leren studenten om zich via event storming sessies een beeld te vormen van de externe wereld.

2. Specificatie van vereisten [5,5 uur]

• Na de verkenning van de externe omgeving volgt een meer gedetailleerde uitwerking die als startpunt fungeert voor de effectieve realisatie van het beoogde systeem. In dit deel leren studenten hoe de techniek van story mapping kan gebruikt worden om events te ordenen en te prioritiseren. De resulterende story maps beschrijven het beoogde product als een opeenvolging van stappen die een gebruiker neemt om een bepaald doel te bereiken. Tegelijkertijd worden de stories meer in detail uitgewerkt tot ze alle informatie bevatten die moet overgedragen worden aan de ontwikkelaars van de beoogde applicatie.

3. Modelleren van probleemdomeinen [7,5 uur]

• De technische uitwerking van de vereisten voor een softwaresysteem omvat ook een meer gedetailleerde beschrijving van de externe wereld, en van de regels (business rules) die daarin moeten gerespecteerd worden. In dit deel leren studenten een domein model in al zijn details uit te tekenen in de Unified Modeling Language (UML). Startpunt hiervoor is een meer gedetailleerde vorm van event storming die leidt tot een reeks aggregaten, die fungeren als basisbouwstenen voor het domein model. In dit deel wordt ook ingegaan op de semantiek van meer geavanceerde concepten uit UML die kunnen gebruikt worden om domein modellen te verrijken (zoals associatieklassen en statische en dynamische partities). Verder wordt bestudeerd hoe ingrediënten van domein modellen  op een meer formele manier kunnen worden gespecificeerd in de Object Constraint Language (OCL).

Studiemateriaal

• Handboek: Cursustekst in elektronische versie beschikbaar op Toledo.
• Toledo: Kopies van slides, modeloplossingen van oefeningen, projectopgave, ...

Toelichting werkvorm

Opeenvolgende colleges behandelen de diverse stappen in de analyse van vereisten.

• In het begin van elk college worden de belangrijkste concepten en principes kort toegelicht.
• Vervolgens passen studenten die principes en concepten toe op relevante voorbeelden. Studenten werken hun oplossing vervolgens verder uit in de vorm van een huistaak.
• Bij aanvang van de volgende sessie worden enkele huistaken in groep besproken. Een modeloplossing wordt ter beschikking gesteld op Toledo.

Toelichting

Het examen omvat enerzijds een 3-tal huistaken die in de loop van het semester worden opgegeven, en anderzijds een project waarin studenten gevraagd wordt een vereistenanalyse uit te werken voor een relatief vaag omschreven systeem.

• De huistaken zijn vrijblijvend en mogen in groepjes van maximaal 4 studenten worden uitgewerkt. Studenten worden eerder beoordeeld op inzet dan op kwaliteit. Elke huistaak telt voor 1 punt op 20.
• Het project kan individueel worden uitgewerkt of in groepjes van 2. In dat laatste geval wordt een meer uitgewerkte analyse verwacht. De analyse moet niet tot in alle facetten worden uitgewerkt. Studenten moeten net voldoende business use cases, system use cases, stories en domein modellen uitwerken om aan te tonen dat ze de behandelde materie beheersen. De opgave wordt verspreid halverwege het semester. Oplossingen moeten ingeleverd worden voor aanvang van de examenperiode. Bepaalde aspecten van de oplossing moeten ook mondeling verdedigd worden, waarbij de praktische details gecommuniceerd worden tijdens de eerste les. Als het project in groepjes van 2 werd uitgewerkt, verloopt ook de verdediging in groepsverband. Het project vraagt ongeveer 30 uur werk per student, in de veronderstelling dat de student de behandelde materie perfect beheerst. Het project wordt beoordeeld op 20 punten, verminderd met het aantal ingeleverde huistaken.

Indien de evaluatie aantoont dat de student één of meerdere doelstellingen van het opleidingsonderdeel onvoldoende heeft bereikt, kan het globale resultaat afwijken van het gewogen gemiddelde van de onderdelen.

Toelichting bij herkansen

Studenten die niet slagen in de 1e zittijd, moeten hun project verbeteren in de 2e zittijd. De opgave wordt voor deze zittijd lichtjes aangepast/uitgebreid.

Inhoud

De geschiedenis van verschillende aspecten van de informatica worden behandeld, o.a.
- De rekentuigen vóór de ontwikkeling van de computer
- De ontwikkeling van de eerste computers
- De evolutie van de apparatuur, met o.a minicomputers, microcomputers, mainframes, supercomputers,…
- De wiskundige achtergrond van de informatica in historisch perspectief
- De evolutie van de besturingssystemen en systeemsoftware
- De evolutie van programmeertalen en programmeerparadigma’s
- De evolutie van de gebruikersinterface
- De impact van computers, netwerken, www enz. op de maatschappij
- Belangrijke mijlpalen en personen in de ontwikkeling van de informatica

De specifieke topics kunnen variëren van academiejaar tot academiejaar.

Studiemateriaal

Materiaal (slides, links, ...) worden ter beschikking gesteld via TOLEDO.

Enkele optionele naslagwerken:

• Paul Ceruzzi, A History of Modern Computing, MIT press, 2003
• Stephen van Dulken, Patenten op de 20-ste eeuw, Veen Magazines, 2003
• Ben Paul & Klaas Lakeman, Van telraam tot micocomputer, Aramith, 1984
• Christian Wurster, Computers an Illustrated History, Taschen, 2002
• Georges Ifrah, Histoire Universelle des Chiffres, Robert Laffont, 2006
• Donald Knuth, The Art of Computer Programming, Vol 2, Addison-Wesley, 3th ed, 1997
• Jean-Luc Chabert, A History of Algorithms, Springer, 1999
• David Leavitt, Alan Turing, l'homme qui inventa l'informatique, Dunod, 2007
• David Smith, History of Mathematics, Dover, 1958
• Jozef Devreese & Guido Vanden Berghe, 'Magic is no Magic' The Wonderful World of Simon Stevin, WIT press, 2008
• Jon Palfreman & Doron Swade, The Dream Machine, Exploring the Computer Age, BBC Books, 1992
• Martin Davis, Engines of Logic, Mathematicians and the Origin of The Computer, W.W. Norton & Company, 2000
• Bibliotheque Tangente HS 30: Histoire des Mathematiques de l'antiquite a l'an mil, A la decouverte des origines, Editions Pole, 2007
• Bibliotheque Tangente HS 33: Les Nombres, Secrets d'hier et d'aujourdui, HS, Editons Pole, 2008 
• Adhemar Bultheel & Ronald Cools, The Birth of Numerical Analysis, World Scientific, 2010

Tijdschriften, o.a.:

• CACM
• IEEE Annals of the History of Computing

Video’s, o.a. 

• The Dream Machine, BBC Materiaal beschikbaar op het WWW

Toelichting werkvorm

Interactieve medewerking van studenten wordt gevraagd tijdens de colleges.

Inhoud

In de hoorcolleges worden de volgende topics behandeld:
- Evaluatie
- Geschiedenis
- Needfinding, ideation
- Ontwerp
- Rapid prototyping
- Directe manipulatie
- Visueel ontwerp
- Informatie architectuur!

Studiemateriaal

Handboek

Inhoud

De nadruk ligt sterk op het in groepen uitwerken van verschillende iteraties over de ontwerpimplementatie-evaluatie cyclus. Daarbij wordt getracht om realistische toepassingen uit te werken en ze ook reëel in de praktijk uit te testen. De reflectie van de studenten op wat ze doen en hoe dat ontvangen wordt door de gebruikers, is uiteraard ook belangrijk.

Toelichting

Continue evaluatie op basis van projectwerk in groep, tussentijdse en eindverslagen,demonstraties en presentaties door de studenten. De score wordt individueel per groepslid bepaald.

Toelichting bij herkansen

De evaluatie gebeurt aan de hand van permanente evaluatie.

Inhoud

• Inleiding tot ray tracing
• Virtuele Camera & Perspectief
• Transformaties en scène-grafe
• Shading
• Rendering vergelijking
• Schaduwen en directe belichting
• Acceleratiestructuren
• Geavanceerde visuele effecten
• Texture Mapping
• Productie context

Studiemateriaal

Studiekost: 76-100 euro (De informatie over studiekosten zoals hier opgenomen is indicatief en geeft enkel de prijs weer bij aankoop van nieuw materiaal. Er zijn mogelijk ook e- en tweedehandskopijen beschikbaar. Op LIMO kan je nagaan of het handboek beschikbaar is in de bibliotheek. Eventuele printkosten en optioneel studiemateriaal zijn niet in deze prijs vervat.)

Handboek vanaf 2024:
Fundamentals of Computer Graphics, 5th edition, 2022
Steve Marschner, Peter Shirley
CRC Press/ Taylor and Francis
ISBN 9780367505035

Toelichting onderwijstaal

Hoorcolleges in het Nederlands, Examen in het Nederlands, studiemateriaal (boek, slides) in het Engels.

Inhoud

Enkele kortere opdrachten, die telkens een klein aspect van de leerstof zullen behandelen. De nadruk ligt op het kritisch evalueren van grafische software, zelf enkele experimenten uitvoeren, een klein algoritme zelf implementeren, e.d. De opdrachten worden beoordeeld met formatieve feedback.

Toelichting

Het opleidingsonderdeel wordt enkel geëvalueerd met examen gedurende de examenperiode. Gedurende het semester worden er wel enkel opdrachten opgegeven met formatieve feedback, maar die niet verrekend worden in de finale quotering voor dit vak.

Toelichting bij herkansen

Een herkansing gebeurt onder dezelfde modaliteiten als de eerste examenkans.

Content

The course covers the following topics:

• Introduction to computer privacy and privacy engineering
• Database anonymity and privacy: k-anonymity, l-diversity, t-closeness, re-identification attacks, statistical disclosure control, differential privacy
• Privacy by design
• Privacy and machine learning
• Privacy risk analysis
• Web privacy and user tracking
• General Data Protection Regulation (GDPR), human rights legislation, relevant policy for Big Data, data protection impact assessments
• Ethical issues of Big Data, Discrimination-aware data-mining, algorithmic accountability

Course material

Slides, courseware, articles and literature

Is also included in other courses

H00Y2B : Privacy and Big Data

Content

The first two practical sessions will be devoted to group discussions and feedback on drafts of the assignment. Students work together on the assignment in teams of 2 or 3 people (see evaluation for more details). Students working together on the same team should be in different groups during the exercise session discussions, in order to maximize the feedback obtained from students in other groups. 

In the first session students will discuss their initial ideas for the assignment (description of their chosen application and initial identification of privacy issues).

In the second session students will discuss a more complete draft of their assignment and get a second round of feedback for further improvement.

The last two practical sessions will be devoted to presentations of the assignments by the students. The presentations will be graded (4 points out of 20). Students get feedback on their presentation that they can incorporate in the final version of the assignment. 

Course material

Slides, courseware, articles and literature

Is also included in other courses

H00Y2B : Privacy and Big Data

Explanation

Students will select (in teams of 2 or 3 people) a case study in the second week of the class. The case study is an application of service that utilizes Big Data.

Students must perform a privacy impact assessment, meaning in-depth analysis of the case study with respect to the privacy (legal, technical, and ethical) aspects covered in the class, in an assignment of between 3500 and 4500 words (+/- 15 pages). The assignment text includes: description of the application, analysis of privacy issues and proposed recommendations to address those issues. 

The teams present their work in a short presentation (5-10 minutes, depending on number of teams) followed by some questions and feedback. The text of the assignment is due after the presentation sessions and before the start of the examination period. 

The presentation is graded with 4 points and the final text of the assignment with 16 points. 

Information about retaking exams

In the second examination period all 20 points are evaluated on the basis of the written assignment (no presentation). Assignments must be submitted BEFORE the start of the examination period (deadline is the last day before the examnination period starts). 

Content

Without being exhaustive, typical paradigms that could be presented are:

• constraint programming
• planning languages and systems
• theorem proving and systems for formal verification
• probabilistic reasoning and neuro-symbolic languages
• AI-extensions of logic, functional or object-oriented programming languages

For each introduced language, system or methodology, the important themes are the conceptual foundations, the main built-in representation and problem solving features, the illustrations of use and limitations, the indication of the key research aspects and the key applications.

The selection of studied paradigms can vary from year to year.

Course material

Study cost: 76-100 euros (The information about the study costs as stated here gives an indication and only represents the costs for purchasing new materials. There might be some electronic or second-hand copies available as well. You can use LIMO to check whether the textbook is available in the library. Any potential printing costs and optional course material are not included in this price.)

Slides and lecture material will be made available on the learning platform.

Content

The exercise sessions are related to the material of the course.

Course material

Exercises and necessary background material will be made available on the learning platform.

Explanation

Exam questions can contain a mix of open, closed and multiple choice questions. In case of multiple choice questions a guessing correction scheme will be communicated and used. The exact format of the exam will be announced on the learning platform.

Content

Part I: Early and Mid-Level Vision

1.   Introduction to Computer Vision

2.   Basic Image Processing

• Linear Filtering
• Pyramids/Template Matching
• Non-linear Filtering (median, bilateral filtering)
• Morphology

3.   Feature Detection and Matching

• Edges
• Points/Patches
• Fitting
• Hough

4.   Grouping & Segmentation

• Clustering (K-Means, Agglomerative Clustering, Mean Shift)
• Spectral Clustering (Normalized Cuts, Graph cuts)
• Deformable Contours (Active Contours, Dynamic Programming)

Part II: High-level Vision

5.   Introduction to Image Understanding

6.   Object Detection

• Scanning/Sliding Window
• Eigenfaces, HOG, LBP
• Boosting (Intro, Haar-Cascade)

7.   Instance Recognition

• Local Feature Matching
• Bag of Words
• Spatial Verification

8.   Deep Learning for Image Classification

• Intro to Deep Learning
• DCNN for Image Classifcation

Course material

Slides and references to online available textbooks and papers

Content

Concepts presented in the lectures as well as complementary aspects are further discussed through hands-on experience.

Three assignments are planned. They all make use of the Python scripting language. 

• The first assigment helps you to get acquainted with basic image processing steps required for further image analysis. 
• The second assignment presents different (both traditional and DL) approaches to object detection and recognition.
• The third assignment helps the student mastering DL approaches for image classification and segmentation

Course material

Python scripting language. Online references. 

Explanation

The evaluation is based on the three assignments.

The first is an individual assignment and will be evaluated on the quality and originality of the submitted output (a video showing image processing results). 

The second and third assignment are group assignments. They will be evaluated on the quality of the submitted reports. 

The weighting of the different assignments is (20%, 40%, 40%). For the second and third assignment, peer assessment will be used to detect gross asymmetric contributions of group members. 

Content

1. Introduction

• What is natural language processing (NLP)?
• Current state-of-the-art of NLP
• Ambiguity
• Other challenges
• Representing words, phrases and sentences
   

2. Segmentation and tokenization

• Regular expressions
• Word tokenization, lemmatization and stemming
• Sentence segmentation
• Subword tokenization
   

3. Language Modelling

• N-gram language models
• perplexity
• maximum likelihood estimation
• smoothing
   

4. Neural Language Modelling

• Word embeddings
• Vector space models for NLP
• Recurrent neural network (RNN) for language modelling
• Transformer architecture for language modelling
• Use of language models in downstream tasks: fine-tuning and pretraining
   

5. Part-of-Speech (POS) Tagging

• Hidden Markov model and viterbi
• Conditional Random Fields
• (Bi)LSTM for POS tagging
• Encoder-decoder architecture for sequence-to-sequence labeling
   

6. Morphological analysis

• Inflection and derivation
• Finite state morphology
• Sequence-to-sequence neural models of morphological inflection
   

7. Syntactic Parsing

• Universal Dependencies
• Dependency parsing: Graph based dependency parsing, transition based dependency parsing
• Constituent parsing with a (probabilistic) context free grammar ((P)CFG) and the Cocke-Younger-Kasami (CYK) algorithm
   

8. Semantics (lexical and compositional)

• Word sense disambiguation
• Semantic role labelling
   

9. Discourse: Coreference Resolution

• Discourse coherence
• Algorithm of Hobbs
• Neural end-to-end coreference resolution
   

10. Question Answering

• Evolution of QA systems from rule-based to neural 
• Complex pipelines to end-to-end to retrieval-free
• Closed-domain vs open-domain
• Text-only vs multimodal
   

11. Neural Machine Translation

• Encoder-decoder architecture (e.g., RNN, transformer-based)
• Attention models
• Improvements and alternative architectures that deal with limited parallel training data
   

12. Conversational Dialogue Systems and Chatbots

• Task oriented dialog agents: Rule based versus neural based approaches
• Chatbots: End-to-end sequence-to-sequence neural models
   

Course material

Handbooks

Daniel Jurafsky and James H. Martin. 2024. Speech and Language Processing: An Introduction to Natural
Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition with Language Models, 3rd edition.

Jacob Eisenstein. 2019. Introduction to Natural Language Processing. MIT Press.

Yoav Goldberg. 2016. A Primer on Neural Network Models for Natural Language Processing.

Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville. 2016. Deep Learning. MIT Press.

  
+ recent articles: e.g., of the proceedings of the Meetings of the ACL, AAAI, NeurIPS.

Format: more information

Interactive lectures with short exercises.

Is also included in other courses

G0D25A : Natural Language Processing

Content

• Exercises on tokenization and segmentation
• Exercises on language modelling and POS tagging
• Exercises on syntactic parsing
• Exercises on semantic and discourse processing
• Exercises on machine translation
• Exercises on question answering

Is also included in other courses

G0D25A : Natural Language Processing

Explanation

Open book written exam featuring a mixture of theory and exercise questions.

Content

1. introduction to machine learning, connections with other subjects
2. general principles of learning:
- concept learning, version spaces
- evaluation of learning algorithms
- theory of learnability
- representation of inputs and outputs of learning algorithms
3. specific learning approaches:
- decision trees
- rules, association rules
- instance based learning
- clustering
- neural networks
- support vector machines
- Bayesian learning
- genetic algorithms
- ensemble methods (bagging, boosting, ...)
- reinforcement learning
- inductive logic programming
 

Course material

Course Text
Lecture slides

Format: more information

Ten lectures of 2 hours each.
 

Content

Exercises are made on the subjects discussed during the lectures. These are mostly pen-and-paper exercises where students gain insight in the workings of learning algorithms by manually mimicking the computations of certain learning algorithms, graphically describing the result of a learning algorithm (by drawing decision surfaces), etc. There are also exercises on evaluation of machine learning models and algorithms.

Course material

• A list of exercises.
• Solutions are made available on Toledo.

Format: more information

Students try to independently solve the exercises during some time. A teaching assistant provides help where necessary, and discusses the solution afterwards.

Explanation

The exam consists of questions about the theory and exercises. A formula sheet can be consulted during the exam. 

If the evaluation shows that the student does not meet one or more objectives of the course, the global result may differ from a weighted average of the parts.

Content

• Introduction on the role of Knowledge Representation  in AI
  (Informal introduction to different types of knowledge and propositional attitudes, possible world analysis of knowledge, the role of knowledge in problem solving, the controversies and trade-offs of KR in AI)
•  Knowledge representation in classical logic
  (Syntax, informal and formal semantics of classical logic, KR methology in classical logic)
• Extending classical logic with definitions
  (introduction to different types of definitions and inductive definitions, syntax and formal semantics of ID-logic)
• Using classical logic for problem solving
  (The role of different forms of logical inference in AI and for problem solving)
•  Epistemic modal logic
  (Reasoning about knowledge, beliefs and intentions of other agents, syntax, formal and informal semantics of modal logic, correspondence theory, application to multi-agents systems)
• Knowledge representation in probabilistic logics
  (Introduction to probabilistic logics. Case study of CP-logic: syntax, informal and formal semantics.)
• Introduction to non-logical  KR-formalisms
  (Production rules and frame-based systems)

Course material

• Slides on Toledo
• Book "Knowledge Representation and Reasoning" Ronald Brachman and Hector Levesque

Content

• Introduction on the role of Knowledge Representation  in AI
  (Informal introduction to different types of knowledge and propositional attitudes, possible world analysis of knowledge, the role of knowledge in problem solving, the controversies and trade-offs of KR in AI)
•  Knowledge representation in classical logic
  (Syntax, informal and formal semantics of classical logic, KR methology in classical logic)
• Extending classical logic with definitions
  (introduction to different types of definitions and inductive definitions, syntax and formal semantics of ID-logic)
• Using classical logic for problem solving
  (The role of different forms of logical inference in AI and for problem solving)
•  Epistemic modal logic
  (Reasoning about knowledge, beliefs and intentions of other agents, syntax, formal and informal semantics of modal logic, correspondence theory, application to multi-agents systems)
• Knowledge representation in probabilistic logics
  (Introduction to probabilistic logics. Case study of CP-logic: syntax, informal and formal semantics.)
• Introduction to non-logical  KR-formalisms
  (Production rules and frame-based systems)

*

The excercise sessions address the following topics:

• KR methodology using classical logic
• Syntax , semantics and KR of definitional knowledge
• Use of inference tools for automated problem solving using declarative specifications
• Modal and multi-modal logics, Kripke structures
• Probabilistic logics, syntax and semantics of CP-logic

Course material

• Exercises and model solutions are made available on Toledo
• Students use the state-of-the-art inference system IDP to evaluate  the correctness of their solutions for KR excercises
• The system is also used to show the role of inference for automated problem solving using declarative specifications.

Explanation

Written exam (3h) :

•  Theoretical part: closed book
•  Exercise part:: open book  : only slides of the course
•  June and September
• No projects for this course

Content

• Basic concepts: different architectures, learning rules, supervised and unsupervised learning. Shallow versus deep architectures. Applications in character recognition, image processing, diagnostics, associative memories, time-series prediction, modelling and control.
• Single- and multilayer feedforward networks and backpropagation, on-line learning, perceptron learning
• Training, validation and test set, generalization, overfitting, early stopping, regularization, double descent phenomenon
• Fast learning algorithms and optimization: Newton method, Gauss-Newton, Levenberg-Marquardt, conjugate gradient, adam
• Bayesian learning
• Associative memories, Hopfield networks, recurrent neural networks
• Unsupervised learning: principal component analysis, Oja's rule, nonlinear pca analysis, vector quantization, self-organizing maps
• Neural networks for time-series prediction, system identification and control; basics of LSTM; basics of deep reinforcement learning
• Basic principles of support vector machines and kernel methods, and its connection to neural networks
• Deep learning: stacked autoencoders, convolutional neural networks, residual networks
• Deep generative models: restricted Boltzmann machines, deep Boltzmann machines, generative adversarial networks, variational autoencoders, normalizing flow, diffusion models
• Normalization, attention, transformers

Course material

Study cost: 1-10 euros (The information about the study costs as stated here gives an indication and only represents the costs for purchasing new materials. There might be some electronic or second-hand copies available as well. You can use LIMO to check whether the textbook is available in the library. Any potential printing costs and optional course material are not included in this price.)

Content

4 computer exercise sessions

Course material

• Toledo.

Explanation

Individually written report about the exercise sessions, with additional oral discussion.

Content

Topics covered include (not necessarily in this order):

1) Data mining overview

2) The data mining process

3) Recommender systems

4) Association rule mining

5) Sequential pattern mining

6) Clustering

7) Large scale decision tree learning

8) Advanced topics on ensemble methods

9) Using unlabeled data

10) Data streams

11) Advanced topics (time permitting)

Content

The exercise sessions reinforce the central concepts covered during class and give students some experience working with publicly available data mining tools.  More specifically, tasks many include:

1) Working through the control of an algorithm to better understand how it functions

2) Implementing a small part of an algorithm

3) Working through a small part of the data mining process

4) Using Weka to analyse data

5) Theoretical questions designed to extend a student's knowledge of the subject

6) Discussing and solving a data mining problem with a small group and presenting the conclusions of the discussion to the whole exercise session

Explanation

Closed book written exam about the topics covered in the lectures, exercise sessions and reading.  The goal will be to assess two questions:

1) Do you understand the important basic concepts covered in class

2) Do you have an advanced understanding of the topics covered

Some questions will be similar in spirit to those solved in the exercise sessions while others will ask a student to apply a learned concept in a different context.  Be sure to read all the questions carefully and to think about how the answer to each question is structured.  

Content

The motivation for the course lies in the urgent need for computer programs that assist people in digesting masses of unstructured information composed of text and other media. We need information retrieval technology when, for instance, we find information on the World Wide Web, in repositories of news and blogs, in biomedical document bases, or in governmental and company archives. Moreover, emails, tweets, other messages and advertisements are searched and filtered. Various techniques of content recognition, recommendation and linking play an increasing role and allow generating content models of the documents or messages, that effectively match the personalized information needs of users. We witness a current interest in capturing dynamic changes in the data and in modeling dynamic interactions with users. The proliferation of wireless and mobile devices such as mobile phones has additionally created a demand for effective and robust techniques to index, retrieve and summarize information.

 
The lectures treat the following topics:
 

1. Introduction
 

 2. Advanced representations

 Law of Zipf

Matrix factorization, latent semantic analysis (LSA), training with singular value decomposition

Probabilistic latent semantic analysis (pLSA), latent Dirichlet allocation (LDA), training with Expectation Maximization (EM) algorithms, Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods such as Gibbs sampling, and with variational inference

Embeddings obtained with neural networks

3. Retrieval and search models

Algebraic models: vector space models

Probabilistic models: language retrieval models and Bayesian networks

Neural network models

4. Learning to rank

Relevance feedback, personalized and contextualized information needs, user profiling

Pointwise, pairwise and listwise approaches

Structured output support vector machines, loss functions, most violated constraints

End-to-end neural network models

Optimization of retrieval effectiveness and of diversity of search results

5. Dynamic retrieval and recommendation

Static versus dynamic models

Markov decision processes

Multi-armed bandit models

Modelling sessions

Online advertising

6. Multimedia information retrieval

Multimedia data types and features

Concept detection

Cross-modal indexing of content: latent Dirichlet allocation and deep learning methods

Cross-modal and multimodal retrieval and recommendation models

Illustrations with spoken document, image, video and music search

7. Web search

Web search engines, crawler-indexer architecture, query processing

Link analysis retrieval models: PageRank, HITS, personalized PageRank and variants

Behavior and credibility based retrieval models

Social search, mining and searching user generated content

8. Scalability of Web search 

Data structures and search techniques

Inverted files, nextword indices, taxonomy indices, distributed indices

Compression

Learning of hashing functions, cross-modal hashing

Scalability and efficiency challenges

Architectural optimizations

9. Clustering

Distance and similarity functions in Euclidean and hyperbolic spaces, proximity functions

Sequential and hierarchical cluster algorithms, algorithms based on cost-function optimization, number of clusters

Term clustering for query expansion, document clustering, multiview clustering

10. Categorization

Feature selection, naive Bayes model, support vector machines, (approximate) k-nearest neighbor models

Deep learning methods

Multilabel and hierarchical categorization

Convolutional neural network (CNN) based hierarchical categorization

11. Summarization

Document segmentation, maximum marginal relevance

Summarization based on latent Dirichlet allocation models and long short-term memory (LSTM) networks

Abstractive summarization with attention models

Multidocument summarization, search results fusion and visualization 

12. Question answering and conversational agents in search and recommendation

Retrieval based question answering

Deep learning methods including attention models

Cross-modal question answering

E-commerce search and recommendation

13. Evaluation measures and methodology

Recall, precision, F-measure, mean average precision, discounted cumulative gain, mean reciprocal answer rank, accuracy, confusion matrix, ROC curve, normalized mutual information, mean absolute error, root mean square error, pyramid method, inter-annotator agreement, test collections

14. Discussion of interesting research projects

15. Invited lecture by representative of an important company

In 2006-2007: Thomas Hofmann, Director of Engineering, Google Zurich European Engineering Centre, Switzerland; in 2007-2008: Ronny Lempel, director of Yahoo! research, Israel; in 2008-2009: Stephen Robertson, senior researcher at Microsoft Research Cambridge, UK and one of the founders of probabilistic modeling in information retrieval; in 2009-2010: Gregory Grefenstette, Chief Science Officer, Exalead, France; in 2010-2011: Mounia Lalmas, visiting senior researcher at Yahoo! Labs Barcelona, Spain; in 2011-2012: Jakub Zavrel, CEO and founder of TextKernel, The Netherlands; in 2012-2013: Massimiliano Ciaramita, senior research scientist at Google, Zürich, Switzerland; in 2013-2014: Alex Graves, senior research scientist at Google DeepMind, London, UK; in 2014-2015: Fabrizio Silvestri, Senior Scientist at Yahoo Labs, Barcelona; in 2015-2016: Roi Blanco, Senior Scientist at Yahoo Labs, London; in 2016-2017: Holger Schwenk, research scientist at Facebook AI Research, France and Dani Yogatama, research scientist at Google DeepMind, London, UK; in 2017-2018: Enrique Alfonseca, research tech leader at Google AI, Zurich; in 2020-2021: Florian Strub, senior researcher at Google Deepmind, and in 2021-2022: Rylan Conway, applied scientist at Amazon Seattle.

Course material

Course material is available on the Toledo-platform of the K.U.Leuven. The following books offer background to the course material:
Baeza-Yates, R. & Ribeiro-Neto, B. (2011). Modern Information Retrieval: The Concepts and Technology behind Search (2nd edition). Harlow, UK: Pearson.
Büttcher, S., Clarke, C.L.A. & Cormack, G.V. (2010). Information Retrieval: Implementing and Evaluating Search Engines. Cambridge, MA: MIT Press. 
Manning, C.D., Raghaven, P. & Schütze, H. (2009). Introduction to Information Retrieval. Cambridge University Press.
Moens, M.-F. (2006). Information Extraction: Algorithms and Prospects in a Retrieval Context (International Series on Information Retrieval 21). Berlin: Springer.

 

Format: more information

Interactive lectures.

Is also included in other courses

H02C8B : Information Retrieval and Search Engines

Content

• Exercise session on latent semantic models, probabilistic and vector models
• Exercise session on learning to rank
• Exercise session on dynamic retrieval
• Exercise session on compression
• Exercise session on categorization and clustering
• Exercise session on link based and multimodal models

Course material

Exercises and answers are available via the Toledo platform. 

Format: more information

Interactive exercise sessions in small groups.

Is also included in other courses

H02C8B : Information Retrieval and Search Engines

Explanation

Theory exam (grading: 50 %): Written, open book.

Exercise exam (grading: 50 %): Written, open book.

Content

Bayesian probability theory: modelling, inference, reasoning, decision making

Graphical models -- Bayesian networks, Markov Networks and Factor Graphs

Independence in graphical models

Inference algorithms 

Hidden and observable parameters

Learning

Dynamic systems (such as Hidden Markov Models and Kalman Filters)

Combining logic with graphical models

Applications

Course material

The  course is based on (selected) parts of David Barber's forthcoming book on Bayesian Reasoning and Machine Learning, available from http://www.cs.ucl.ac.uk/staff/d.barber/brml and some additional materials.

Content

There are around 6 exercise sessions (mostly with pen and paper) on various aspects of uncertainty reasoning and graphical models.

Content

Each year students have to make one or more assignments and hand in their solution. This can take the form of traditional exercises or of a small project with software for graphical models.

Format: more information

The project consists of one or more assignments, possibly involving tasks with implementations of graphical models.

Explanation

The evaluation consists of 
    closed book exam (with the use of a formularium, during the exam period, by far the most important part of the evalution), and 
    reports on the assignments.

Information about retaking exams

The exam can be retaken but the assignments cannot be retaken.

Content

Introduction

• Agents and autonomy, agents vs. objects, agents vs. expert systems
• Cooperative vs competitive multi-agent systems
• Distributed vs centralised vs decentralised
• Task- vs state- vs worth-oriented domains
• Application domains
  • cyberphysical systems (CPS) - robotics, logistics, automated driving
  • agent-based modelling
• Agent, multi-agent systems and software engineering

Autonomous agents & agent architectures

• deliberative / theoretical reasoning agents
• reactive and behaviour-based agents, Brooks’ subsumption architecture, Agent network architecture
• practical reasoning agents - belief-desire-intention (BDI)
• horizontally and vertically layered architectures

Automated planning & acting

• Planning vs acting
  • descriptive vs operational models
• Planning: models, properties & algorithms
  • Deterministic / classical planning
  • Temporal planning
  • Non-deterministic planning & discretization
  • Probabilistic planning
  • Hierarchical task networks
• PDDL

Multi-agent planning

• POCL planning
• Parallel POCL planning
• Multi-agent POCL planning
• MA-PDDL

Multi-agent task allocation

• contract net + variants (incl dynamic, with confirmation)
• task trees and subtree bidding
• gradient fields
• agent negotiations for task re-distribution
  • deals, conflict deal, Zeuthen strategy

Swarm intelligence

• emergent behaviour, self-organization
• stigmergy
• ACO (ant colony optimisation) - TSP, AntNet, AntSystem

Delegate MAS for large-scale dynamic coordination and control applications

• task & resource agents
• exploration, intention and feasibility
• case study - manufacturing control & logistics

Competitive multi-agent systems & game theory

• non-cooperative game theory
• coalitional game theory

Course material

• An Introduction to MultiAgent Systems - Second Edition, M. Wooldridge, 2009.
• M. Ghallab, D. Nau, P. Traverso, “Automated planning and acting” - http://projects.laas.fr/planning/, 2016
• Various papers and book chapters from literature.

Content

A scientific project aims at experiencing the challenges as well as the opportunities that multi-agent systems entail in distributed problem solving. The project includes a limited literature study, practical development, evaluation, reporting.

Explanation

• Questions & exercises on the covered concepts and techniques for MAS-based modeling and problem solving
• Discussion of project work

Inhoud

1. Inleiding
* Kenmerken van technisch-wetenschappelijke software
 
2. Werken met reële getallen
* diepere studie van IEEE 754 (niet beperkt tot getallenvoorstelling, maar
ook de minder bekende aspecten zoals rekenregels en floating-point exceptions)
* multi-precision arithmetic
* intervalrekenen
 
3. Talen voor technisch-wetenschappelijke toepassingen
* Vergelijkende studie van hogere programmeertalen vanuit het standpunt
van technisch-wetenschappelijk rekenwerk (ondersteuning IEEE754,
opvang floating point exceptions, matrixvoorstelling, intrinsieke
snelheidsbeperkingen,...)
* Objectgeorienteerd ontwerp in niet zuivere OO-talen
* Efficientie als aandachtspunt tijdens ontwerp en implementatie van software
* Iets grondigere studie van talen ontworpen voor rekenwerk.
 
4. Werken met reële computers
* performatieverbetering op 1 processor (met meerdere rekeneenheden)
* benchmarking
 
5. Werken met reële algoritmen
* testen en evalueren van numerieke software
* het compromis tussen betrouwbaarheid en efficiëntie
* machineafhankelijkheid verwerken in draagbare software
 
6. Wegwijs wiskundige software
* overzicht van diverse bronnen
* gebruik van bibliotheken versus "tools"

Studiemateriaal

De basistekst is het boek
- "Writing scientific software - a guide to good style", S. Oliveira & D. Stewart, Cambridge University Press, 2006.
Dit wordt aangevuld met delen (hoofdstukken 1,2,3,8) uit
- Handboek: "Accuracy and reliability in scientific computing ", Ed. B. Einarsson, SIAM, 2005.

Inhoud

Tijdens de begeleide oefenzittingen komen de studenten in contact met diverse aspecten van technisch-wetenschappelijke software. De begeleide oefenzittingen dienen als een springplank voor de huistaken.

Studiemateriaal

Handleidingen Fortran 95/2003 en C++.      

Toelichting

De evaluatie gebeurt op basis van huistaken en gequoteerde oefenzittingen. Elke huistaak zal aansluiten op de leerstof en oefenzittingen. De student moet deze huistaken individueel maken en indienen. Het evaluatiemoment in de examenperiode dient voor de nabespreking en toelichting door de student van de huistaken. De quotering gebeurt op basis van de verslagen en de toelichting. Indien de evaluatie aantoont dat de student een of meerdere doelstellingen van het opleidingsonderdeel onvoldoende heeft bereikt, kan het globale resultaat afwijken van het gewogen gemiddelde van de onderdelen.

Een student die voor een derde of meer van de huistaken en gequoteerde oefenzitting 6/20 of minder behaalt, kan niet slagen voor dit vak.

Toelichting 2e examenkans:

De evaluatie gebeurt dus onder een vorm van permanente evaluatie op basis van de ingeleverde werken in de loop van het jaar. Gezien de organisatievorm is er geen herkansing in de augustus/september zittijd. Spreiding van de werkstukken over de examenperiodes van het academiejaar en die van september is dus uitgesloten.

Enkel en alleen in het geval van bewezen overmacht, zal de mogelijkheid worden geboden onder een aangepaste vorm het geheel of een gedeelte van de werkstukken alsnog af te werken met het oog op een beoordeling.

Toelichting bij herkansen

Content

• 6 lectures are used to introduce the theory of wavelets. The focus of these lectures lies on the insights and the how-and-why of wavelets. This complements the course notes, which contain a more complete and in-depth treatment of wavelets, but with the same overall structure as the lectures.
• The concepts are rehearsed using exercises in 5 practical sessions. Each session concentrates on one particular aspect of the theory and usage of wavelets.
• The students make a project, alone or in pairs, in which wavelets are being used to solve a practical problem in image or signal processing (such as compression, fingerprinting, ...)

Course material

Study cost: 1-10 euros (The information about the study costs as stated here gives an indication and only represents the costs for purchasing new materials. There might be some electronic or second-hand copies available as well. You can use LIMO to check whether the textbook is available in the library. Any potential printing costs and optional course material are not included in this price.)

Lecture Notes, example material, Toledo

Content

• 6 lectures are used to introduce the theory of wavelets. The focus of these lectures lies on the insights and the how-and-why of wavelets. This complements the course notes, which contain a more complete and in-depth treatment of wavelets, but with the same overall structure as the lectures.
• The concepts are rehearsed using exercises in 5 practical sessions. Each session concentrates on one particular aspect of the theory and usage of wavelets.
• The students make a project, alone or in pairs, in which wavelets are being used to solve a practical problem in image or signal processing (such as compression, fingerprinting, ...)

Content

• 6 lectures are used to introduce the theory of wavelets. The focus of these lectures lies on the insights and the how-and-why of wavelets. This complements the course notes, which contain a more complete and in-depth treatment of wavelets, but with the same overall structure as the lectures.
• The concepts are rehearsed using exercises in 5 practical sessions. Each session concentrates on one particular aspect of the theory and usage of wavelets.
• The students make a project, alone or in pairs, in which wavelets are being used to solve a practical problem in image or signal processing (such as compression, fingerprinting, ...)

Explanation

Prior to the exam, the student reads two papers that have appeared in scientific literature and that are related to wavelets or the use of wavelets in applications. The exam consists of an oral discussion of these papers with the examinator. A suggested list of suitable papers is provided. The student can also propose a different paper in his or her area of interest which is not in this list, or in the list of previous years. In this case, the student should seek explicit approval of the paper from the examinator for use in the exam.

The grades for the course are based on the exam and on the project assignment.

Content

The course will cover the basics in management of cybersecurity posture of an organization. Illustrations follow in 6 invited talks by operational managers in industry and field experts. 

The lecture components covers the following topics: 

• Operational management to achieve security and privacy: overview. 
• Organizational aspects: processes, storage of critical security date, roles and responsibilities. 
• Outsourcing: impact, consequences, tendencies and best practices. 
• Application to specific security domains: Security Infrastructure, IAM, BYOD, Backup and business continuity,… (4 subdomains and related subsystems). 

Course material

• Slideware of the lectures, typically related to risk, compliance, governance, policy, and focusing on security operations: tools, practices and processes of threat prevention, detection and incident management in the specific security domains 
• Presentations of the industry case studies by guest lecturers. 

Is also included in other courses

H0O37A : CyberSecurity Management and Governance: Operations

Content

Operational security tool review exercises to be performed in pairs. The exercises are electronic using the e-learning platform, but also supported class with class sessions. (Open) discussion on tools and practices.

Course material

Operational security tool review exercises to be performed in pairs. The exercises are electronic using the e-learning platform, but also supported class with class sessions. (Open) discussion on tools and practices.

Explanation

Three theoretical/conceptual questions and one design-oriented question. 
The report on the exercises has a 20% weight and is mandatory. 

Content

• Physical & data link layer technologies:
  • Wired networks: e.g. current loop, Heart and RS435.
  • Wireless star networks: e.g. Bluetooth and RFID
  • Wireless mesh networks: e.g. 6TiSCH and Bluetooth Mesh
  • Low Power Wide Area Networks: e.g. LoRa, NB-IoT, LTE-M
• Network layer technologies:
  • Static routing: e.g. 6TiSCH, RPL
  • Ad-hoc routing: e.g. AODV
• Transport layer technologies: e.g. MQTT and CoAP
• Application layer technologies:
  • Middleware: Microsoft Azure, Amazon IoT, IFTT
  • Data storage: time series databases and historians.

Content

Exercises are mandatory and assessed focussed the development of a simple yet end-to-end industrial internet system from sensors and actuators to the cloud.

Course material

Lab booklet.

Explanation

Assessment during term time via programming exercises is taken into account for the final mark at the same ratio as the ECTS credits (4 credits for lectures/exam, 1 credit for assignments during term time).

For students that do not succeed in their assessment the first time, they are free to repeat the assessment in the weeks of the semester during the usual timetable.

Inhoud

Onderwerpen:
- Menselijke waarneming en informatie visualizatie (gestalt)
- Ontwerpen van informatie visualizatie toepassingen
- Software omgevingen for informatie visualizatie
- Tijdsafhankelijke data
- Geo-visualizatie
- Bomen, hierarchieën, netwerken
- Interactiviteit en visualizatie
- Evaluatie van informatie visualizatie

Studiemateriaal

- kopies van slides
- wetenschappelijke papers
- hoofdstukken uit boek

Inhoud

De nadruk ligt sterk op het in groepen uitwerken van verschillende iteraties over de ontwerp-implementatie-evaluatie cyclus. Daarbij wordt getracht om realistische toepassingen uit te werken en ze ook reëel in de praktijk uit te testen. De reflectie van de studenten op wat ze doen en hoe dat ontvangen wordt door de gebruikers, is uiteraard ook belangrijk.

Toelichting

Continue evaluatie op basis van projectwerk in groep, tussentijdse en eindverslagen, demonstraties en presentaties door de studenten. Het cijfer wordt per groepslid bepaald.

Toelichting bij herkansen

Continue evaluatie

Inhoud

In een eerste stap wordt aandacht gegeven aan de architectuur van gedistribueerde systemen en aan de niet-functionele eisen die vaak gesteld worden. Daarna wordt de communicatie-middleware uitvoerig behandeld en worden enkele klassieke gedistribueerde systemen uitvoerig besproken: bestandensystemen, naambeheerders. Vervolgens worden enkele gedistribueerde algoritmen uitvoerig besproken: wederzijdse uitsluiting, verkiezingen, globale toestand en transacties. Centrale thema's zijn gelijktijdigheid, het delen van data en consistentie.
Verder worden middleware platformen bestudeerd; hierbij wordt geillustreerd hoe concrete software systemen bekende oplossingen implementeren, en hoe deze technieken en oplossingen worden aangeboden aan de software-ontwikelaar. Dit leidt tot een illustratie van enkele belangrijke onderzoeksuitdagingen.

Studiemateriaal

Studiekost: 51-75 euro (De informatie over studiekosten zoals hier opgenomen is indicatief en geeft enkel de prijs weer bij aankoop van nieuw materiaal. Er zijn mogelijk ook e- en tweedehandskopijen beschikbaar. Op LIMO kan je nagaan of het handboek beschikbaar is in de bibliotheek. Eventuele printkosten en optioneel studiemateriaal zijn niet in deze prijs vervat.)

Inhoud

In deze oefeningen maakt de student zich vertrouwd met een aantal programmeerparadigma's voor gedistribueerde toepassingen, o.a. niet lokale methode-oproepen voor object-gebaseerde systemen, het declaratief configureren van diensten, het samenstellen van web servcies. Deze paradigma's komen verder aan bod in de practica.

Inhoud

In deze praktica maakt de student zich vertrouwd met een drietal (zgn middleware) platformen voor gedistribueerde software. Meestal wordt er in een eerste stap kennis gemaakt met de basiswerking en principes van zo'n platform. In een of meerdere stappen die daarop volgen wordt de student gevgraagd een eenvoudig en representatief probleem op te lossen, gebruik makend van dit platform. Deze oplossing kan bestaan uit een ontwerp, een beperkte implementatie  of beide. Dergelijke oplossing wordt al leidraad gebruikt bij een aantal examenvragen.
Er zijn 3 practica. Bij de meeste opgaven wordt gevraagd de voorgesteld oplossing voorlopig in te leveren op het einde van de begeleide sessie, en een definitieve versie op het einde van de week waarin het practicum gepland werd.

Toelichting

Het gedeelte permanente evaluatie is gebaseerd op de verplichte practica. Studenten dienen deze practica te maken om te kunnen slagen voor het vak. Na het indienen van de practica wordt het geleverde werk in 1 sessie individueel besproken met de student.

Op het examen krijgt de student een aantal vragen die gebaseerd zijn op de inhoud van de hoorcolleges en het bijbehorend lesmateriaal. Er worden ook vragen gesteld die gerelateerd zijn aan de inhoud van de practica.
 

Toelichting bij herkansen

In september wordt er een gelijkaardig examen georganiseerd.

Content

• Definition of key security concepts such as threat, countermeasure, risk, and illustration of these concepts in software systems.
• Study of threats and countermeasures for software systems in a number of important technological domains such as web application and low-level software in the programming language C.
• Techniques for authentication and access control, Lampson's system model for access control, classic access control models, and access control for untrusted code.
• An overview of security technologies built into infrastructural software systems.
• An overview of the role of security throughout the software development process.Where relevant, current research activities in the field are discussed.

*

See general course information

Content

• Definition of key security concepts such as threat, countermeasure, risk, and illustration of these concepts in software systems.
• Study of threats and countermeasures for software systems in a number of important technological domains such as web application and low-level software in the programming language C.
• Techniques for authentication and access control, Lampson's system model for access control, classic access control models, and access control for untrusted code.
• An overview of security technologies built into infrastructural software systems.
• An overview of the role of security throughout the software development process.Where relevant, current research activities in the field are discussed.

Format: more information

A 30 hour project zooms in in more detail on one of the topics discussed in the lectures, and gives the students some hands-on experience. The topics zoomed in on vary over the years.
The project takes place in the same semester as the lectures. Timing depends on the topic but the 30 hours of load are spread over at least 3 to 4 weeks.

Explanation

The written examination consists of theory questions as well as exercises and covers all the contents of the course.
The project has a weight of 25% in the evaluation of this course, and is evaluated both continuously during the semester, as well as on the examination.
 

Content

Lectures are organised according to the core concepts of the course, including:

• Computation,
• memory,
• I/O,
• embedded programming and
• real time operating systems.

Course material

• All study material is available via Toledo. All devices will be provided.

Format: more information

The first half of the semester is divided in 3 two week missions.
In the second part, a test on C programming is organised and two group projects are organised
The course is based on self-study on the website.
During weekly meetings with the professor, the students have the opportunity of asking questions about the learning material and the exercises and projects

Content

The laboratory sessions will focus on the development of a low power, real time application running on Arduino development boards.

Course material

All study material is available via Toledo. All devices will be provided.

Content

The laboratory sessions will focus on the development of a low power, real time application running on Arduino development boards.

Course material

All study material is provided by Toledo. All devices will be provided.

Explanation

Evaluation for this course is through (i.) a programming exercise on arduino devices (1.3 of 4 ECTS credits and (ii.) a closed book written exam (2.7 of 4 ECTS credits) in the normal exam period.

Both elements of the assessment are compulsory.

Inhoud

De lessen behandelen een aantal programmeertaal concepten, waaronder:

• concepten met betrekking tot naamgeving, zoals scoping en binding van variabelen, lexicale addressering, ...
• concepten met betrekking tot veranderlijke toestand en neveneffecten, zoals expliciete en impliciete referenties, pointers, mechanismen voor het doorgeven van parameters, ...
• concepten met betrekking tot de controle flow, zoals continuaties, threads, uitzonderingen, ...
• concepten in verband met typen, zoals statische type checking, type inferentie, type veiligheid, ...
• concepten met betrekking tot abstractie, zoals modules, objecten, klassen, abstracte data types, ...

Studiemateriaal

Studiekost: 76-100 euro (De informatie over studiekosten zoals hier opgenomen is indicatief en geeft enkel de prijs weer bij aankoop van nieuw materiaal. Er zijn mogelijk ook e- en tweedehandskopijen beschikbaar. Op LIMO kan je nagaan of het handboek beschikbaar is in de bibliotheek. Eventuele printkosten en optioneel studiemateriaal zijn niet in deze prijs vervat.)

Handboek

Toelichting werkvorm

Opeenvolgende hoorcolleges behandelen de diverse concepten uit diverse programmeertalen.

• Studenten nemen vóór ieder hoorcollege het relevante deel van het cursusmateriaal door als kennismaking met de concepten.
• In de contactsessies worden de semantiek van de concepten besproken aan de hand van een  omzetting van een gegeven stuk Java code naar diverse andere talen.

Inhoud

De oefeningen verkennen diverse programmeertalen. Studenten voeren een aantal kleine programmeeroefeningen uit die specifiek één of meer programmeertaalconcepten gebruiken.
Voorbeelden van programmeertalen die kunnen worden behandeld zijn: Scala, Ruby, Erlang, Clojure, Scheme, Racket, Self, ELM, JavaScript, C, ...

Inhoud

Studenten maken een of twee grotere programmeer-opdrachten, die ontworpen zijn om hen te helpen specifieke programmeertaal concepten te waarderen.