Programovací jazyk Julia je stále více používán komunitou pro jeho vhodnost v oblasti numerických výpočtů. Předmět se skládá ze dvou částí. První část prezentuje jazyk Julia a ukáže jeho základy. Druhá část nejdřív ukáže základní ideu matematické optimalizace a aplikuje ji ve strojovém učení, statistice a optimálním řízení diferenciálních rovnic. Zatímco první část ukazuje jednotlivé koncepty Julie, druhá část je kombinuje do delších logických sekcí kódu.

A. Brožová spolupracuje ve formě cvičení, předmět vede Ing. Pavel Strachota, PhD.. Jedná se o první díl matematické analýzy na FJFI, probíraná témata jsou úvod do množin a zobrazení, limita číselné posloupnosti, limita reálné funkce, derivace reálné funkce a průběh funkce.

Cílem předmětu je seznámit studenty se základními metodami strojového učení. Studenti teoreticky porozumí a naučí se prakticky používat modely vhodné pro regresní i klasifikační úlohy ve scénáři učení s učitelem a také modely shlukování ve scénáři učení bez učitele. V předmětu bude také probrán vztah mezi vychýlením a variancí modelů (bias-variance trade-off) a vyhodnocování kvality modelů. Kromě toho se studenti naučí základní techniky předzpracování a vizualizace dat. Na cvičeních se k práci s daty a modely budou využívat knihovny pandas a scikit pro jazyk Python.