Μαργαρίτης Κωνσταντίνος
  • 2310 891.891
  • kmarg uom.gr
  • Γραφείο: Γ5, 531
  • 2310 891.842

    Μαργαρίτης Κωνσταντίνος

    Καθηγητής
    Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής


    Γνωστικό Αντικείμενο

    ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ ΜΕ ΕΜΦΑΣΗ ΣΤΗΝ ΠΑΡΑΛΛΗΛΗ ΚΑΙ ΚΑΤΑΝΕΜΗΜΕΝΗ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ

    Βιογραφικό
    Ακαδημαϊκοί Τίτλοι
    • Πτυχίο Τμήματος Ηλεκτρολόγων Mηχανικών, ΑΠΘ, (1984).
    • M.Sc. in Theory and Application of Computation, Loughborough University of Technology, U.K., (1985).
    • Ph.D. in Computer Studies, Loughborough University of Technology, U.K., (1988).
    Ερευνητικά Ενδιαφέροντα
    • Παράλληλος και Κατανεμημένος Υπολογισμός
    • Ευφυή Συστήματα, Υπολογιστική Νοημοσύνη
    • Υπολογιστικά Μαθηματικά

    Διδασκόμενα Μαθήματα


    • ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΕΠΙΣΤΗΜΗ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ
      (CSC101)

    Κωδικός Τμήματος
    AI

    Τμήμα
    ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ

    Περιγραφή

    ΓΕΝΙΚΑ

    ΣΧΟΛΗ

    ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ

    ΤΜΗΜΑ

    ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ

    ΕΠΙΠΕΔΟ ΣΠΟΥΔΩΝ

    ΠΡΟΠΤΥΧΙΑΚΟ

    ΚΩΔΙΚΟΣ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ

    AIC105

    ΕΞΑΜΗΝΟ ΣΠΟΥΔΩΝ

    Α

    ΤΙΤΛΟΣ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ

    ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ

    ΑΥΤΟΤΕΛΕΙΣ ΔΙΔΑΚΤΙΚΕΣ ΔΡΑΣΤΗΡΙΟΤΗΤΕΣ
    σε περίπτωση που οι πιστωτικές μονάδες απονέμονται σε διακριτά μέρη του μαθήματος π.χ. Διαλέξεις, Εργαστηριακές Ασκήσεις κ.λπ. Αν οι πιστωτικές μονάδες απονέμονται ενιαία για το σύνολο του μαθήματος αναγράψτε τις εβδομαδιαίες ώρες διδασκαλίας και το σύνολο των πιστωτικών μονάδων

    ΕΒΔΟΜΑΔΙΑΙΕΣ
    ΩΡΕΣ ΔΙΔΑΣΚΑΛΙΑΣ

    ΠΙΣΤΩΤΙΚΕΣ ΜΟΝΑΔΕΣ

     

    3

    5

     

     

     

     

     

     

    Προσθέστε σειρές αν χρειαστεί. Η οργάνωση διδασκαλίας και οι διδακτικές μέθοδοι που χρησιμοποιούνται περιγράφονται αναλυτικά στο (δ).

     

     

    ΤΥΠΟΣ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ

    γενικού υποβάθρου,
    ειδικού υποβάθρου, ειδίκευσης

    γενικών γνώσεων, ανάπτυξης δεξιοτήτων

    ΓΕΝΙΚΟΥ ΥΠΟΒΑΘΡΟΥ

    ΠΡΟΑΠΑΙΤΟΥΜΕΝΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ:

     

    ΟΧΙ

    ΓΛΩΣΣΑ ΔΙΔΑΣΚΑΛΙΑΣ και ΕΞΕΤΑΣΕΩΝ:

    ΕΛΛΗΝΙΚΑ

    ΤΟ ΜΑΘΗΜΑ ΠΡΟΣΦΕΡΕΤΑΙ ΣΕ ΦΟΙΤΗΤΕΣ ERASMUS

    ΟΧΙ

    ΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΗ ΣΕΛΙΔΑ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ (URL)

    http://openeclass.uom.gr/courses/DAI166/

    ΜΑΘΗΣΙΑΚΑ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ

    Μαθησιακά Αποτελέσματα

    Περιγράφονται τα μαθησιακά αποτελέσματα του μαθήματος οι συγκεκριμένες  γνώσεις, δεξιότητες και ικανότητες καταλλήλου επιπέδου που θα αποκτήσουν οι φοιτητές μετά την επιτυχή ολοκλήρωση του μαθήματος.

    Συμβουλευτείτε το Παράρτημα Α

    • Περιγραφή του Επιπέδου των Μαθησιακών Αποτελεσμάτων για κάθε ένα κύκλο σπουδών σύμφωνα με το Πλαίσιο Προσόντων του Ευρωπαϊκού Χώρου Ανώτατης Εκπαίδευσης
    • Περιγραφικοί Δείκτες Επιπέδων 6, 7  8 του Ευρωπαϊκού Πλαισίου Προσόντων Διά Βίου Μάθησης και το Παράρτημα Β
    • Περιληπτικός Οδηγός συγγραφής Μαθησιακών Αποτελεσμάτων

    Το μάθημα έχει σαν βασικό στόχο την εξοικείωση του φοιτητή με τα Συστήματα Υπολογιστών.

    Μετά την ολοκλήρωση του μαθήματος οι φοιτητές θα είναι σε θέση να:
    προσδιορίζουν τα συστατικά μέρη ενός υπολογιστικού συστήματος,
    διακρίνουν τα συστήματα αρίθμησης,
    μετατρέπουν αριθμούς μεταξύ του δεκαδικού και δυαδικού συστήματος αρίθμησης,
    εξηγούν τις έννοιες της κωδικοποίησης και αναπαράστασης δεδομένων,
    διακρίνουν τις λογικές πύλες,
    εκτελούν πράξεις με δεδομένα,
    απαριθμούν διαφορετικά λειτουργικά συστήματα,
    καταγράφουν και να συγκρίνουν χαρακτηριστικά λειτουργικών συστημάτων,
    γενικεύουν έννοιες όπως διασύνδεση υπολογιστικών συστημάτων και επικοινωνία δεδομένων,
    περιγράφουν τα βασικά χαρακτηριστικά των λειτουργικών συστημάτων Unix / Linux,
    εξοικειωθούν με τις εντολές φλοιού του Linux,
    αναγνωρίσουν την εφαρμογή θεωρητικής γνώσης στην πράξης (διαχείριση αρχείων, διεργασιών, δικτύου κ.α.),
    αναπτύξουν αφαιρετικό τρόπο σκέψης.

    Γενικές Ικανότητες

    Λαμβάνοντας υπόψη τις γενικές ικανότητες που πρέπει να έχει αποκτήσει ο πτυχιούχος (όπως αυτές αναγράφονται στο Παράρτημα Διπλώματος και παρατίθενται ακολούθως) σε ποια / ποιες από αυτές αποσκοπεί το μάθημα;.

    Αναζήτηση, ανάλυση και σύνθεση δεδομένων και πληροφοριών, με τη χρήση και των απαραίτητων τεχνολογιών

    Προσαρμογή σε νέες καταστάσεις

    Λήψη αποφάσεων

    Αυτόνομη εργασία

    Ομαδική εργασία

    Εργασία σε διεθνές περιβάλλον

    Εργασία σε διεπιστημονικό περιβάλλον

    Παράγωγή νέων ερευνητικών ιδεών

     

    Σχεδιασμός και διαχείριση έργων

    Σεβασμός στη διαφορετικότητα και στην πολυπολιτισμικότητα

    Σεβασμός στο φυσικό περιβάλλον

    Επίδειξη κοινωνικής, επαγγελματικής και ηθικής υπευθυνότητας και ευαισθησίας σε θέματα φύλου

    Άσκηση κριτικής και αυτοκριτικής

    Προαγωγή της ελεύθερης, δημιουργικής και επαγωγικής σκέψης

    ……

    Άλλες…

    …….


    Αναζήτηση, ανάλυση και σύνθεση δεδομένων και πληροφοριών, με τη χρήση και των απαραίτητων τεχνολογιών
    Αυτόνομη εργασία
    Ομαδική εργασία
    Εργασία σε διεθνές περιβάλλον

    ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΟ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ [Syllabus]


    ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΟ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ
    Το μάθημα περιλαμβάνει την ακόλουθη ύλη:
    Συστήματα αρίθμησης
    Προσημασμένοι, μη προσημασμένοι αριθμοί και αριθμητικές πράξεις
    Αναπαράσταση κινητής υποδιαστολής
    Λογικές πύλες, λογικές συναρτήσεις και βασικά συνδυαστικά κυκλώματα (αθροιστές, αφαιρέτες, συγκριτές)
    Υλικό υπολογιστών, λειτουργία ΚΜΕ και κεντρική μνήμης, καταχωρητές, ιεραρχία μνήμης, κύκλος μηχανής, εντολές Assembly
    Εισαγωγή στα λειτουργικά συστήματα, διεργασίες, είσοδος / έξοδος (χειρισμός διακοπών, DMA), σελιδοποίηση / κατάτμηση κύριας μνήμης, διαχείριση εικονικής μνήμης, χρονοπρογραμματισμός ΚΜΕ
    Εισαγωγή στα δίκτυα υπολογιστών, τεχνικές μεταγωγής, υποδομή Διαδικτύου, στρώματα δικτύου, διευθυνσιοδότηση, υποδικτύωση, πρωτόκολλα IP, DHCP, ICMP, δρομολογητές, πίνακες δρομολόγησης, πρωτόκολλα μεταφοράς TCP/UDP

    Οι εργαστηριακές ασκήσεις του μαθήματος καλύπτουν τα παρακάτω θέματα:
    Γλώσσα προγραμματισμού Assembly
    Εισαγωγή στο λειτουργικό σύστημα Unix / Linux
    Συστήματα και διαχείριση αρχείων
    Διεργασίες
    Το κέλυφος bash και ο προγραμματισμός του
    Εργαλεία παρακολούθησης και διαχείρισης των δικτύων υπολογιστών

    ΔΙΔΑΚΤΙΚΕΣ και ΜΑΘΗΣΙΑΚΕΣ ΜΕΘΟΔΟΙ - ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗ

    ΤΡΟΠΟΣ ΠΑΡΑΔΟΣΗΣ
    Πρόσωπο με πρόσωπο, Εξ αποστάσεως εκπαίδευση κ.λπ.

    Πρόσωπο με πρόσωπο σε αίθουσα διδασκαλίας και σε εργαστήριο υπολογιστών.

    ΧΡΗΣΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ ΚΑΙ ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΩΝ
    Χρήση Τ.Π.Ε. στη Διδασκαλία, στην Εργαστηριακή Εκπαίδευση, στην Επικοινωνία με τους φοιτητές

    Εκτεταμένη χρήση τεχνολογιών πληροφορίας και επικοινωνιών, όπως λειτουργικά συστήματα (Linux), εργαλεία ανάλυσης δικτυακής κίνησης και πρωτοκόλλων (π.χ. wireshark).

    ΟΡΓΑΝΩΣΗ ΔΙΔΑΣΚΑΛΙΑΣ

    Περιγράφονται αναλυτικά ο τρόπος και μέθοδοι διδασκαλίας.

    Διαλέξεις, Σεμινάρια, Εργαστηριακή Άσκηση, Άσκηση Πεδίου, Μελέτη  ανάλυση βιβλιογραφίας, Φροντιστήριο, Πρακτική (Τοποθέτηση), Κλινική Άσκηση, Καλλιτεχνικό Εργαστήριο, Διαδραστική διδασκαλία, Εκπαιδευτικές επισκέψεις, Εκπόνηση μελέτης (project), Συγγραφή εργασίας / εργασιών, Καλλιτεχνική δημιουργία, κ.λπ.

     

    Αναγράφονται οι ώρες μελέτης του φοιτητή για κάθε μαθησιακή δραστηριότητα καθώς και οι ώρες μη καθοδηγούμενης μελέτης σύμφωνα με τις αρχές του ECTS

    Δραστηριότητα

    Φόρτος Εργασίας Εξαμήνου

    Διαλέξεις

    26

    Εργαστηριακές ασκήσεις

    13

    Εβδομαδιαίες ασκήσεις

    13

    Μελέτη / προετοιμασία για τις εξετάσεις

    84

    Σύνολο Μαθήματος

    136

     

    ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗ ΦΟΙΤΗΤΩΝ

    Περιγραφή της διαδικασίας αξιολόγησης

     

    Γλώσσα Αξιολόγησης, Μέθοδοι αξιολόγησης, Διαμορφωτική  ή Συμπερασματική, Δοκιμασία Πολλαπλής Επιλογής, Ερωτήσεις Σύντομης Απάντησης, Ερωτήσεις Ανάπτυξης Δοκιμίων, Επίλυση Προβλημάτων, Γραπτή Εργασία, Έκθεση / Αναφορά, Προφορική Εξέταση, Δημόσια Παρουσίαση, Εργαστηριακή Εργασία, Κλινική Εξέταση Ασθενούς, Καλλιτεχνική Ερμηνεία, Άλλη / Άλλες

     

    Αναφέρονται ρητά προσδιορισμένα κριτήρια αξιολόγησης και εάν και που είναι προσβάσιμα από τους φοιτητές.


    Γραπτή τελική εξέταση που περιλαμβάνει:
     
    - θεωρητικές ερωτήσεις
    - ασκήσεις
    - ερωτήσεις πάνω στις εργαστηριακές ασκήσεις

    ΣΥΝΙΣΤΩΜΕΝΗ-ΒΙΒΛΙΟΓΡΑΦΙΑ

    - Προτεινόμενη Βιβλιογραφία:
    Forouzan, Behrouz A. και Firouz Mosharraf. Εισαγωγή στην επιστήμη των υπολογιστών. Αθήνα: Κλειδάριθμος, 2010.
    Εισαγωγή στην Πληροφορική και τους Υπολογιστές, Τύπος: Σύγγραμμα, Μποζάνης Παναγιώτης Δ., 2016, ΤΖΙΟΛΑ, ISBN: 978-960-418-538-2

    - Συναφή επιστημονικά περιοδικά:
    IEEE Transactions on Computers
    ACM SIGCOMM Computer Communication Review
    ACM SIGOPS Operating Systems Review
    • ΚΑΤΑΝΕΜΗΜΕΝΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ
      (CSE704)

    Τύπος
    ΕΠΙΛΟΓΗΣ

    Κωδικός Τμήματος
    AI

    Τμήμα
    ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ

    Περιγραφή

    ΓΕΝΙΚΑ

    ΣΧΟΛΗ

    ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ

    ΤΜΗΜΑ

    ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ

    ΕΠΙΠΕΔΟ ΣΠΟΥΔΩΝ

    ΠΡΟΠΤΥΧΙΑΚΟ

    ΚΩΔΙΚΟΣ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ

    CSE704

    ΕΞΑΜΗΝΟ ΣΠΟΥΔΩΝ

    Ζ

    ΤΙΤΛΟΣ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ

    ΚΑΤΑΝΕΜΗΜΕΝΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ

    ΑΥΤΟΤΕΛΕΙΣ ΔΙΔΑΚΤΙΚΕΣ ΔΡΑΣΤΗΡΙΟΤΗΤΕΣ
    σε περίπτωση που οι πιστωτικές μονάδες απονέμονται σε διακριτά μέρη του μαθήματος π.χ. Διαλέξεις, Εργαστηριακές Ασκήσεις κ.λπ. Αν οι πιστωτικές μονάδες απονέμονται ενιαία για το σύνολο του μαθήματος αναγράψτε τις εβδομαδιαίες ώρες διδασκαλίας και το σύνολο των πιστωτικών μονάδων

    ΕΒΔΟΜΑΔΙΑΙΕΣ
    ΩΡΕΣ ΔΙΔΑΣΚΑΛΙΑΣ

    ΠΙΣΤΩΤΙΚΕΣ ΜΟΝΑΔΕΣ

     

    3

    5

     

     

     

     

     

     

    Προσθέστε σειρές αν χρειαστεί. Η οργάνωση διδασκαλίας και οι διδακτικές μέθοδοι που χρησιμοποιούνται περιγράφονται αναλυτικά στο (δ).

     

     

    ΤΥΠΟΣ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ

    γενικού υποβάθρου,
    ειδικού υποβάθρου, ειδίκευσης

    γενικών γνώσεων, ανάπτυξης δεξιοτήτων

    ΕΙΔΙΚΟΥ ΥΠΟΒΑΘΡΟΥ

    ΠΡΟΑΠΑΙΤΟΥΜΕΝΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ:

     

    ΠΑΡΑΛΛΗΛΟΣ ΚΑΙ ΚΑΤΑΝΕΜΗΜΕΝΟΣ ΥΠΟΛΟΓΙΣΜΟΣ

    ΓΛΩΣΣΑ ΔΙΔΑΣΚΑΛΙΑΣ και ΕΞΕΤΑΣΕΩΝ:

    ΕΛΛΗΝΙΚΑ

    ΤΟ ΜΑΘΗΜΑ ΠΡΟΣΦΕΡΕΤΑΙ ΣΕ ΦΟΙΤΗΤΕΣ ERASMUS

     

    ΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΗ ΣΕΛΙΔΑ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ (URL)

    https://openeclass.uom.gr/courses/DAI168/

    ΜΑΘΗΣΙΑΚΑ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ

    Μαθησιακά Αποτελέσματα

    Περιγράφονται τα μαθησιακά αποτελέσματα του μαθήματος οι συγκεκριμένες  γνώσεις, δεξιότητες και ικανότητες καταλλήλου επιπέδου που θα αποκτήσουν οι φοιτητές μετά την επιτυχή ολοκλήρωση του μαθήματος.

    Συμβουλευτείτε το Παράρτημα Α

    • Περιγραφή του Επιπέδου των Μαθησιακών Αποτελεσμάτων για κάθε ένα κύκλο σπουδών σύμφωνα με το Πλαίσιο Προσόντων του Ευρωπαϊκού Χώρου Ανώτατης Εκπαίδευσης
    • Περιγραφικοί Δείκτες Επιπέδων 6, 7  8 του Ευρωπαϊκού Πλαισίου Προσόντων Διά Βίου Μάθησης και το Παράρτημα Β
    • Περιληπτικός Οδηγός συγγραφής Μαθησιακών Αποτελεσμάτων

    Μετά την επιτυχή ολοκλήρωση του μαθήματος, οι φοιτητές θα είναι σε θέση:
    να διακρίνει μεταξύ πλεονεκτημάτων και μειονεκτημάτων, ωφελειών και περιπλοκών των κατανεμημένων συστημάτων.
    να διακρίνει τους τύπους βλαβών σε κατανεμημένα συστήματα και πιθανές στρατηγικές διόρθωσης.
    Να εξηγήσει τους συμψηφισμούς μεταξύ επιβαρύνσεων στην απόδοση, συνέπεια, αναπαραγωγή, κλιμάκωση και ανοχή βλαβών σε ένα δεδομένο κατανεμημένο σύστημα.
    να υλοποιήσει  εφαρμογές που εκτελούν διάταξη και μετατροπή δεδομένων σε μονάδες μηνυμάτων για την επικοινωνία σύνθετων δεδομένων μεταξύ υπολογιστών.
    να  υλοποιήσει ένα πλήρη διακομιστή, για παράδειγμα μιας υπηρεσίας ορθογραφικού ελέγχου.
    Να σχεδιάσει και να υλοποιήσει ένα μικρής κλίμακας κατανεμημένου συστήματος με χρήση διαφόρων σύγχρονων τεχνολογιών.

    Γενικές Ικανότητες

    Λαμβάνοντας υπόψη τις γενικές ικανότητες που πρέπει να έχει αποκτήσει ο πτυχιούχος (όπως αυτές αναγράφονται στο Παράρτημα Διπλώματος και παρατίθενται ακολούθως) σε ποια / ποιες από αυτές αποσκοπεί το μάθημα;.

    Αναζήτηση, ανάλυση και σύνθεση δεδομένων και πληροφοριών, με τη χρήση και των απαραίτητων τεχνολογιών

    Προσαρμογή σε νέες καταστάσεις

    Λήψη αποφάσεων

    Αυτόνομη εργασία

    Ομαδική εργασία

    Εργασία σε διεθνές περιβάλλον

    Εργασία σε διεπιστημονικό περιβάλλον

    Παράγωγή νέων ερευνητικών ιδεών

     

    Σχεδιασμός και διαχείριση έργων

    Σεβασμός στη διαφορετικότητα και στην πολυπολιτισμικότητα

    Σεβασμός στο φυσικό περιβάλλον

    Επίδειξη κοινωνικής, επαγγελματικής και ηθικής υπευθυνότητας και ευαισθησίας σε θέματα φύλου

    Άσκηση κριτικής και αυτοκριτικής

    Προαγωγή της ελεύθερης, δημιουργικής και επαγωγικής σκέψης

    ……

    Άλλες…

    …….


    Αναζήτηση, ανάλυση και σύνθεση δεδομένων και πληροφοριών, με τη χρήση και των απαραίτητων τεχνολογιών
    Λήψη αποφάσεων
    Αυτόνομη εργασία
    Ομαδική εργασία

    ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΟ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ [Syllabus]


    ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΟ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ
    Επισκόπηση, Αρχιτεκτονική και Σχεδίαση Κατανεμημένων Συστημάτων
    Διεργασίες, και Υπηρεσίες, Πελὰτες και Διακομιστές, Εικονικοποίηση, Μετανάστευση Κώδικα
    Επικοινωνία , Μυνηματοστρεφής Επικοινωνία, Αποκακρυσμένεις Κλήσεις, Ρευματοστρεφής Επικοινωνία. Ομαδική Επικοινωνία
    Συστήματα Ονομασίας, Επίπεδη, Δομημένη, Βασισμένη σε Ιδιότητες Ονομασία
    Ρολόγια, Λογικά Ρολόγια, Κατανεμημένος Αμοιβαίος Αποκλεισμός, Εκλογή Αρχηγού
    Συνέπεια, Αναπαραγωγή, Δεδομενοκεντρικά, Πελατοκεντρικά Μοντέλα
    Ανοχή Βλαβών, Συναλλαγές, Πελάτης Διακομιστής, Ομαδική Επικοινωνία, Επαναφορά
    Μελέτες Περίπτωσης Σύγχρονων Κατανεμημένων Συστημάτων

    ΔΙΔΑΚΤΙΚΕΣ και ΜΑΘΗΣΙΑΚΕΣ ΜΕΘΟΔΟΙ - ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗ

    ΤΡΟΠΟΣ ΠΑΡΑΔΟΣΗΣ
    Πρόσωπο με πρόσωπο, Εξ αποστάσεως εκπαίδευση κ.λπ.

    Πρόσωπο με πρόσωπο

    ΧΡΗΣΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ ΚΑΙ ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΩΝ
    Χρήση Τ.Π.Ε. στη Διδασκαλία, στην Εργαστηριακή Εκπαίδευση, στην Επικοινωνία με τους φοιτητές

    Χρήση Τ.Π.Ε. στη Διδασκαλία: χρήση υπολογιστή, προβολικού, εφαρμογών, διαδικτύου
    Χρήση Τ.Π.Ε. στην Εργασίες ( Εργαστήριο): χρήση λογισμικού, προγραμματισμός
    Χρήση Τ.Π.Ε. στην Επικοινωνία με τους φοιτητές: email, forum, chat.

    ΟΡΓΑΝΩΣΗ ΔΙΔΑΣΚΑΛΙΑΣ

    Περιγράφονται αναλυτικά ο τρόπος και μέθοδοι διδασκαλίας.

    Διαλέξεις, Σεμινάρια, Εργαστηριακή Άσκηση, Άσκηση Πεδίου, Μελέτη  ανάλυση βιβλιογραφίας, Φροντιστήριο, Πρακτική (Τοποθέτηση), Κλινική Άσκηση, Καλλιτεχνικό Εργαστήριο, Διαδραστική διδασκαλία, Εκπαιδευτικές επισκέψεις, Εκπόνηση μελέτης (project), Συγγραφή εργασίας / εργασιών, Καλλιτεχνική δημιουργία, κ.λπ.

     

    Αναγράφονται οι ώρες μελέτης του φοιτητή για κάθε μαθησιακή δραστηριότητα καθώς και οι ώρες μη καθοδηγούμενης μελέτης σύμφωνα με τις αρχές του ECTS

    Δραστηριότητα

    Φόρτος Εργασίας Εξαμήνου

    Διαλέξεις

    39 ώρες

    Μελέτη και εκπόνηση εργασιών

    37

    Συγγραφή  και παρουσίαση εργασιών

    14

    Μελέτη ,  προετοιμασία για  εξετάσεις, εξέταση

    60

    ΣύνολοΜαθήματος

    150

     

    ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗ ΦΟΙΤΗΤΩΝ

    Περιγραφή της διαδικασίας αξιολόγησης

     

    Γλώσσα Αξιολόγησης, Μέθοδοι αξιολόγησης, Διαμορφωτική  ή Συμπερασματική, Δοκιμασία Πολλαπλής Επιλογής, Ερωτήσεις Σύντομης Απάντησης, Ερωτήσεις Ανάπτυξης Δοκιμίων, Επίλυση Προβλημάτων, Γραπτή Εργασία, Έκθεση / Αναφορά, Προφορική Εξέταση, Δημόσια Παρουσίαση, Εργαστηριακή Εργασία, Κλινική Εξέταση Ασθενούς, Καλλιτεχνική Ερμηνεία, Άλλη / Άλλες

     

    Αναφέρονται ρητά προσδιορισμένα κριτήρια αξιολόγησης και εάν και που είναι προσβάσιμα από τους φοιτητές.


    Γλώσσα αξιολόγησης: Ελληνική

    Μέθοδοι αξιολόγησης: Γραπτές εξετάσεις (70%) – Αξιολόγηση εργαστηριακών και θεωρητικών εργασιών (30%)

    Οι γραπτές εξετάσεις περιλαμβάνουν:
    ερωτήσεις ανάπτυξης
    ασκήσεις

    Τα κριτήρια αξιολόγησης είναι αναρτημένα στην ιστοσελίδα του μαθήματος

    ΣΥΝΙΣΤΩΜΕΝΗ-ΒΙΒΛΙΟΓΡΑΦΙΑ

    - Προτεινόμενη Βιβλιογραφία:
    Tanenbaum, Andrew S; Steen, Maarten van. Κατανεμημένα συστήματα : αρχές και υποδείγματα.  Αθήνα : Κλειδάριθμος, 2006.
    Κάβουρας, Ι. Κ.; Μήλης, Ι.Ζ.; Ρουκουνάκη, Α.Α. Κατανεμημένα Συστήματα με Java. 3η Έκδοση. Αθήνα: Κλειδάριθμος, 2011.
    George Coulouris, et.al. Distributed Systems: Concepts and Design, 5th Edition, Pearsnon 2012.
    Van Steen M, Tanenbaum A. Distributed Systems, 3rd ed., 2017.
    - Συναφή επιστημονικά περιοδικά:
    IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems
    Journal of Parallel and Distributed Computing
    Distributed Computing
    IEEE Distributed Systems Online
    • ΠΑΡΑΛΛΗΛΟΣ ΚΑΙ ΚΑΤΑΝΕΜΗΜΕΝΟΣ ΥΠΟΛΟΓΙΣΜΟΣ
      (CSC603)

    Τύπος
    ΥΠΟΧΡΕΩΤΙΚΟ

    Κωδικός Τμήματος
    AI

    Τμήμα
    ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ

    Περιγραφή

    ΓΕΝΙΚΑ

    ΣΧΟΛΗ

    ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ

    ΤΜΗΜΑ

    ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ

    ΕΠΙΠΕΔΟ ΣΠΟΥΔΩΝ

    ΠΡΟΠΤΥΧΙΑΚΟ

    ΚΩΔΙΚΟΣ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ

    CSC603

    ΕΞΑΜΗΝΟ ΣΠΟΥΔΩΝ

    ΣΤ

    ΤΙΤΛΟΣ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ

    ΠΑΡΑΛΛΗΛΟΣ ΚΑΙ ΚΑΤΑΝΕΜΗΜΕΝΟΣ ΥΠΟΛΟΓΙΣΜΟΣ

    ΑΥΤΟΤΕΛΕΙΣ ΔΙΔΑΚΤΙΚΕΣ ΔΡΑΣΤΗΡΙΟΤΗΤΕΣ
    σε περίπτωση που οι πιστωτικές μονάδες απονέμονται σε διακριτά μέρη του μαθήματος π.χ. Διαλέξεις, Εργαστηριακές Ασκήσεις κ.λπ. Αν οι πιστωτικές μονάδες απονέμονται ενιαία για το σύνολο του μαθήματος αναγράψτε τις εβδομαδιαίες ώρες διδασκαλίας και το σύνολο των πιστωτικών μονάδων

    ΕΒΔΟΜΑΔΙΑΙΕΣ
    ΩΡΕΣ ΔΙΔΑΣΚΑΛΙΑΣ

    ΠΙΣΤΩΤΙΚΕΣ ΜΟΝΑΔΕΣ

     

    3

    5

     

     

     

     

     

     

    Προσθέστε σειρές αν χρειαστεί. Η οργάνωση διδασκαλίας και οι διδακτικές μέθοδοι που χρησιμοποιούνται περιγράφονται αναλυτικά στο (δ).

     

     

    ΤΥΠΟΣ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ

    γενικού υποβάθρου,
    ειδικού υποβάθρου, ειδίκευσης

    γενικών γνώσεων, ανάπτυξης δεξιοτήτων

    ΕΙΔΙΚΟΥ ΥΠΟΒΑΘΡΟΥ

    ΠΡΟΑΠΑΙΤΟΥΜΕΝΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ:

     

    ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΣ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ, ΛΕΙΤΟΥΡΓΙΚΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ, ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ

    ΓΛΩΣΣΑ ΔΙΔΑΣΚΑΛΙΑΣ και ΕΞΕΤΑΣΕΩΝ:

    ΕΛΛΗΝΙΚΑ

    ΤΟ ΜΑΘΗΜΑ ΠΡΟΣΦΕΡΕΤΑΙ ΣΕ ΦΟΙΤΗΤΕΣ ERASMUS

    OXI

    ΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΗ ΣΕΛΙΔΑ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ (URL)

    https://openeclass.uom.gr/courses/DAI193/

    ΜΑΘΗΣΙΑΚΑ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ

    Μαθησιακά Αποτελέσματα

    Περιγράφονται τα μαθησιακά αποτελέσματα του μαθήματος οι συγκεκριμένες  γνώσεις, δεξιότητες και ικανότητες καταλλήλου επιπέδου που θα αποκτήσουν οι φοιτητές μετά την επιτυχή ολοκλήρωση του μαθήματος.

    Συμβουλευτείτε το Παράρτημα Α

    • Περιγραφή του Επιπέδου των Μαθησιακών Αποτελεσμάτων για κάθε ένα κύκλο σπουδών σύμφωνα με το Πλαίσιο Προσόντων του Ευρωπαϊκού Χώρου Ανώτατης Εκπαίδευσης
    • Περιγραφικοί Δείκτες Επιπέδων 6, 7  8 του Ευρωπαϊκού Πλαισίου Προσόντων Διά Βίου Μάθησης και το Παράρτημα Β
    • Περιληπτικός Οδηγός συγγραφής Μαθησιακών Αποτελεσμάτων

    Μετά την επιτυχή ολοκλήρωση του μαθήματος, οι φοιτητές θα είναι σε θέση:
    να διακρίνουν μεταξύ ταυτόχρονου, παράλληλου και κατανεμημένου υπολογισμού και των βασικών μοντέλων παράλληλου και κατανεμημένoυ υπολογισμού.
    να διακρίνουν μεταξύ των βασικών υπολογιστικών συστημάτων για την υποστήριξη παράλληλου και κατανεμημένου υπολογισμού.
    να εφαρμόζουν αλγοριθμικά και προγραμματιστικά τις βασικές δομές επικοινωνίας και συντονισμού εργασιών.
    να σχεδιάζουν  και να υλοποιούν προγραμματιστικά απλές ταυτόχρονες, παράλληλες και κατανεμημένες εφαρμογές .
    να εκσφαλματώνουν και να εκτιμούν πειραματικά την επίδοση και τη κλιμάκωση των εφαρμογών.



    Γενικές Ικανότητες

    Λαμβάνοντας υπόψη τις γενικές ικανότητες που πρέπει να έχει αποκτήσει ο πτυχιούχος (όπως αυτές αναγράφονται στο Παράρτημα Διπλώματος και παρατίθενται ακολούθως) σε ποια / ποιες από αυτές αποσκοπεί το μάθημα;.

    Αναζήτηση, ανάλυση και σύνθεση δεδομένων και πληροφοριών, με τη χρήση και των απαραίτητων τεχνολογιών

    Προσαρμογή σε νέες καταστάσεις

    Λήψη αποφάσεων

    Αυτόνομη εργασία

    Ομαδική εργασία

    Εργασία σε διεθνές περιβάλλον

    Εργασία σε διεπιστημονικό περιβάλλον

    Παράγωγή νέων ερευνητικών ιδεών

     

    Σχεδιασμός και διαχείριση έργων

    Σεβασμός στη διαφορετικότητα και στην πολυπολιτισμικότητα

    Σεβασμός στο φυσικό περιβάλλον

    Επίδειξη κοινωνικής, επαγγελματικής και ηθικής υπευθυνότητας και ευαισθησίας σε θέματα φύλου

    Άσκηση κριτικής και αυτοκριτικής

    Προαγωγή της ελεύθερης, δημιουργικής και επαγωγικής σκέψης

    ……

    Άλλες…

    …….


    Αναζήτηση, ανάλυση και σύνθεση δεδομένων και πληροφοριών, με τη χρήση και των απαραίτητων τεχνολογιών
    Λήψη αποφάσεων
    Αυτόνομη εργασία
    Ομαδική εργασία

    ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΟ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ [Syllabus]


    ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΟ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ
    Θεμελιώσεις του Παράλληλου και Κατανεμημένου Υπολογισμού: Ταυτοχρονισμός, Αμοιβαίος Αποκλεισμός και Συγχρονισμός,

    Μοντέλα Παράλληλων και Κατανεμημένων Συστημάτων και Υπολογισμών: Επισκόπηση των Σύγχρονων Υπολογιστικών Συστημάτων, Υπολογισμοί Μοιραζόμενης και Κατανεμημένης Μνήμης.

    Υποστήριξη Λογισμικού για το Παράλληλο και Κατανεμημένο Υπολογισμό: Λογισμικό Συστημάτων, Γλώσσες Προγραμματισμού και Ενδιάμεσο Λογισμικό, Διεργασίες και Νήματα, Μοιραζόμενη Μνήμη, Κανάλια, Μεταβίβαση Μηνυμάτων, Απομακρυσμένες Κλήσεις

    Βασικές Τεχνικές Απεικόνισης Προβλημάτων και Τεχνικές Προγραμματισμού για το Παράλληλο και Κατανεμημένο Υπολογισμό

    Εισαγωγή στους Αλγορίθμους και στην Ανάλυση Επιδόσεων του Παράλληλου και Κατανεμημένου Υπολογισμού





    ΔΙΔΑΚΤΙΚΕΣ και ΜΑΘΗΣΙΑΚΕΣ ΜΕΘΟΔΟΙ - ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗ

    ΤΡΟΠΟΣ ΠΑΡΑΔΟΣΗΣ
    Πρόσωπο με πρόσωπο, Εξ αποστάσεως εκπαίδευση κ.λπ.

    Διαλέξεις με φυσική παρουσία (πρόσωπο με πρόσωπο)

    ΧΡΗΣΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ ΚΑΙ ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΩΝ
    Χρήση Τ.Π.Ε. στη Διδασκαλία, στην Εργαστηριακή Εκπαίδευση, στην Επικοινωνία με τους φοιτητές

    Χρήση Τ.Π.Ε. στη Διδασκαλία: χρήση υπολογιστή, προβολικού, εφαρμογών, διαδικτύου
    Χρήση Τ.Π.Ε. στην Εργασίες ( Εργαστήριο): χρήση λογισμικού, προγραμματισμός
    Χρήση Τ.Π.Ε. στην Επικοινωνία με τους φοιτητές: email, forum, chat.

    ΟΡΓΑΝΩΣΗ ΔΙΔΑΣΚΑΛΙΑΣ

    Περιγράφονται αναλυτικά ο τρόπος και μέθοδοι διδασκαλίας.

    Διαλέξεις, Σεμινάρια, Εργαστηριακή Άσκηση, Άσκηση Πεδίου, Μελέτη  ανάλυση βιβλιογραφίας, Φροντιστήριο, Πρακτική (Τοποθέτηση), Κλινική Άσκηση, Καλλιτεχνικό Εργαστήριο, Διαδραστική διδασκαλία, Εκπαιδευτικές επισκέψεις, Εκπόνηση μελέτης (project), Συγγραφή εργασίας / εργασιών, Καλλιτεχνική δημιουργία, κ.λπ.

     

    Αναγράφονται οι ώρες μελέτης του φοιτητή για κάθε μαθησιακή δραστηριότητα καθώς και οι ώρες μη καθοδηγούμενης μελέτης σύμφωνα με τις αρχές του ECTS

    Δραστηριότητα

    Φόρτος Εργασίας Εξαμήνου

    Διαλέξεις

    39 ώρες

    Μελέτη και επίλυση ασκήσεων

    51

    Μελέτη ,  προετοιμασία για  εξετάσεις, εξέταση

    60

    ΣύνολοΜαθήματος

    150

     

    ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗ ΦΟΙΤΗΤΩΝ

    Περιγραφή της διαδικασίας αξιολόγησης

     

    Γλώσσα Αξιολόγησης, Μέθοδοι αξιολόγησης, Διαμορφωτική  ή Συμπερασματική, Δοκιμασία Πολλαπλής Επιλογής, Ερωτήσεις Σύντομης Απάντησης, Ερωτήσεις Ανάπτυξης Δοκιμίων, Επίλυση Προβλημάτων, Γραπτή Εργασία, Έκθεση / Αναφορά, Προφορική Εξέταση, Δημόσια Παρουσίαση, Εργαστηριακή Εργασία, Κλινική Εξέταση Ασθενούς, Καλλιτεχνική Ερμηνεία, Άλλη / Άλλες

     

    Αναφέρονται ρητά προσδιορισμένα κριτήρια αξιολόγησης και εάν και που είναι προσβάσιμα από τους φοιτητές.



    Γλώσσα αξιολόγησης: Ελληνική

    Μέθοδοι αξιολόγησης: Γραπτές εξετάσεις (70%) – Αξιολόγηση εργασιών (30%)

    Οι γραπτές εξετάσεις περιλαμβάνουν:
    ερωτήσεις  σύντομης ανάπτυξης
    ασκήσεις

    Τα κριτήρια αξιολόγησης είναι αναρτημένα στην ιστοσελίδα του μαθήματος.







    ΣΥΝΙΣΤΩΜΕΝΗ-ΒΙΒΛΙΟΓΡΑΦΙΑ

    - Προτεινόμενη Βιβλιογραφία:
    Ben-Ari, M. Αρχές Προγραμματισμού με Ταυτοχρονισμό και Κατανομή Λογισμικού. 2η Έκδοση. Θεσσαλονίκη: Τζιόλας, 2016.
    Pacheco P.S.. Εισαγωγή στον Παράλληλο Προγραμματισμὸ. Εκδ. Κλειδάριθμος, 2015.
    Tanenbaum, A.S., Van Steen, M. Κατανεμημένα Συστήματα. Αθήνα: Κλειδάριθμος, 2006.
    - Συναφή επιστημονικά περιοδικά:

    IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems
    Journal of Parallel and Distributed Computing
    Parallel Computing
    Distributed Computing
    • ΥΠΟΛΟΓΙΣΜΟΣ ΥΨΗΛΩΝ ΕΠΙΔΟΣΕΩΝ
      (CSE805)

    Τύπος
    ΕΠΙΛΟΓΗΣ

    Κωδικός Τμήματος
    AI

    Τμήμα
    ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ

    Περιγραφή

    ΓΕΝΙΚΑ

    ΣΧΟΛΗ

    ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ

    ΤΜΗΜΑ

    ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ

    ΕΠΙΠΕΔΟ ΣΠΟΥΔΩΝ

    ΠΡΟΠΤΥΧΙΑΚΟ

    ΚΩΔΙΚΟΣ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ

    CSE805

    ΕΞΑΜΗΝΟ ΣΠΟΥΔΩΝ

    Η

    ΤΙΤΛΟΣ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ

    ΥΠΟΛΟΓΙΣΜΟΣ ΥΨΗΛΩΝ ΕΠΙΔΟΣΕΩΝ

    ΑΥΤΟΤΕΛΕΙΣ ΔΙΔΑΚΤΙΚΕΣ ΔΡΑΣΤΗΡΙΟΤΗΤΕΣ
    σε περίπτωση που οι πιστωτικές μονάδες απονέμονται σε διακριτά μέρη του μαθήματος π.χ. Διαλέξεις, Εργαστηριακές Ασκήσεις κ.λπ. Αν οι πιστωτικές μονάδες απονέμονται ενιαία για το σύνολο του μαθήματος αναγράψτε τις εβδομαδιαίες ώρες διδασκαλίας και το σύνολο των πιστωτικών μονάδων

    ΕΒΔΟΜΑΔΙΑΙΕΣ
    ΩΡΕΣ ΔΙΔΑΣΚΑΛΙΑΣ

    ΠΙΣΤΩΤΙΚΕΣ ΜΟΝΑΔΕΣ

     

    3

    5

     

     

     

     

     

     

    Προσθέστε σειρές αν χρειαστεί. Η οργάνωση διδασκαλίας και οι διδακτικές μέθοδοι που χρησιμοποιούνται περιγράφονται αναλυτικά στο (δ).

     

     

    ΤΥΠΟΣ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ

    γενικού υποβάθρου,
    ειδικού υποβάθρου, ειδίκευσης

    γενικών γνώσεων, ανάπτυξης δεξιοτήτων

    ΕΙΔΙΚΟΥ ΥΠΟΒΑΘΡΟΥ

    ΠΡΟΑΠΑΙΤΟΥΜΕΝΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ:

     

    ΠΑΡΑΛΛΗΟΣ ΚΑΙ ΚΑΤΑΝΕΜΗΜΕΟΣ ΥΠΟΛΟΓΙΣΜΟΣ

    ΓΛΩΣΣΑ ΔΙΔΑΣΚΑΛΙΑΣ και ΕΞΕΤΑΣΕΩΝ:

    ΕΛΛΗΝΙΚA

    ΤΟ ΜΑΘΗΜΑ ΠΡΟΣΦΕΡΕΤΑΙ ΣΕ ΦΟΙΤΗΤΕΣ ERASMUS

     

    ΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΗ ΣΕΛΙΔΑ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ (URL)

    https://openeclass.uom.gr/courses/DAI194/

    ΜΑΘΗΣΙΑΚΑ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ

    Μαθησιακά Αποτελέσματα

    Περιγράφονται τα μαθησιακά αποτελέσματα του μαθήματος οι συγκεκριμένες  γνώσεις, δεξιότητες και ικανότητες καταλλήλου επιπέδου που θα αποκτήσουν οι φοιτητές μετά την επιτυχή ολοκλήρωση του μαθήματος.

    Συμβουλευτείτε το Παράρτημα Α

    • Περιγραφή του Επιπέδου των Μαθησιακών Αποτελεσμάτων για κάθε ένα κύκλο σπουδών σύμφωνα με το Πλαίσιο Προσόντων του Ευρωπαϊκού Χώρου Ανώτατης Εκπαίδευσης
    • Περιγραφικοί Δείκτες Επιπέδων 6, 7  8 του Ευρωπαϊκού Πλαισίου Προσόντων Διά Βίου Μάθησης και το Παράρτημα Β
    • Περιληπτικός Οδηγός συγγραφής Μαθησιακών Αποτελεσμάτων

    Μετά την επιτυχή ολοκλήρωση του μαθήματος, οι φοιτητές θα είναι σε θέση:
    Να διακρίνει τις βασικές κατηγορίες υπολογιστικών συστημάτων υψηλών επιδόσεων και να τις συσχετίσει με κύριες ομάδες εφαρμογών.
    Να εξηγήσει τις κύριες προκλήσεις των διαφόρων υπολογιστικών συστημάτων για την επίτευξη υψηλών επιδόσεων, στο επίπεδο των επεξεργαστών και επιταχυντών γραφικών, της ιεραρχίας μνήμης και διασυνδετικών δικτύων.
    Να εξηγήσει και να εφαρμόσει τις βασικές μετρικές επιδόσεων σε θεωρητικό και πειραματικό επίπεδο.
    Να εφαρμόσει μεθοδολογίες αλγοριθμικών και προγραμματιστικών προτύπων στην ανάπτυξη εφαρμογών για συστήματα υψηλών επιδόσεων.
    Να υλοποιήσει προγραμματιστικά βασικές οικογένειες αλγορίθμων, να εκσφαλματώσει και να μετρήσει πειραματικά τις επιδόσεις τος σε περιβάλλοντα μοιραζόμενης, κατανεμημένης μνήμης και επιταχυντών γραφικών.

    Γενικές Ικανότητες

    Λαμβάνοντας υπόψη τις γενικές ικανότητες που πρέπει να έχει αποκτήσει ο πτυχιούχος (όπως αυτές αναγράφονται στο Παράρτημα Διπλώματος και παρατίθενται ακολούθως) σε ποια / ποιες από αυτές αποσκοπεί το μάθημα;.

    Αναζήτηση, ανάλυση και σύνθεση δεδομένων και πληροφοριών, με τη χρήση και των απαραίτητων τεχνολογιών

    Προσαρμογή σε νέες καταστάσεις

    Λήψη αποφάσεων

    Αυτόνομη εργασία

    Ομαδική εργασία

    Εργασία σε διεθνές περιβάλλον

    Εργασία σε διεπιστημονικό περιβάλλον

    Παράγωγή νέων ερευνητικών ιδεών

     

    Σχεδιασμός και διαχείριση έργων

    Σεβασμός στη διαφορετικότητα και στην πολυπολιτισμικότητα

    Σεβασμός στο φυσικό περιβάλλον

    Επίδειξη κοινωνικής, επαγγελματικής και ηθικής υπευθυνότητας και ευαισθησίας σε θέματα φύλου

    Άσκηση κριτικής και αυτοκριτικής

    Προαγωγή της ελεύθερης, δημιουργικής και επαγωγικής σκέψης

    ……

    Άλλες…

    …….


    Αναζήτηση, ανάλυση και σύνθεση δεδομένων και πληροφοριών, με τη χρήση και των απαραίτητων τεχνολογιών
    Λήψη αποφάσεων
    Αυτόνομη εργασία
    Ομαδική εργασία

    ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΟ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ [Syllabus]


    ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΟ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ
    Αρχιτεκτονική συστημάτων υπολογιστών υψηλών επιδόσεων: Επεξεργαστές, ανυσματικοί επεξεργαστές, επεξεργαστές γραφικών. Συστήματα μοιραζόμενης μνήμης. Ιεραρχίες μνήμης, συνοχή κρυφής μνήμης, UMA/NUMA. Συστήματα κατανεμημένης μνήμης, διασυνδετικά δίκτυα. Σύγχρονα υπολογιστικά συστήματα υψηλών επιδόσεων.

    Θεωρητική εκτίμηση και πειραματική ανάλυση επιδόσεων υπολογιστικών συστημάτων και εφαρμογών. Μετρικές.

    Κύριες ομάδες αλγορίθμων και εφαρμογών υψηλών επιδόσεων.

    Γλώσσες και  περιβάλλοντα προγραμματισμού συστημάτων υψηλών επιδόσεων.

    Αλγοριθμικά και προγραμματιστικά πρότυπα για την ανάπτυξη παράλληλων εφαρμογών υψηλών επιδόσεων. Μεθοδολογία και μελέτες περίπτωσης.

    Ανάπτυξη εφαρμογών σε υπολογιστικά συστήματα μοιραζόμενης μνήμης

    Ανάπτυξη εφαρμογών σε υπολογιστικά συστήματα  κατανεμημένης μνήμης

    Ανάπτυξη εφαρμογών σε υπολογιστικά συστήματα  επιταχυντών γραφικών και ανυσματικών επεξεργαστών.

    ΔΙΔΑΚΤΙΚΕΣ και ΜΑΘΗΣΙΑΚΕΣ ΜΕΘΟΔΟΙ - ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗ

    ΤΡΟΠΟΣ ΠΑΡΑΔΟΣΗΣ
    Πρόσωπο με πρόσωπο, Εξ αποστάσεως εκπαίδευση κ.λπ.

    Πρόσωπο με πρόσωπο

    ΧΡΗΣΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ ΚΑΙ ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΩΝ
    Χρήση Τ.Π.Ε. στη Διδασκαλία, στην Εργαστηριακή Εκπαίδευση, στην Επικοινωνία με τους φοιτητές

    Χρήση Τ.Π.Ε. στη Διδασκαλία: χρήση υπολογιστή, προβολικού, εφαρμογών, διαδικτύου
    Χρήση Τ.Π.Ε. στην Εργασίες ( Εργαστήριο): χρήση λογισμικού, προγραμματισμός
    Χρήση Τ.Π.Ε. στην Επικοινωνία με τους φοιτητές: email, forum, chat.

    ΟΡΓΑΝΩΣΗ ΔΙΔΑΣΚΑΛΙΑΣ

    Περιγράφονται αναλυτικά ο τρόπος και μέθοδοι διδασκαλίας.

    Διαλέξεις, Σεμινάρια, Εργαστηριακή Άσκηση, Άσκηση Πεδίου, Μελέτη  ανάλυση βιβλιογραφίας, Φροντιστήριο, Πρακτική (Τοποθέτηση), Κλινική Άσκηση, Καλλιτεχνικό Εργαστήριο, Διαδραστική διδασκαλία, Εκπαιδευτικές επισκέψεις, Εκπόνηση μελέτης (project), Συγγραφή εργασίας / εργασιών, Καλλιτεχνική δημιουργία, κ.λπ.

     

    Αναγράφονται οι ώρες μελέτης του φοιτητή για κάθε μαθησιακή δραστηριότητα καθώς και οι ώρες μη καθοδηγούμενης μελέτης σύμφωνα με τις αρχές του ECTS

    Δραστηριότητα

    Φόρτος Εργασίας Εξαμήνου

    Διαλέξεις

    39 ώρες

    Μελέτη και εκπόνηση εργασιών

    37

    Συγγραφή  και παρουσίαση εργασιών

    14

    Μελέτη ,  προετοιμασία για  εξετάσεις, εξέταση

    60

    Σύνολο Μαθήματος

    150

     

    ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗ ΦΟΙΤΗΤΩΝ

    Περιγραφή της διαδικασίας αξιολόγησης

     

    Γλώσσα Αξιολόγησης, Μέθοδοι αξιολόγησης, Διαμορφωτική  ή Συμπερασματική, Δοκιμασία Πολλαπλής Επιλογής, Ερωτήσεις Σύντομης Απάντησης, Ερωτήσεις Ανάπτυξης Δοκιμίων, Επίλυση Προβλημάτων, Γραπτή Εργασία, Έκθεση / Αναφορά, Προφορική Εξέταση, Δημόσια Παρουσίαση, Εργαστηριακή Εργασία, Κλινική Εξέταση Ασθενούς, Καλλιτεχνική Ερμηνεία, Άλλη / Άλλες

     

    Αναφέρονται ρητά προσδιορισμένα κριτήρια αξιολόγησης και εάν και που είναι προσβάσιμα από τους φοιτητές.


    Γλώσσα αξιολόγησης: Ελληνική

    Μέθοδοι αξιολόγησης: Γραπτές εξετάσεις (70%) – Αξιολόγηση εργαστηριακών και θεωρητικών εργασιών (30%)

    Οι γραπτές εξετάσεις περιλαμβάνουν:
    ερωτήσεις ανάπτυξης
    ασκήσεις

    Τα κριτήρια αξιολόγησης είναι αναρτημένα στην ιστοσελίδα του μαθήματος









    ΣΥΝΙΣΤΩΜΕΝΗ-ΒΙΒΛΙΟΓΡΑΦΙΑ

    - Προτεινόμενη Βιβλιογραφία
    Εισαγωγή στο Παράλληλο Προγραμματισμό, P.S. Pacheco, Εκδ. Κλειδάριθμος 2015
    Προγραμματισμός μαζικά παράλληλων επεξεργαστών,  Kirk, David; Hwu, Wen-mei. Κλειδάριθμος, c2010.
    Μάργαρης, Αθανάσιος Ι. MPI θεωρία  εφαρμογές.  Θεσσαλονίκη : Τζιόλας, c2008
    - Συναφή επιστημονικά περιοδικά:

    IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems
    Journal of Parallel and Distributed Computing
    Parallel Computing
    International Journal of High Performance Computing Applications
    International Journal of High Performance Computing and Networking

     

    Δημοσιεύσεις


    • Βιβλία (37 εγγραφές)

    Περιλαμβάνει Βιβλία ή/και μονογραφίες σε διεθνείς ή ελληνικούς εκδοτικούς οίκους. Κεφάλαια ή άρθρα συλλογικών τόμων ή επιμέλεια τόμων σε διεθνείς ή ελληνικούς εκδοτικούς οίκους.

      2019

      • Kyriakides G.E., Margaritis K.G., Hands-on Ensemble Learning with Python, Packt Publ., 2019.
      • Kyriakides G., Margaritis K.G., Comparison of Neural Network Optimizers for Relative Ranking Retention Between Neural Architectures. Artificial Intelligence Applications and Innovations (IFIP AICT 559), pp 272-281, 2019

      2016

      • Kokkinos Y., Margaritis K.G., Exemplar Selection via Leave-One-Out Kernel Averaged Gradient Descent and Subtractive Clustering, Artificial Intelligence Applications and Innovations (IFIP AICT 475), pp. 292–304, 2016.

      2014

      • Kokkinos Y., Margaritis K.G., Breaking ties of plurality voting in ensembles of distributed neural network classifiers using soft max accumulations, Artificial Intelligence Applications and Innovations (IFIP AICT 436), pp. 20-28, 2014.

      2013

      • Ploskas N., Samaras N., Margaritis K.G., A Parallel Implementation of the Revised Simplex Algorithm Using OpenMP: Some Preliminary Results, in Optimization Theory, Decision Making, and Operations Research Applications, Proceedings in Mathematics & Statistics (31), pp. 163-175, 2013.

      2012

      • Kokkinos Y., Margaritis K.G., Parallelism, localization and chain gradient tuning combinations for fast scalable Probabilistic Neural Networks in data mining applications, in Artificial Intelligence: Theories and Applications, Lecture Notes in Computer Science (7297), pp 41-48, 2012.
      • Kokkinos Y., Margaritis K.G., A Regularization Network committee machine of isolated Regularization Networks for distributed privacy preserving data mining”, Artificial Intelligence Applications and Innovations (IFIP AICT 381), pp. 97–106, 2012.
      • Karydi E., Margaritis K.G., Multithreaded Implementation of the Slope One Algorithm for Collaborative Filtering, Artificial Intelligence Applications and Innovations (IFIP AICT 381), pp. 117–125, 2012.
      • Pyrgiotis T.K, Kouzinopoulos C.S., and Margaritis K.G, Parallel Implementation of the Wu-Manber Algorithm Using the OpenCL Framework, Artificial Intelligence Applications and Innovations (IFIP AICT 382), pp. 576–583, 2012.

      2011

      • Kouzinopoulos C.S., Michailidis P.D, Margaritis K.G., Parallel Processing of Multiple Pattern Matching Algorithms for Biological Sequences: Methods and Performance Results, Bioinformatics - Computational Biology and Modeling, Intech - Open Access Pub., pp. 161-182, 2011.

      2010

      • Markos A., Vozalis M.G., Margaritis K.G,. An Optimal Scaling Approach to Collaborative Filtering Using Categorical Principal Component Analysis and Neighborhood Formation, Artificial Intelligence Applications and Innovations (IFIP AICT 339), pp. 22-29, 2010.
      • Kouzinopoulos C.S., Margaritis K.G., Parallel Implementation of Exact Two Dimensional Pattern Matching Algorithms using MPI and OpenMP, HERMIS: The International Journal of Computer Mathematics and its Applications (11), pp. 83-86, 2010.
      • Vozalis M.G., Markos A., Margaritis K.G., Collaborative filtering through SVD-based and hierarchical nonlinear PCA, Lecture Notes in Computer Science (6352), Springer, pp. 395-400, 2010.

      2009

      • Vozalis M.G., Markos A., Margaritis K.G., A Hybrid Approach for Improving Prediction Coverage of Collaborative Filtering, Artificial Intelligence Applications and Innovations (IFIP AICT 296), pp. 91-498, 2009.

      2008

      • Michailidis P.D., Margarlitis K.G., Parallel and Distributed Computational Methods for Flexible Text Searching, Supercomputing Research Advances, Nova Science Pub., pp. 61 - 112,, 2008.
      • Michailidis, P.D., Margaritis, K.G., Flexible Text Searching, Nova Science Publishers, 2008.
      • Georgakopoulos K., Margaritis K.G., Integrating Condor Desktop Clusters with Grid, Distributed and Parallel Systems: In Focus Desktop Grid Computing, pp. 31-42, 2008.

      2006

      • Stefanidis V.K., Michailidis P.D, Margaritis K.G., An improved performance prediction model for matrix-vector multiplication on clusters of workstations, HERMIS: The International Journal of Computer Mathematics and its Applications (8), pp. 77-83, 2006.
      • Paschaloudi V.N., Margaritis K.G., Multimodal Continuous Recognition System for Greek Sign Language using Various Grammars, Lecture Notes in Computer Science (3955), pp. 584-587, 2006.

      2005

      • Toutios A., Margaritis K.G., On the Acoustic-to-Electropalatographic Mapping, Lecture Notes in Computer Science (3817), pp. 186-195, 2005.
      • Toutios A., Margaritis K.G., Mapping the Speech Signal onto Electromagnetic Articulography Trajectories using Support Vector Regression, Lecture Notes in Computer Science (3658), pp. 318-325, 2005.
      • Michailidis P.D., Stefanidis V.K., Margaritis K.G., Performance analysis of overheads for matrix - vector multiplication in cluster environment, Lecture Notes in Computer Science (3746), pp. 245-255, 2005.

      2004

      • Vozalis M. and Margaritis K.G, Unison-CF: a multiple-component, adaptive collaborative filtering system, Lecture Notes in Computer Science (3137), pp. 255-264, 2004.

      2003

      • Michailidis P.D., Margaritis K.G., Performance Analysis of Approximate String Searching Implementations for Heterogeneous Computing Platform, Lecture Notes in Computer Science (2840), pp. 242-246, 2003.
      • Tsadiras A.K., Kouskouvelis I., Margaritis K.G., Using Fuzzy Cognitive Maps as a Decision Support System for Political Decisions, Lecture Notes in Computer Science (2563), pp. 172-182, 2003.

      2002

      • Michailidis P.D., Margaritis K.G., A Performance Study of Load Balancing Strategies for Approximate String Matching on an MPI Heterogeneous System Environment, Lecture Notes in Computer Science (2474), pp. 432-440, 2002.
      • Margaritis K.G, Dagdilelis V., Satratzemi M., Quality Assurance: Academic Standards Case Study 36 Ensuring the Quality of UCE for High-school Teachers, University of Macedonia, Greece, European University Continuing Education, The Managers' Handbook, 2002.

      2001

      • Michailidis P.D., Margaritis K.G., Text Searching on a Heterogeneous Cluster of Workstations, Lecture Notes in Computer Science (2131), pp. 378-385, 2001.
      • Typou T., Maragritis K.G, “Metacomputing: technology and applications”, in Advances in High Performance Computing, WIT Press, pp.76-108, 2001.

      1999

      • Kaskalis T.H., Margaritis K.G., “Systolic artificial neural network design, simulation and implementation”, Computational Methods and Neural Networks, Dynamic Publishers, pp.35-59, 1999.

      1993

      • Margaritis K.G., Adamopoulos M., Goulianas K., Solving linear systems by artificial neural network energy minimisation, Univ. of Macedonia Annals (volume XII), pp.502-525, (in Greek) 1993.
      • Maglaveras N., Margaritis K.G., de Bakker J., van Capelle F.J.L., Allesie M., Strintzis M., Pappas C., “Large Scale Modelling of two-dimensional cardiac tissue using parallel methods”, in Computational Biomedicine, Computational Mechanics Publ., pp.199-206, 1993.

      1992

      • Margaritis K.G., Adamopoulos M., Loukakis M., Evans D.J., “On the solution of general linear systems and general matrix inversion using neural network architectures”, in Transputing for Numerical and Neural Network Applications, IOS Press, pp.231-243, 1992.

      1991

      • Margaritis K.G., Evans D.J, Chapters 2.1-2, 3.1, 3.5, 4.1, 6.1-2 in Topics in Computer Mathematics (3) – Systolic Algorithms, Gordon and Breach Publ., 1991.

      1990

      • Margaritis K.G., Evans D.J., “Optical Systolic Algorithms”, in Advances in Parallel Computing, JAI press, pp.319-361, (1)1990.

      1988

      • Margaritis K.G., A study of systolic algorithms for VLSI processor arrays and optical computing, Ph.D. Thesis, Department of Computer Studies, Loughborough University, UK, 1988.
      • Margaritis K.G., Evans D.J., “Systolic designs for matrix inversion and solution of linear systems using matrix powers”, in High Performance Computer Systems, Elsevier Science Publishers, pp.15-30, 1988.
      • Επιστημονικά Περιοδικά (85 εγγραφές)

      Περιλαμβάνει Άρθρα σε διεθνή ή ελληνικά επιστημονικά περιοδικά (με κριτές).

        2018

        • Kokkinos Y., Margaritis K.G., Big data regression with parallel enhanced and convex incremental extreme learning machines, Computational Intelligence, (34:3), pp. 875-894, 2018.
        • Kokkinos Y., Margaritis K.G., Kernel averaged gradient descent subtractive clustering for exemplar selection, Evolving Systems (9:4), pp 285-297, 2018.
        • Kokkinos Y., Margaritis K.G., Simulating parallel scalable probabilistic neural networks via exemplar selection and EM in a ring pipeline, Journal of Computational Science (25), pp. 260-279, 2018.
        • Kokkinos Y., Margaritis K.G., Managing the computational cost of model selection and cross-validation in Extreme Learning Machines via Cholesky, SVD, QR and Eigen decompositions, Neurocomputing (295), pp. 29-45, 2018.
        • Patonis, P., Patias, P., Tziavos, I.N., Rossikopoulos, D., Margaritis, K.G. A Fusion Method for Combining Low-Cost IMU/Magnetometer Outputs for Use in Applications on Mobile Devices. Sensors (18), 2616. 2018.

        2017

        • Kokkinos Y., Margaritis K.G., Local learning regularization networks for localized regression, Neural Computing and Applications (28:6), pp 1309-1328, 2017.
        • Kouzinopoulos C.S., Michailidis P.D., Margaritis K.G., Parallel Two-Dimensional Pattern Matching Algorithms Based on GPU, Neural, Parallel and Scientific Computations (25), pp 165-180, 2017.
        • Iliadis L., Margaritis K., Maglogiannis I., Timely advances in evolving neural-based systems special issue, Evolving Systems (8:1), pp 1-2, 2017.

        2016

        • Michailidis P.D., Margaritis K.G., Scientific computations on multi-core systems using different programming frameworks, Applied Numerical Mathematics (104), pp. 62-80, 2016.
        • Karydi, E., Margaritis K.G, Parallel and Distributed Collaborative Filtering: A Survey, ACM Comuting Surveys (49:2), pp 1-41 (37), 2016.

        2015

        • Kouzinopoulos C.S., Assael J.M., Pyrgiotis T.K., Margaritis K.G., A Hybrid Parallel Implementation of the Aho–Corasick and Wu–Manber Algorithms Using NVIDIA CUDA and MPI Evaluated on a Biological Sequence Database, International Journal on Artificial Intelligence Tools 24 (1), pp. 1-32, 2015.
        • Kokkinos Y., Margaritis K.G., Topology and simulations of a hierarchical Markovian radial basis function neural network classifier, Information Sciences (294), pp. 612-627, 2015.
        • Kokkinos Y., Margaritis K.G., Confidence ratio affinity propagation in ensemble selection of neural network classifiers for distributed privacy-preserving data mining, Neurocomputing (150), pp. 513-528, 2015.
        • Kouzinopoulos C.S., Michailidis P.D., Margaritis K.G., Multiple String Matching on a GPU using CUDA, Scalable Computing: Practice and Experience (16:2), pp. 121-137, 2015.

        2014

        • Kokkinos Y., Margaritis K.G., A Distributed Privacy Preserving Regularization Network committee machine of isolated Regularization Networks for Peer-to-Peer data mining, Artificial Intelligence Review, (42:3) pp. 385-402, 2014.
        • Kouzinopoulos C.S., Margaritis K.G., Multiple Pattern Matching: Survey and Experimental Results, Neural, Parallel and Scientific Computations (22), pp. 563-593, 2014.

        2013

        • Michailidis P.D., Margaritis K.G., Computing Dot Product on Heterogeneous Master Worker Platforms, International Journal of Pure and Applied Mathematics, (84:1), pp. 115-140, 2013.
        • Michailidis P.D., and Margaritis K.G., Accelerating Kernel Density Estimation on the GPU using the CUDA framework, Applied Mathematical Sciences, (7:30), pp. 1447-1476, 2013.
        • Kouzinopoulos C.S., Margaritis K.G., Exact On-Line Two-Dimensional Pattern Matching using Multiple Pattern Matching Algorithms, ACM Journal of Experimental Algorithmics, (18:2) pp. 1-34 (4.2), 2013.

        2012

        • Vozalis M.G., Markos A.I., Margaritis K.G., An Optimal Scaling Framework for Collaborative Filtering Recommendation Systems, International Journal on Artificial Intelligence Tools, (21:6), pp. , 2012.

        2011

        • Michailidis P.D, and Margaritis K.G., Parallel Direct Methods for Solving System of Linear Equations with Pipelining on a MultiCore using OpenMP, Journal of Computational and Applied Mathematics, (236:3), pp. 326-341, 2011.

        2008

        • Vozalis M.G., Margaritis K.G., Identifying the effects of SVD and demographic data use on generalized Collaborative Filtering, Int. J. Computer Math., (85:12), pp. 1741-1763, 2008.
        • Toutios A. Margaritis K.G, Estimating Electropalatographic Patterns from the Speech Signal, Computer, Speech and Language, (22:4), pp. 346-359, 2008.

        2007

        • Michailidis P.D., Margaritis K.G., A Programmable Array Processor Architecture for Flexible Approximate String Matching Algorithms, Journal of Parallel and Distributed Computing (67:2), pp. 131-141, 2007.
        • Kaskalis T., Tzidamis T., Margaritis K.G., Multimedia Authoring Tools: The Quest for and Educational Package, Journal of Educational Technology and Society (10:3), pp. 135-162, 2007.
        • Michailidis P.D., Margaritis K.G., Processor Array Architectures for Flexible Approximate String Matching, Journal of Systems Architecture, (54:1-2), pp. 35-54, 2007.
        • Vozalis M.G., Margaritis K.G., Using SVD and demographic data for the enhancement of generalized Collaborative Filtering, Information Sciences, (177:15), pp. 3017-3037, 2007.

        2006

        • Digalakis J., Margaritis K.G., Tsouros C.C., A Grid Cluster framework for memetic Algorithms, Neural, Parallel and Scientific Computations (14), pp.259-272, 2006.
        • Michailidis P.D., Typou T., Stefanidis V.K., Margaritis K.G., Performance Models for Matrix Computations on Networks of Heterogeneous Workstations, Neural, Parallel and Scientific Computations (14), pp.177-204, 2006.
        • Vozalis M.G., Margaritis K.G., On the Enhancement of Collaborative Filtering by Demographic Data, Web Intelligence and Agent Systems: An International Journal (4:2), pp. 117-138, 2006.
        • Vozalis M.G., Konstantinos G. Margaritis, Applying SVD on Generalized Item-based Filtering, International Journal of Computer Science and Applications (3:3), pp. 27-51, 2006.

        2005

        • Michailidis PD., Margaritis K.G., Parallel Flexible Text Searching Applications on a Heterogeneous Cluster Architecture, Int. J. of Computational Science and Engineering (1:1), pp. 45-59, 2005.
        • Michailidis P.D., Margaritis K.G., New Processor Array Architectures for the Longest Common Subsequence Problem, The Journal of Supercomputing (32:1), pp. 51-69, 2005.

        2004

        • Vozalis M., Margaritis K.G, “On the Combination of User-based and Item-based Collaborative Filtering”, International Journal of Computer Mathematics (81)m 1077-1096, 2004.
        • Vagianos, D., Grigoropoulos, E., Kaskalis, T. & Margaritis, K., Free and Open Source Software Educational Perspectives, International Journal of Information Technology (1:2), pp. 58-61, 2004.
        • Pashaloudi V., Margaritis K.G., “Isolated and Continuous Greek Sign Language Recognition with Hidden Markov Models”, Neural Parallel and Scientific Computations, Volume 12, 2004.
        • Digalakis J., Margaritis K.G., “Performance comparison of memetic algorithms”, Journal of Applied Mathematics and Computation, 158(1), pp.237-252, 2004.

        2003

        • Michailidis P.D., Margaritis K.G., “Performance Evaluation of Load Balancing Strategies for Approximate String Matching Application on an MPI Cluster of Heterogeneous Workstations”, Future Generation Computer Systems, 19(7), pp. 1075-1104, 2003.

        2002

        • Michailidis P.D., Margaritis K.G., “Parallel Implementations for String Matching Problem on a Cluster of Distributed Workstations”, Neural, Parallel and Scientific Computations (10), pp.287-312, 2002.
        • Michailidis P.D., Margaritis K.G., “On-line Approximate String Searching Algorithms: Survey and Experimental Results”, Int. J. Computer Math (79), pp. 867-888, 2002.
        • Digalakis J., Margaritis K.G., “A parallel cultural algorithm for the electrical generator scheduling problem”, IMACS Journal: Mathematics and Computers in Simulation (60), pp. 293-301, 2002.
        • Digalakis J., Margaritis K.G., “An Experimental study of Benchmarking Functions for Evolutionary Algorithms”, Int. J. Computer Math. (79), pp. 403-416, 2002.

        2001

        • Digalakis J., Margaritis K.G., “On benchmarking functions for genetic algorithms”, Int. J. Computer Math. (77), pp. 481-506, 2001.
        • Tsinakos Α.Α., Margaritis K.G., “See Yourself IMprove (SYIM): an educational environment for the provision of personalized distance education services and the formulation of student models” European Journal of Open and Distance Learning, 2001.
        • Tsadiras Α.Κ., Margaritis K.G., “A study of the two unit Certainty Neuron fuzzy cognitive map”, Neural, Parallel and Scientific Computations (9), 2001.
        • Michailidis P.D. and Margaritis K.G., “On-line string matching algorithms: survey and experimental results”, Int. J. of Computer Math. (76), pp. 411-434, 2001.

        2000

        • Tsinakos Α.Α. and Margaritis K.G., “Student Models: the transit to distance education”, European Journal of Open and Distance Learning (11), 2000.

        1999

        • Tsadiras A.K., Margaritis K.G., “An experimental study of dynamics of the Certainty Neuron fuzzy cognitive maps”, Neurocomputing (24), pp. 95-116, 1999.
        • Fouliras P.E., Margaritis K.G., “A parallel demand-driven simulation algoritm for SIMD computers”, Parallel Algorithms and Applications (13), pp. 53-73, 1999.

        1998

        • Tsadiras A.K., Margaritis K.G., “Two Neuron Fuzzy Cognitive Map Dynamics”, Int. J. Computer Math. (67), pp. 47-75, 1998.
        • Kaskalis T.H., Margaritis K.G., “Systolic Artificial Neural Network Prototyping Using Ptolemy”, Int. J. Computer Math. (67), pp. 139-153, 1998.
        • Kaskalis T.H., Margaritis K.G., “An SIMD implementation of optimal linear associative memory Neural Networks”, Neural Parallel and Scientific Computations (6), pp. 373-389, 1998.
        • Tsadiras A.K., Margaritis K.G., “The MYCIN certainty factor handling function as uninorm operator and its use as threshold function in artificial neurons”, Fuzzy Sets and Systems (93), pp. 263-274, 1998.
        • Satratzemi M., Margaritis K.G., Tsouros C.C., “Prescribed multiple domination in graphs”, Computer Mathematics with Applications (35), pp. 109-115, 1998.

        1997

        • Tsadiras A., Margaritis K.G., “Cognitive mapping and Certainty Neuron fuzzy cognitive maps”, Information Sciences (101), pp.109-130, 1997.
        • Goulianas K., Adamopoulos M., Margaritis K.G., “Structured artificial neural networks for fast batch LMS algorithms”, Neural, Parallel and Scientific Computations (5), pp. 549-562, 1997.
        • Margaritis K.G., Evans D.J., “A VLSI processor array for flexible string matching”, Parallel Algorithms and Applications (11), pp. 45-60, 1997.

        1996

        • Tsadiras A.K., Margaritis K.G., “Using Certainty Neurons in Fuzzy Cognitive Maps”, Neural Network World (6), pp.719-728, 1996.
        • Kaskalis T.H., Margaritis K.G., “A reconfigurable systolic Torus for iterative matrix operations”, Parallel Algorithms and Applications (10), pp. 79-92, 1996.

        1995

        • Tsadiras A.K., Margaritis K.G., Mertzios B.G., “Strategic planning using fuzzy cognitive maps”, Studies in Informatics and Control (4), pp. 237-245, 1995.
        • Tsadiras A.K., Mertzios B.G., Margaritis K.G., “Recent advances on the implementation of fuzzy systems using artificial neural networks”, Studies in Informatics and Control (4), pp.85-90, 1995.
        • Margaritis K.G., “On the systolic implementation of associative memory artificial neural networks”, Parallel Computing (21), pp. 825-840, 1995.
        • Margaritis K.G., Evans D.J., “Folding techniques for systolic iterations”, Parallel Algorithms and Applications (7), pp. 87-107, 1995.
        • Margaritis K.G., Goulianas K., Adamopoulos M., Tsouros K.K. and Evans D.J., “On multi-property set operations using neural networks and systolic arrays”, Neural, Parallel and Scientific Computations (3), pp. 1-14, 1995.

        1994

        • Margaritis K.G., Evans D.J, “On systolic general system solution for optimal artificial neural network training”, Int. J. Computer. Math. (54), pp. 33-52, 1994.
        • Margaritis K.G., Evans D.J., “On systolic general system solution and general matrix inversion”, Parallel Algorithms and Applications (3), pp. 193-210, 1994.
        • Margaritis K.G., Evans D.J., “Iterative matrix invesrion on a systolic array: a case of algorithm integration”, Int. J. Computer Math.(51), pp. 95-106, 1994.
        • Margaritis K.G., Adamopoulos M., Goulianas K., Evans D.J., “Artificial neural networks and iterative linear algebra methods”, Parallel Algorithms and Applications (3), pp. 31-44, 1994.

        1992

        • Evans D.J., Margaritis K.G., “Systolic algorithms for VLSI processor arrays”, Electrotechnical Review (59), pp. 61-68, 1992.
        • Margaritis K.G., Evans D.J., “Systolic implementation of neural networks”, Parallel Computing (18), pp. 325-334, 1992.

        1991

        • Evans D.J., Margaritis K.G., “A re-usable systolic array for matrix-vector multiplication”, Int. J. Computer Math. (41), pp. 19-30, 1991.

        1990

        • Evans D.J., Margaritis K.G., “Systolic networks for iterative methods for linear equations using cyclic reduction, II”, Int. J. Computer Math. (33), pp. 21-35, 1990.
        • Evans D.J., Margaritis K.G., “Systolic networks for iterative methods for linear equations using cyclic reduction, I”, Computers and Artificial Intelligence (9), pp.503-520, 1990.
        • Margaritis K.G., Evans D.J., “Systolic designs for Bernoulli's method”, Parallel Computing (15), pp. 227-240, 1990.
        • Evans D.J., Margaritis K.G., “Systolic designs for the calculation of the eigenvalues and eigenvectors of a symmetric tridiagonal matrix”, Int. J. Computer Math. (33), pp. 1-12, 1990.

        1989

        • Evans D.J., Margaritis K.G., “Systolic designs for eigenvalue and eigenvector computations using matrix powers”, Parallel Computing (14), pp.77-87, 1989.
        • Evans D.J., Margaritis K.G., “Systolic block LU decompositions”, Iintegration, the VLSI journal (8), pp. 65-90, 1989.
        • Evans D.J., Margaritis K.G., “Systolic Block LU decomposition and triangular system solution”, J. New Gener. Comput. Syst. (2), pp. 25-45, 1989.
        • Evans D.J., Margaritis K.G., Bekakos M.P., “Systolic and holographic pyramidical soft-systolic designs for successive matrix powers”, Parallel Computing (9), pp. 373-384, 1989.

        1988

        • Evans D.J., Margaritis K.G., “Systolic computation of matrix exponential and other matrix functions”, Int. J. Computer Math. (25), pp. 345-358, 1988.
        • Margaritis K.G., Evans D.J., “Systolic Ring architecture for solving polynomial equations”, Int. J. Computer Math., (25), pp.189-201, 1988.
        • Evans D.J., Margaritis K.G., “Optical processing of banded matrix algorithms using outer product concepts”, Parallel Computing (6), pp. 119-125, 1988.
        • Margaritis K.G., Bekakos M.P., Evans D.J., “Pyramidical pipelining of AO cells for computing successive matrix powers”, IEE Proc. Pt.J, Optoelectronics (135), pp. 276-280, 1988.

        1987

        • Evans D.J., Margaritis K.G., “Systolic Designs for the Root-Squaring method”, Int. J. Computer Math. (22), pp.43-61, 1987.
        • Evans D.J., Margaritis K.G., Bekakos M.P., “On Acousto-optic cell planes to map a R+F algorithm using a 2-D Systolic geometry”, Optics Communications (63), pp. 147-152, 1987.
        • Συνέδρια (139 εγγραφές)

        Περιλαμβάνει Άρθρα σε δημοσιευμένα πρακτικά διεθνών ή ελληνικών συνεδρίων (με κριτές).

          2018

          • Kyriakides G., Margaritis K.G., Neural architecture search with synchronous advantage actor-critic methods and partial training, Proc. 10th Hellenic Conference on Artificial Intelligence (SETN 2018), pp., 2018.
          • Kyriakides G., Margaritis K.G., Towards automated neural design: an open source, distributed neural architecture research framework, Proc. 22nd Panhellenic Conference on Informatics (PCI'2018), pp. 113-116, 2018.

          2015

          • Kokkinos Y., Margaritis K.G., A fast progressive local learning regression ensemble of generalized regression neural networks, Proc. of the 19th Panhellenic Conference on Informatics (PCI'2015), pp. 109-114, Greece, 2015.
          • Kokkinos Y., Margaritis K.G., Multithreaded local learning regularization neural networks for regression tasks, Proc. 16th Engineering Applications of Neural Networks Conference (EANN 2015), pp. 129-138, 2015.

          2013

          • Kokkinos Y., Margaritis K.G., Distributed privacy preserving P2P data mining via Probabilistic Neural Network Committee Machines, Proc. 4th Int. Conference on Information, Intelligence, Systems and Applications (IISA2013).
          • Kokkinos Y., Margaritis K.G., Parallel and local learning for fast Probabilistic Neural Networks in scalable data mining, Proc. 6th Balkan Conference in Informatics, (BCI 2013), pp. 47-52., 2013.
          • Kokkinos Y., Margaritis K.G., A Parallel and Hierarchical Markovian RBF Neural Network: preliminary performance evaluation, Proc. 14th Engineering Applications of Neural Networks Conference (EANN 2013), pp. 340-349, 2013.
          • Michailidis P.D., Margaritis K.G.,, Parallel Computing of Kernel Density Estimation with Different Multi-core Programming Models, Proc. of the 21st Euromicro International Conference on Parallel, Distributed and Network-Based Processing (PDP'2013), pp. 77-85, Belfast, Northern Ireland, 2013.

          2012

          • Michailidis P.D., Margaritis K.G., Computational Comparison of Some Multi-core Programming Tools for Matrix Computations, Proc. of the 14th IEEE International Conference on High Performance Computing and Communications (HPCC-2012), pp. 143-150, Liverpool, UK, 2012.
          • Kouzinopoulos C.S., Michailidis P.D. and K.G. Margaritis K.G., Performance Study of Parallel Hybrid Multiple Pattern Matching Algorithms for Biological Sequences, Proc. of International Conference on Bioinformatics Models, Methods and Algorithms (BIOINFORMATICS 2012), pp. 182-187, Vilamoura, Portugal, 2012.
          • Michailidis P.D., Margaritis K.G., Performance Study of Matrix Computations using Multicore Programming Tools, Proc. of the 5th Balkan Conference on Informatics (BCI'2012), pp. 186-192, Novi Sad, Serbia, 2012.
          • Kokkinos Y., Margaritis K.G., A distributed asynchronous and privacy preserving neural network ensemble selection approach for peer-to-peer data mining, Proc. of the 5th Balkan Conference on Informatics (BCI'2012), pp. 46-51, Novi Sad, Serbia, 2012.
          • Karydi E., Margaritis K.G., Parallel Implementation of the Slope One Algorithm for Collaborative Filtering, Proc. of the 16th Panhellenic Conference on Informatics (PCI'2012), pp. 174-179, Piraeus, Greece, 2012.
          • Michailidis P.D., Margaritis K.G., Implementing Basic Computational Kernels of Linear Algebra on Multicore, Proc. of the 16th Panhellenic Conference on Informatics (PCI'2012), pp. 217-222, Piraeus, Greece, 2012.
          • Kokkinos Y., Margaritis K.G., A Parallel Radial Basis Probabilistic Neural Network for Scalable Data Mining in Distributed Memory Machines, Proc. IEEE 24th International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI), pp. 1094-1099, Athens, Greece, 2012.
          • Michailidis P.D., Margaritis K.G., Efficient Multi-Core Computations in Computational Statistics and Econometrics, Proc. of the 15th IEEE International Conference on Computational Science and Engineering (CSE'2012), pp. 267-274, Pafos, Cyprus, 2012.

          2011

          • Kouzinopoulos C.S., Michailidis P.D., Margaritis K.G., Experimental Results On Multiple Pattern Matching Algorithms For Biological Sequences, Proc. International Conference on Bioinformatics Models, Methods and Algorithms (BIOINFORMATICS '11), Rome, pp. 274-277, 2011.
          • Michailidis P.D., Margaritis K.G., Open Multi Processing (OpenMP) of Gauss-Jordan Method for Solving System of Linear Equations, Proc. 11th IEEE International Conference on Computer and Information Technology (CIT-2011), Pafos, Cyprus, 2011.

          2010

          • Kouzinopoulos C.S., Margaritis K.G., Algorithms for Multiple Keyword Matching: Survey and Experimental Results, IADIS Multi Conference on Computer Science and Information Systems (MCCSIS '10), Freiburg, 2010.
          • Michailidis P.D., Margaritis K.G., Performance Models for Matrix Computations on MultiCore Processors using OpenMP, in the Proceedings of the 11th International Conference on Parallel and Distributed Computing, Applications and Technologies (PDCAT'2010), pp. 375-380, Wuhan, China, 2010.
          • Michailidis P.D., Margaritis K.G., Implementing Parallel LU Factorization with Pipelining on a MultiCore using OpenMP, Proc. 13th IEEE International Conference on Computational Science and Engineering (CSE'2010), pp. 253-260, Hong Kong SAR, China, 2010.
          • Delistavrou C.T., Margaritis K.G., Survey of Software Environments for Parallel Distributed Processing: Parallel Programming Education on Real Life Target Systems Using Production Oriented Software Tools, Proc. 14th Panhellenic Conference on Informatics (PCI'2010), Tripoli, Greece, pp. 231-236, 2010.

          2009

          • Michailidis P.D., Margaritis K.G., Experimental Study on Variants of the Zhu-Takaoka String Matching Algorithm, Proc. 4th Balkan Conference in Informatics (BCI 2009), pp. 116-122, Thessaloniki, 2009.
          • Michailidis P.D., Margaritis K.G, MPI Implementations for Solving Dot – Product on Heterogeneous Platforms, Proc. of the 9th Hellenic European Conference on Computer Mathematics and its Applications (HERCMA 2009), Athens, Greece, 2009.
          • Hadjikyriakou, E., Samaras N., Margaritis K.G., An experimental evaluation of a parallel genetic algorithm using MPI, Proc. 13th Panhellenic Conference on Informatics (PCI '09), pp. 75-79, Corfu, 2009.
          • Kouzinopoulos C.S., Margaritis K.G, String Matching on a multicore GPU using CUDA, Proc. 13th Panhellenic Conference on Informatics (PCI '09), pp. 14-18, Corfu, 2009.
          • K. I. Vegoudakis, K. G. Margaritis, Maglaveras N., A Simple Algorithm Implementation for Pattern-Matching with Bounded Gaps in Genomic and Proteomic Sequences, on the Grid EGEE Platform, using an intuitive User Interface, Proc. Workshop on Biomedical Informatics and Intelligent Approaches in the Support of Genomic Medicine (BMIINT), 5th IFIP Conference on AI Apllications and Innovations, pp.100-109, Thessaloniki, 2009.
          • Vozalis M.G. , Markos A., Margaritis K.G., On the Performance of SVD-based Algorithms for Collaborative Filtering, Proc. 4th Balkan Conference in Informatics (BCI'2009), pp. 245-250, Thessaloniki, 2009.
          • Vozalis M.G., Markos A., Margaritis K.G., Evaluation of standard SVD-based techniques for Collaborative Filtering, Proc. 9th Hellenic European Research on Computer Mathematics and its Applications Conference (HERCMA 2009), Athens, Greece, 24-26 September 2009.

          2008

          • Toutios A., Margaritis K.G., Contribution to Statistical Acoustic-to-EMA Mapping, Proc. 16Th European Signal Processing Conference (EUSIPCO'2008), Lausanne, Switzerland, 2008.
          • Michailidis P.D., Margaritis K.G., A Parallel Implementation for Finding the Longest Common Subsequence, 6th International Conference on Engineering Computational Technology, ECT 2008, Athens, 2008.
          • Kouzinopoulos C.S., Margaritis K.G., Improving the Efficiency of Exact Two Dimensional On-Line Pattern Matching Algorithms, 12th Proc. Panhellenic Conference on Informatics (PCI '08), pp. 232-236, Samos, 2008.
          • C92. Michailidis P.D., K.G. Margaritis K.G, Performance Evaluation of Multiple Approximate String Matching Algorithms Implemented with MPI Paradigm in an Experimental Cluster Environment, Proc 12th Panhellenic Conference on Informatics (PCI '08), pp. 168-172, Samos, 2008.

          2007

          • Michailidis P.D, Margaritis K.G., Generalized Performance Model for Flexible Approximate String Matching on a Distributed System, Proc. 11th Panhellenic Conference on Informatix (PCI'07), volume II, pp. 279-288, Patras, Greece, 2007.
          • Vozalis M.G., Margaritis K.G., A Recommender System using Principal Component Analysis, Proc. 11th Panhellenic Conference on Informatics (PCI'07), volume I, pp. 271-283, Patras, Greece, 2007.
          • Toutios A., Margaritis K.G., Enhancing Acoustic-to-EPG Mapping with Lip Position Information, Proc. 8th Annual Conference of the International Speech Communication Association (Interspeech 2007), pp. 1374-1377, Antwerp, Belgium, 2007.

          2006

          • Michailidis P.D., Margaritis K.G., Implementation of a Programmable Array Processor Architecture for Approximate String Matching Algorithms on FPGAs, Proc. 13th Reconfigurable Architectures Workshop (RAW 2006), 20th IEEE International Parallel & Distributed Processing Symposium, Rhodes, 2006.
          • Toutios A., Margaritis K.G., Learning Electropalatograms from Acoustics, Proc. IEEE International Conference on Accoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP 2006), Toulouse, France, 2006.
          • Paschaloudi V.N., Margaritis K.G., Listening to deaf: A Greek sign language translator, 2nd IEEE International Conference on Information & Communication Technologies: from Theory to Applications, (ICTTA'06), volume I, pp. 859-863, Damascus, 2006.

          2005

          • Kaklamanos D., Margaritis K., Personalized News Access, Proc. 7th International Conference on Adaptive and Natural Computing Algorithms (ICANNGA '2005), Coimbra, Portugal, pp. 397-400, 2005.
          • P.D. Michailidis and K.G. Margaritis, A Programmable Array Processor Architecture for Flexible Approximate String Matching Algorithms, Proc. 2005 International Conference on Parallel Processing Workshops (ICPP'2005), pp. 201-209, Oslo, 2005.
          • Paschaloudi V.N., Margaritis K.G., Recognizing Mixed Sentences of Signs and Finger-Spelled Words for Greek Sign Language, Proc. 10th International Conference on Speech and Computing (SPECOM'2005), Patras, 2005.
          • Toutios A., Margaritis K.G.: "Learning Articulation from Cepstral Coefficients, Proc. 10th International Conference "Speech and Computer" (SPECOM'2005), Patras, 2005.
          • Toutios A., Margaritis K.G., Mapping between the Speech Signal and Articulatory Trajectories , Proc. 7th Hellenic European Conference on Computer Mathematics and its Applications (HERCMA 2005), Athens, 2005.
          • M. G. Vozalis and K. G. Margaritis, Applying SVD on Item-based Filtering, Proc. International Workshop on Recommender Agents and Adaptive Web-based Systems (RAAWS'05), 5th IEEE International Conference of Intelligent Systems Design and Applications (ISDA05), pp. 464-469, Wroclaw, Poland, 2005.

          2004

          • Vozalis M. and Margaritis K.G, "On the Combination of Collaborative and Item-based Filtering", Proc 3rd Hellenic Conference on Artificial Intelligence (SETN 04), Samos, Greece, 2004.
          • Vozalis M.G. and Margaritis K.G, "Collaborative Filtering enhanced by Demographic Correlation", presented at the AIAI Symposium on Professional Practice in AI, of the 18th World Computer Congress, Toulouse, France, 22-27 August 2004.
          • Vozalis M. and Margaritis K.G, "Enhancing Collaborative Filtering with Demographic Data: The case of Item-based Filtering", presented at the fourth International Conference of Intelligent Systems Design and Applications (ISDA04), Budapest, Hungary, 26-28 August 2004.
          • Typou T., V. Stefanidis, P.D. Michailidis and Margaritis K.G, “Implementing Matrix Multiplication on an MPI Cluster of Workstations”, in Proceedings of the 1st International Conference "From Scientific Computing to Computational Engineering" (IC-SCCE'2004), Athens, Greece, 2004.
          • Typou T., V. Stefanidis, P.D. Michailidis and Margaritis K.G, “Matrix-Vector Multiplication on a Cluster of Workstations”, in Proceedings of the 1st International Conference "From Scientific Computing to Computational Engineering" (IC-SCCE'2004), Athens, Greece, 2004.
          • Toutios A., Margaritis K.G, "Estimating Tongue-Palate Contact Patterns from the Speech Signal", in Proceedings of the 9th International Conference "Speech and Computer" (SPECOM'2004), St. Petersburg, 2004.
          • Stefanidis V.K., Margaritis K.G., “Algorithm Based Fault Tolerance: Review and experimental study”, Proc. International Conference of Numerical Analysis and Applied Mathematics 2004 (ICNAAM 2004), Chalkis, Greece, 2004.
          • Pashaloudi V. and Margaritis K.G., "A performance study of a recognition system for Greek Sign Language alphabet letters”, in Proceedings of SPECOM'2004, 9th International Conference "Speech and Computer", St. Petersburg, 20-22 September 2004.

          2003

          • Vozalis E.G., Margaritis K.G., “Recommender Systems: An Experimental Comparison of two Filtering Algorithms”, in the Proceedings of the 9th Panhellenic Conference on Informatics (PCI 2003), Thessaloniki, Greece, 2003.
          • Toutios A., Margaritis K.G., “Acoustic-to-Articulatory Inversion of Speech: A Review”, In Proceedings of the International 12th Turkish Symposium on Artificial Intelligence and Neural Networks (TAINN-2003), Canakkale, Turkey, July 2003.
          • Pashaloudi V., Margaritis K.G., “Comparison of Grammars used for Greek Sign Language Recognition”, in the Proceedings of the 12th Turkish Symposium on Artificial Intelligence and Neural Networks (TAINN 2003), 1-2 July, Chanakkale, Turkey, 2003.
          • Stefanidis V.K., Margaritis K.G., “Algorithm Based Fault Tolerant Matrix Operations: the Block Checksum Method”, in Proceedings of the 6th Hellenic European Conference on Computer Mathematics and its Applications (HERCMA-2003), Athens, 2003.
          • Toutios A., Margaritis K.G., “A Rough Guide to the Acoustic-to-Articulatory Inversion of Speech”, In Proceedings of the 6th Hellenic European Conference on Computer Mathematics and its Applications (HERCMA-2003), Athens, Greece, September 2003.
          • Vozalis E., Margaritis K.G., “Analysis of Recommender Systems' Algorithms”, in Proceedings of the 6th Hellenic European Conference on Computer Mathematics and its Applications (HERCMA-2003), Athens, Greece, September 2003.
          • Michailidis P.D., Margaritis K.G., “Bit-Level Processor Array Architecture for Flexible String Matching”, in Proceedings of the 1st Balkan Conference in Informatics (BCI'2003), Thessaloniki, Greece, 2003.
          • Michailidis P.D., Margaritis K.G., “Performance Analysis of Approximate String Searching Implementations for Heterogeneous Computing Platform”, in Proceedings of the 2003 International Conference on Parallel Processing Workshops (ICPP'2003), Kaohsiung, Taiwan, pp. 173-180, 2003.
          • Pashaloudi V., Margaritis K.G., “Towards an Assistive Tool for Greek Sign Language Communication”, in the Proceedings of the 3rd IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT 2003), Athens, Greece, 9-11 July 2003.
          • Pashaloudi V., Margaritis K.G., “Feature Extraction and Sign Recognition for Greek Sign Language”, in the Proceedings of the 11th IEEE Mediterranean Conference on Control and Automation (MED 2003), Rhodos, Greece, 17-20 June 2003.
          • Pashaloudi V., Margaritis K.G., “On Feature Extraction and Sign Recognition for Greek Sign Language”, in the Proceedings of the 7th IASTED Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing (ASC 2003), Banff, Alberta, Canada, 14-16 July 2003.
          • Michailidis P.D., Margaritis K.G., “Parallel Architecturefor Flexible Approximate Text Searching”, accepted for presentation in 7th WSEAS Int. Conf. On Cicuits, Systems, Communications and Computers (CSCC '03), 2003.
          • Digalakis J., Margaritis K.G., “Parallel Evolutionary Algorithms using Message-Passing Interface”, in Proceedings of the International Conference on Computer, Communication and Control Technologies Orlando, USA 2003.
          • Michailidis P.D., Margaritis K.G., Flexible Approximate String Matching Application on a Heterogenous Distributed Environment”, (PDPTA'03), Las Vegas, USA, vol. 1, pp. 164-172, 2003.

          2002

          • Toutios A., Margaritis K.G., Development of a Text-Dependent Speaker Identification System with the OGI Toolkit, in Proceedings of the 2nd Hellenic Conference on Artificial Intelligence (SETN 2002), Thessaloniki, Greece, vol. II, pp. 525-530, 2002.
          • Pashaloudi V.N., Margaritis K.G., “Hidden Markov Models for Sign Language Recognition: a Review”, in Proc 2nd Hellenic Conference on Artificial Intelligence (SETN 2002), Thessaloniki, Greece, vol. II, pp.343-354, 2002.
          • Kaskalis T.H., Margaritis K.G., “Minimum Time Step Count for the Transposition of Matrices on the Reconfigurable Mesh”, in Proceedings of the First Workshop on Application Specific Processors (WASP'2002), Instabul, Turkey, 2002.
          • Michailidis P.D., Margaritis K.G., “A Processor Array for Approximate Limited Expression Matching”, in Proceedings of the First Workshop on Application Specific Processors (WASP'2002), Instabul, Turkey, pp. 137-144, 2002.
          • Michailidis P.D., Margaritis K.G., “Implementation of the Approximate String Matching Application on a Cluster of Heterogeneous Workstations” in Proc. of the 2002 International Symposium on Parallel and Distributed Computing (ISPDC'2002), pp. 193-204, 2002.
          • Pashaloudi V., Margaritis K.G., “Hidden Markov Models for Greek Sign Language Recognition”, Proc. 2nd WSEAS International Conference on Signal, Speech and Image Processing, Skiathos, Greece, pp. 265-270, 2002.

          2001

          • Pashaloudi V.N, Margaritis K.G., “On Greek sign language alphabet character recognition: using back-propagation neural networks”, Proc HERCMA 2001, 5th Hellenic-European Conference on Computer Mathematics and its Applications, Athens, 2001.
          • Kaptan A.N., Margaritis K.G., “Computer simulators for teaching concurrent programming, Proc HERCMA 2001”, 5th Hellenic-European Conference on Computer Mathematics and its Applications, Athens, 2001.
          • Karaminis T.N., Margaritis K.G., “Computer assisted writing of Greek sign language with Signwriting”, Proc HERCMA 2001, 5th Hellenic-European Conference on Computer Mathematics and its Applications, Athens, 2001.
          • Michailidis P.D., Margaritis K.G., “Implementation of the String Matching Problem on a Cluster of Workstations”, in Proceedings of the 8th Pan-Hellenic Conference on Informatics (PCI 2001), Nicosia, Cyprus, Vol. 2, pp. 72-81, 2001.
          • Tsadiras A.K., Kouskouvelis I., Margaritis K.G., “Making Political Decisions using Fuzzy Cognitive Maps: The FYROM crisis”, in Proceedings of the 8th Panhellenic Conference on Informatics (PCI 2001), Nicosia, Cyprus, pp. 501-510, 2001.
          • Vozalis E., Nicolaou A., Margaritis K.G., “Intelligent techniques for Web applications: review and educational application, Proc HERCMA 2001”, 5th Hellenic-European Conference on Computer Mathematics and its Applications, Athens, 2001.
          • Tsadiras A.K., Kouskouvelis I., Margaritis K.G., “Fuzzy cognitive maps as a decision support system for political decisions: the case of Great Albania”, Proc HERCMA 2001, 5th Hellenic-European Conference on Computer Mathematics and its Applications, Athens, 2001.
          • Kaskalis T.H., Margaritis K.G., Dagdilelis V., Evangelidis G., “Tight lower bound for matrix transposition on the reconfigurable mesh”, Proc HERCMA 2001, 5th Hellenic-European Conference on Computer Mathematics and its Applications, Athens, 2001.
          • Kaskalis T.H, Dagdilelis V, Evangelidis G., Margaritis K.G., “Implementing applications on small robots for educational purposes: programming the LEGO Mindstorms”, Proc HERCMA 2001, 5th Hellenic-European Conference on Computer Mathematics and its Applications, Athens, 2001.
          • Michailidis P.D, Margaritis K.G., “Implementing string searching algorithms on a network of workstations using MPI”, Proc. HERCMA 2001, 5th Hellenic-European Conference on Computer Mathematics and its Applications, 2001.
          • Digalakis J., Margaritis K.G., “A multipopulation memetic model for the maintenance scheduling problem”, Proc HERCMA 2001, 5th Hellenic-European Conference on Computer Mathematics and its Applications, Athens, 2001.
          • Digalakis J., Margaritis K.G., “A parallel cultural algorithm for the electrical generator scheduling problem”, Proc. 1st Hellenic Conference on Robotics, Factories and Industrial Automation (KTISIVIOS 2001), Santorini, 2001.
          • Digalakis J., Margaritis K.G., “A parallel environment for Optimization Problems”, First Cracow Grid Workshop, Cracow, Poland, November 5-7, 2001.
          • Michailidis P.D., Margaritis K.G.,, “Text searching application on a heterogeneous cluster of workstations”, Proc.8th Euro PVM/MPI Conference (PVM/MPI 2001), Santorini, Lecture Notes in Computer Science (2131), pp. 378-385, 2001.
          • Tsinakos A.A., Margaritis K.G., “See Yourself IMprove (SYIM) Implementing an educational environment for the provision of personalized distance education services and the formulation of student models”, in Proceedings of the WebNet 2001 - World Conference of the Web Society, Oct. 23-27,Orlando, Florida, USA 2001.
          • Michailidis P.D., Margaritis K.G., “Parallel Text Searching Application on a Heterogeneous Cluster of Workstations”, in Proceedings of the 3rd International Conference on Parallel Processing Workshops (ICPPW'01), Valencia, Spain, pp. 169-175, 2001.
          • Michailidis P.D., Margaritis, K.G., String matching problem on a cluster of personal computers: performance modeling, Proc.15th International Conference Systems for Automation of Engineering and Research (SAER'2001), Sofia, 2001.
          • Michailidis, P.D., Margaritis K.G., “String matching problem on a cluster of personal computers: experimental results”, Proc. 15th International Conference Systems for Automation of Engineering and Research (SAER'2001), Sofia, 2001.
          • Digalakis J., Margaritis K.G., “A Parallel hybrid evolutionary algorithm for the electrical generator scheduling problem”, 5th World Multiconference on Systemics, Cybernetics and Informatics (SCI 2001) and the 7th International Conference on Information Systems Analysis and Synthesis (ISAS 2001 ), (XVI), pp. 397-402, Orlando-Florida, 2001.
          • Digalakis J., Margaritis K.G., “A Parallel memetic algorithm for the maintenance scheduling problem”, 5th World Multiconference on Systemics, Cybernetics and Informatics (SCI 2001) and the 7th International Conference on Information Systems Analysis and Synthesis (ISAS 2001), (VII), pp. 343-347, Orlando-Florida 2001.
          • Digalakis J., Margaritis K.G., “A parallel memetic algorithm for solving optimization problems”, Proc. 4th Meta-heuristics International Conference, (I), pp. 121-125, Porto 2001.

          2000

          • Digalakis J., Margaritis K.G., “An experimental study of benchmarking functions for genetic algorithms”, Proc. IEEE Conference on Transactions, Systems Man and Cybernetics, pp. 3810-3815, Nashville-Tennessee, 2000.

          1999

          • Digalakis J., Margaritis K.G., “An experimental study of genetic algorithms using PGAPack”, 7th Panhellenic Conference on Informatics, pp 34-40, Ioannina, 1999.
          • Tsinakos A.A. , Margaritis K.G., “Student modelling review - what can be learned for distance education?”, Proc. World Conf. of Web Society, WebNet ’99, pp. 1071-1076, Honolulu, 1999.
          • Tsadiras A.K., Margaritis K.G., “Comparing the inference capabilities of three fuzzy congitive map systems”, Proc. 3rd IMACS International Multiconference on Circuits, Systems, Communications and Computers, pp. 133-137, Athens, 1999.
          • Tsadiras A.K., Margaritis K.G, “A new balance degree for fuzzy cognitive maps”, Proc. European Symposium on Intelligent Techniques, ESIT'99, Crete, 1999.

          1998

          • Kaskalis T.H., Margaritis K.G., "Minimum singular value estimation of bipolar matrices", Proc. HERCMA ’98, Hellenic-European Conf. on Computer Mathematics and its Applications, pp. 371-377, 1998.
          • Kati S., Margaritis K.G., "Simulation-based algorithms for Bayesian belief networks", Proc. HERCMA '98, 3rd Hellenic-European Conf. in Mathematics and Informatics, pp. 394-402, Athens, 1998.

          1997

          • Tsadiras A.K., Margaritis K.G., “Experimental study of dynamical behaviour of fuzzy cognitive maps for various transfer functions”, Proc. 6th Panhellenic Conference on Informatics, Athens, pp. 238-248, 1997.
          • Fouliras P., Margaritis K.G., “Par_lists: a parallel VLSI simulation algorithm”, Proc. 6th Panhellenic. Conference on Informatics, pp. 380-389, Athens, 1997.
          • Fouliras P.E., Margaritis K.G., Evans D.J., “A null-event demand-driven parallel simulation algorithm for SIMD computers”, Proc. HERMIS '96, 3rd Hellenic-European Conf. in Mathematics and Informatics, pp. 588-595, Athens, 1997.
          • Kaskalis T.H., Margaritis K.G., “Using the reconfigurable systolic torus for general matrix iterative methods”, Proc. HERMIS '96, 3rd Hellenic-European Conf. in Mathematics and Informatics, pp. 596-603, Athens, 1997.
          • Tsadiras T.H., Margaritis K.G., Mertzios B.G., “Causal modelling using artificial neural networks with uncertainty handling capabilities”, Presented in HERMIS '96, 3rd Hellenic-European Conf. in Mathematics and Informatics, pp. 358-365, Athens, 1997.
          • Tsinakos A.A., Margaritis K.G., “E-WISD, an ITS high-school classroom training”, Proc. 8th Int. PEG Conference, Sozopol, pp. 105-110. Also invited as position paper in AIED '97, Tokyo 1997.
          • Tsinakos A.A., Margaritis K.G., “Search Advisor: training Internet users towards search sessions”, Proc. North America Web Conference, N.A.Web '97, Fredericton, pp. 195-202, 1997.
          • Tsinakos A.A., Margaritis K.G., “On the use of librarians selection routines in Web search”, Proc. World Conf. of Web Society, WebNet '97, Toronto, pp. 546-551, 1997.
          • Tsadiras A., Margaritis K.G., “Recursive Certainty Neurons and an experimental study of their dynamical behaviour”, Proc. European Congress on Intelligent Techniques and Soft Computing (EUFIT '97), pp. 510-515, Aachen, 1997.

          1996

          • Tsinakos A., Margaritis K.G., “MENTOR: Inetrnet search advisor and information retrieval system”, Proc. World Conf. of Web Society, WEBNET '96, San Francisco, pp. 583-584, 1996.
          • Kaskalis T.H., Margaritis K.G., Evans D.J., “Data interleaving and 2-slow automata for re-usable systolic arrays”, Proc. 2nd Int. Conf on Massively Parallel Systems, MPCS '96, Ischia, IEEE Press, pp. 293-299, 1996.
          • Kaskalis T.H., Margaritis K.G., “Systolic array prototyping using the Ptolemy environment”, Proc. 3rd IEEE Int. Conf. on Electronics, Circuits and Systems, Rhodes, pp. 663-666, 1996.
          • Kaskalis T.H.., Margaritis K.G., “Matrix polynomial computations on Reconfigurable systolic Torus”, Proc. 3rd Int. Workshop in Signal Image Processing, IWSIP '96, Manchester, pp. 687-690, 1996.

          1995

          • Kaskalis T.H., Margaritis K.G., Evans D.J., “Data interleaving and c-slow automata on re-usable systolic arrays for matrix operations”, Proc. 5th Panhellenic Conference on Informatics, pp. 791-801, Athens, 1995.
          • Tsadiras A.K., Margaritis K.G., “A study of two-unit extended fuzzy cognitive maps”, Proc. 5th Panhellenic. Conference on Informatics, Athens 1995.
          • Tsadiras A.K., Margaritis K.G., “On transition and convergence properties of fuzzy cognitive maps”, Proc. HERMIS '94, 2nd Hellenic-European Conf. in Mathematics and Informatics, pp. 917-924, Athens, 1995.
          • Margaritis K.G., Evans D.J., “Systolic optimal linear associative memories”, Proc. HERMIS '94, 2nd Hellenic-European Conf. in Mathematics and Informatics, pp. 847-854, Athens, 1995.
          • Tsadiras A.K., Margaritis K.G., “Performance analysis of stable two-dimensional extended fuzzy cognitive maps”, Proc. Int. Conf. on Digital Signal Processing, Cyprus, pp. 662-667, 1995.
          • Tsadiras A.K., Margaritis K.G., “Introducing memory and decay factors in fuzzy cognitive maps”, Proc. Int. Symposium on Fuzzy Logic ISFL'95, Zurich, pp. B2-B9, 1995.
          • Satratzemi M., Margaritis K.G., Tsouros C.C., “Prescribed multiple domination in graphs”, Proc. Int. Conf. on Digital Signal Processing, Cyprus, pp. 287-293, 1995.
          • Kaskalis T., Margaritis K.G., Evans D.J., “Data interleaving and c-slow automata for linear re-usable systolic arrays”, Proc. Int. Conf. on Digital Signal Processing, pp. 760-766, 1995.

          1993

          • Margaritis K.G., Goulianas K., Adamopoulos M., Tsouros K.K., “Searching for the occurrences of a substring in a text using neural nets”, Proc. 2nd Balcan Conf. on Operational Research, pp. 784-794, Thessaloniki, 1993.
          • Margaritis K.G., Satratzemi M., Kalfakakou R., “Parallel and distributed algorithms for optimisation of non-linear function with linear constraints”, Proc. 2nd Balcan Conf. on Operational Research, pp. 571-583, Thessaloniki, 1993.
          • Margaritis K.G., Adamopoulos M., Goulianas K., “Multiproperty set operations using neural networks”, Proc. 4th Panhellenic. Conference on Informatics, pp. 495-506, Patras, 1993.
          • Satratzemi M., Margaritis K.G., “On the distributed implementation of an algorithm for finding minimum dominating sets”, Proc. HERMIS '92, 1st Hellenic-European Conf. in Mathematics and Informatics, pp. 391-398, Athens, 1993.
          • Margaritis K.G., Adamopoulos M., Goulianas K., “Structured networks for matrix iterative methods”, Proc. HERMIS '92, 1st Hellenic-European Conf. in Mathematics and Informatics, pp. 499-508, Athens, 1993.
          • Petridis V., Adamidis P., Margaritis K.G., “On the realisation of Back-Propagation on a Transputer based system”, Proc. Int. Conf. Of Artificial Neural Networks, ICAAN '93, Amsterdam, pp. 1085, 1993.
          • Margaritis K.G., Trakatelis G., Maglaveras N., Strintzis M.G., “Parallel iterative methods for cardiac muscle simulation”, Proc. PACTA '92, Int. Conf. on Parallel Computing and Transputer Applications '92, Barcelona, IOS Press, pp. 447-456, 1993.

          1992

          • Margaritis K.G., Tsouros K.K., Adamopoulos M., Evans D.J., “Systolic and optical implementation of neural networks for searching sets of properties”, Proc. Parallel Computing '91, London, pp. 229-239, 1992.

          1991

          • Margaritis K.G., Evans D.J., “Systolic iterative algorithms for linear system solution”, Proc. 3rd Hellenic. Conference on Informatics, pp. 156-170, Athens, 1991.
          • Evans D.J., Margaritis K.G., “Simulation of optical systolic and neural network algorithms using occam”, Proc. 14th World Occam and Transputer User Group Technical Meeting: Occam and Transputer - Current Developments; IOS Press, pp. 100-110, 1991.
          • Evans D.J., Margaritis K.G., “Systolic algorithms for VLSI processor arrays” Invited paper, Mediterranean Electrotechnical Conference, MEleCon '91, Ljubljana, 1991.

          1988

          • Margaritis K.G. Evans D.J., “Systolic multi-colour matrix iterative methods”, Proc. 12th IMACS World Congress on Scientific Computation, Paris, pp. 62-64, 1988.

          1987

          • Evans D.J., Margaritis K.G., “A Reusable systolic optical matrix multiplication processor with applications”, Proc. SPIE, Real Time Signal Processing X (827), pp. 216-225, 1987.
          • Evans D.J., Margaritis K.G., “Improved systolic designs for the iterative solution of linear systems”, Proc. Int. Conf. on Numerical Methods in Engineering: Theory and Applications, NUMETA '87, Swansea, pp. S18/1-S18/17, 1987.
          • Margaritis K.G., Evans D.J., “Optical Gauss elimination algorithms using matrix outer products”, Proc. 7th Int. Congress of Cybernetics and Systems, London, pp. 622-630, 1987.
          • Evans D.J., Bekakos M.P., Margaritis K.G., “Optical 'Dequenes' for a 'R and F' systolic LU-factorization of tridiagonal systems”, Proc. SPIE, Advances in Image Processing (804), pp. 314-324, 1987.
          • Evans D.J., Margaritis K.G., “Optical implementation of banded matrix algorithms using outer products”, Proc. SPIE, Advances in Image Processing (804), pp. 38-44, 1987.
          Wheelchair Blue
          Accessibility Tools
          Fonts PlusIncrease Text
          Fonts MinusDecrease Text
          ContrastHigh Contrast
          GrayscaleGrayscale
          Readable FontReadable Font