Почетна

Информације о предмету

Спецификација предмета
Назив предмета Проналажење скривеног знања
Акроним МС1ПСЗ
Студијски програм Електротехника и рачунарство
Модул модул Рачунарска техника и информатика
Тип студија мастер академске студије
Наставник (за предавања) проф. др Вељко Милутиновић
Наставник/сарадник (за вежбе) доц. др Бојан Фурлан
Наставник/сарадник (за ДОН)
Број ЕСПБ 6 Статус предмета изборни
Услов Базе података 1, Експертски системи
Циљ предмета Упознати студенте са основним појмовима и принципима машинског учења, data mining-а, технологијама Семантичког Веба, као и моделовања концепата. Упознати студенте са принципима пројектовања и имплементације data mining модела и онтологија Семантичког Веба.
Исход предмета Студенти ће бити у стању да разумеју како се знање и подаци концептуализују, организују, дохватају, претражују и смештају. Такође, поседоваће знање о машинском учењу, data mining-у, Семантичким Веб технологијама и моделовању концепата.
Садржај предмета
Садржај теоријске наставе Методи прикупљања, представљања и обрађивања података. Стабла одлучивања, индуктивно учење, Bayesian учење, неуралне мреже, генетски алгоритам, Instance-based учење. Асоциајтивна правила и класификација. Семантичке Веб технологије и концептуалне мреже, моделовање концепата.
Садржај практичне наставе Исти као и за теоријску наставу. Примери рада конкретних алгоритама и алата, укључујући Protege и Microsoft SQL Server: Integration and Analysis Services.
Литература
1Jiawei Han, Micheline Kamber, Data Mining: Concepts and Techniques, Morgan Kaufmann Publishers, USA
2H. Peter Alesso, Craig F. Smith, Developing Semantic Web Service, A K Peters, USA
3Larose D. , Discovering Knowledge in Data: An Introduction to Data Mining, Wiley, 2005
4Antoniou G., van Harmelen F. , A Semantic Web Primer, Second Edition, Cooperative Information Systems, The MIT Press, 2009
5Најновији радови по избору предавача
Број часова активне наставе недељно током семестра/триместра/године
Предавања Вежбе ДОН Студијски и истраживачки рад Остали часови
2 2
Методе извођења наставе Предавања, аудиторне вежбе са демонстрацијама, пројект
Оцена знања (максимални број поена 100)
Предиспитне обавезе Поена Завршни испит Поена
Активности у току предавања 0 Писмени испит 20
Практична настава 0 Усмени испит 20
Пројекти 60
Колоквијуми 0
Семинари 0