Navigacija

13M111PSZ - Pronalaženje skrivenog znanja

Specifikacija predmeta
Naziv Pronalaženje skrivenog znanja
Akronim 13M111PSZ
Studijski program Elektrotehnika i računarstvo
Modul modul Računarska tehnika i informatika
Tip studija master akademske studije
Nastavnik (predavač)
Nastavnik/saradnik (vežbe)
Nastavnik/saradnik (DON)
    Broj ESPB 6.0 Status predmeta izborni
    Uslovljnost drugim predmetima Baze podataka 1, Ekspertski sistemi
    Ciljevi izučavanja predmeta Upoznati studente sa osnovnim pojmovima i principima mašinskog učenja, data mining-a, tehnologijama Semantičkog Veba, kao i modelovanja koncepata. Upoznati studente sa principima projektovanja i implementacije data mining modela i ontologija Semantičkog Veba.
    Ishodi učenja (stečena znanja) Studenti će biti u stanju da razumeju kako se znanje i podaci konceptualizuju, organizuju, dohvataju, pretražuju i smeštaju. Takođe, posedovaće znanje o mašinskom učenju, data mining-u, Semantičkim Veb tehnologijama i modelovanju koncepata.
    Sadržaj predmeta
    Sadržaj teorijske nastave Metodi prikupljanja, predstavljanja i obrađivanja podataka. Stabla odlučivanja, induktivno učenje, Bayesian učenje, neuralne mreže, genetski algoritam, Instance-based učenje. Asociajtivna pravila i klasifikacija. Semantičke Veb tehnologije i konceptualne mreže, modelovanje koncepata.
    Sadržaj praktične nastave Isti kao i za teorijsku nastavu. Primeri rada konkretnih algoritama i alata, uključujući Protege i Microsoft SQL Server: Integration and Analysis Services.
    Literatura
    1. Jiawei Han, Micheline Kamber, Data Mining: Concepts and Techniques, Morgan Kaufmann Publishers, USA
    2. H. Peter Alesso, Craig F. Smith, Developing Semantic Web Service, A K Peters, USA
    3. Larose D. , Discovering Knowledge in Data: An Introduction to Data Mining, Wiley, 2005
    4. Antoniou G., van Harmelen F. , A Semantic Web Primer, Second Edition, Cooperative Information Systems, The MIT Press, 2009
    5. Najnoviji radovi po izboru predavača
    Broj časova aktivne nastave nedeljno tokom semestra/trimestra/godine
    Predavanja Vežbe DON Studijski i istraživački rad Ostali časovi
    2 2
    Metode izvođenja nastave Predavanja, auditorne vežbe sa demonstracijama, projekt
    Ocena znanja (maksimalni broj poena 100)
    Predispitne obaveze Poena Završni ispit Poena
    Aktivnosti u toku predavanja 0 Pismeni ispit 20
    Praktična nastava 0 Usmeni ispit 20
    Projekti
    Kolokvijumi 0
    Seminari 60