MS1SZP - Sistemi za podršku odlučivanja u medicini

Specifikacija predmeta
Naziv		Sistemi za podršku odlučivanja u medicini
Akronim		MS1SZP
Studijski program		Elektrotehnika i računarstvo
Modul		modul Biomedicinski i ekološki inženjering
Tip studija		master akademske studije
Nastavnik (predavač)
Nastavnik/saradnik (vežbe)
Nastavnik/saradnik (DON)
Broj ESPB		6.0	Status predmeta	izborni
Uslovljnost drugim predmetima
Ciljevi izučavanja predmeta		Upoznavanje sa osnovnim automatizovanim metodama odlučivanja u medicinskom domenu.
Ishodi učenja (stečena znanja)		Ovladavanje metodama analize, sinteze i evaluacije automatizovanih sistema odlučivanja u medicinskom domenu.
Sadržaj predmeta
Sadržaj teorijske nastave		Verovatnosne metode odčučivanja.Evaluacija konkurentskih hipoteza Bajesovskom analizom. Induktivne metode zasnovane na minimizaciji rizika. Metode odlučivanja zasnovane na eksplicitnom znanju. Evaluacija sistema odlučivanja.
Sadržaj praktične nastave		Ovladavanje programskom podrškom za empirijsko induktivno odlučivanje, selekciju najinformativnijih atributa u procesu odlučivanja, kao i procenu efikasnosti sintetisanih sistema.
Literatura
R.O.Duda, P.E.Hart, "Pattern Classification", Second Edition, John Waley & Sons, 2001. T.Hastie, R. Tibshirani, J. Friedman, "The Elements of Statistical Learning, Data Mining, Inference, and Prediction", Springer, 2001. C.M.Bishop, "Pattern Recognition and Machine Learning", Springer, 2006. R.P.W. Duin, P. Juszczak, P. Paclik, E. Pekalska, D. de Ridder, D.M.J. Tax, PRTools4, A Matlab Toolbox for Pattern Recognition, Delft University of Technology, 2004.
Broj časova aktivne nastave nedeljno tokom semestra/trimestra/godine
Predavanja	Vežbe	DON	Studijski i istraživački rad	Ostali časovi
3	1
Metode izvođenja nastave
Ocena znanja (maksimalni broj poena 100)
Predispitne obaveze		Poena	Završni ispit	Poena
Aktivnosti u toku predavanja		10	Pismeni ispit	30
Praktična nastava		30	Usmeni ispit	0
Projekti		0
Kolokvijumi		30
Seminari		0