Навигација

МС1ПСЗ - Проналажење скривеног знања

Спецификација предмета
НазивПроналажење скривеног знања
АкронимМС1ПСЗ
Студијски програмЕлектротехника и рачунарство
Модулмодул Рачунарска техника и информатика
Тип студијамастер академске студије
Наставник (предавач)
    Наставник/сарадник (вежбе)
      Наставник/сарадник (ДОН)
        Број ЕСПБ6.0Статус предметаизборни
        Условљност другим предметимаБазе података 1, Експертски системи
        Циљеви изучавања предметаУпознати 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.
        Исходи учења (стечена знања)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 наставеМетоди 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 наставеИсти као и за теоријску наставу. Примери рада конкретних алгоритама и алата, укључујући Protege и Microsoft SQL Server: Integration and Analysis Services.
        Литература
        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. Најновији радови по избору предавача
        Број часова активне наставе недељно током семестра/триместра/године
        ПредавањаВежбеДОНСтудијски и истраживачки радОстали часови
        22
        Методе извођења наставеПредавања, аудиторне вежбе са демонстрацијама, пројект
        Оцена знања (максимални број поена 100)
        Предиспитне обавезеПоенаЗавршни испитПоена
        Активности у току предавања0Писмени испит20
        Практична настава0Усмени испит20
        Пројекти60
        Колоквијуми0
        Семинари0