Ekspertski sistemi i podrška kliničkom odlučivanju | Faculty of Technical Sciences

Subject: Ekspertski sistemi i podrška kliničkom odlučivanju (22.EAI067)

Type of studies	Title
Master Academic Studies	Artificial Intelligence and Machine Learning (Year: 2, Semester: Winter)

General information:

Category	Professional-applicative
Scientific or art field	Applied Computer Science and Informatics
ECTS	6

Upoznavanje studenata sa ekspertskim sistemima i njihovom ulogom u okviru veštačke inteligencije. Razumevanje i usvajanje znanja i metoda neophodnih za realizaciju sistema baziranog na znanju u medicini koji se oslanja na primenu metoda mašinskog učenja. Razvoj ekspertskog softverskog rešenja koji podrazumeva sve faze i probleme u procesu odabira, implementacije i validacije metode mašinskog učenja.

Studenti prepoznaju domene u kojima postoji potreba za razvoj ekspertskog sistema i upravljanje znanjem. Samostalno oblikuju zahteve i dizajniraju i implementiraju inteligentne softverske sisteme za podršku odlučivanju. Posebno poznaju problematiku sistema za podršku kliničkom odlučivanju. Zasnivaju implementacije na metodama mašinskog učenja. Analiziraju, upoređuju i traže najbolje programsko rešenje za realizaciju sistema veštačke inteligencije.

Definicija ekspertskog sistema. Formalna reprezentacija znanja. Prosti i složeni ekspertski sistemi. Sistemi odlučivanja. Mehanizmi donošenja odluke. Algoritamska dijagnostika. Prikupljanje i skladištenje podataka i etički aspekti upotrebe medicinskih podataka. Pretprocesiranje podataka i inženjering karakteristika. Prepoznavanje i rešavanje problema u ovim procesima. Upoređivanje i izbor modela mašinskog učenja. Merenje performansi modela mašinskog učenja. Dizajn validnih eksperimenata za razvoj modela mašinskog učenja u okviru implementacije ekspertskog sistema.

Oblici izvođenja nastave su: predavanja, praktičan rad na računaru, samostalna izrada projekta i konsultacije. Predavanja se izvode uz prezentacije gde se demonstriraju teorijski okviri, programske tehnike, postojeća rešenja i naučni pravci istraživanja. Na vežbama studenti samostalno rade zadatke koji prate teme obrađene na predavanjima. Svi studenti su dužni da urade i domaće zadatke koji se pregledaju i kratko brane. Projekat se realizuje do kraja semestra i podrazumeva implementaciju jednog ekspertskog sistema. Radi se samostalno i brani na kraju semestra. Usmeni ispit se polaže u svim ispitnim rokovima.

Authors	Title	Year	Publisher	Language
Kuhn Max, Johnson Kjell	Feature Engineering and Selection: A Practical Approach for Predictive Models	2019	CRC Press	English
Akerkar Rajendra	Knowledge-based systems	2010	Jones and Bartlett Learning	English
Berner Eta	Clinical decision support systems	2007	Springer Science+ Business Media	English
Russel Stuart, Norvig Peter	Artificial intelligence: a Modern Approach	2016	Pearson Education Limited	English