×
Универзитет у Новом Саду

Предмет: Методе истраживања и експлоатације података (17.IZOI62)

Основне информације:
 
Категорија Стручно-апликативни
Ужа научна област
  • Рачунарска техника и рачунарске комуникације
  • Инжењерство информационих система
  • Информационо-комуникациони системи
ЕСПБ 6

Циљ предмета је упознавање студената са основним алгоритмима који се користе у истраживању података. Студенти ће савладати методе припреме података за обраду и обуке из домена практичне примене ових метода. Поред тога, овладаће и разним техникама за откривање знања скривеног у подацима.

Студенти ће након одслушане наставе и положеног испита имати знања и вештине које ће им омогућити да на ефикасан начин користе и примењују основне технике вештачке интелигенције и машинског учења са циљем истраживања података. Биће упознати са различитим аспектима рачунара као алата за истраживање података, откривање структурних схема у подацима, презентацију и коришћење откривеног знања.

Предмет ће покрити следеће области: преглед истраживања података као области, типичне изворе и припрему података, стабла одлучивања, неуронске мреже, машине вектора подршке, груписање података, анализу и презентацију података који имају временску и просторну димензију. Теоријску наставу ће пратити обука из практичног коришћења решења отвореног кода намењених истраживању података.

Предавања и лабораторијске вежбе, тестови и испитни задатак. У оквиру лабораторијских вежби ће студенти бити оспособљени за ефикасно коришћење система за експлоатацију и истраживање података.

Аутори Назив Година Издавач Језик
Ћулибрк, Д. Откривање знања из података: одабрана поглавља 2012 CreateSpace Српски језик
Goodfellow, I., Bengio, Y., Courville, A. Deep Learning 2017 MIT Press, Cambridge Енглески
Witten, I., Frank, E., Hall, M.A., Pal, J.C. Data Mining Practical Machine Learning Tools and Techniques 2017 Morgan Kaufmann, Amsterdam Енглески
Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques 2011 Morgan Kaufmann Енглески
Tan, P.N., Steinbach, M., Kumar, V. Introduction to Data Mining 2006 Pearson, Boston Енглески
Предметна активност Предиспитна Обавезна Број поена
Предметна активност
Тест
Предиспитна
Да
Обавезна
Да
Број поена
10.00
Предметна активност
Тест
Предиспитна
Да
Обавезна
Да
Број поена
10.00
Предметна активност
Предметни пројекат
Предиспитна
Да
Обавезна
Да
Број поена
40.00
Предметна активност
Тест
Предиспитна
Да
Обавезна
Да
Број поена
10.00
Предметна активност
Усмени део испита
Предиспитна
Не
Обавезна
Да
Број поена
30.00

Предавања

Предавања

Предавања

Рачунарске вежбе

Рачунарске вежбе

Рачунарске вежбе