• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Научно-исследовательский семинар

2018/2019
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
3
Кредиты

Преподаватель

Программа дисциплины

Аннотация

Настоящая программа учебной дисциплины устанавливает требования к образовательным результатам и результатам обучения студента и определяет содержание и виды учебных занятий и отчетности. Дисциплина направлена на формирование профессиональных компетенций, связанных с аналитической и инновационно-предпринимательской деятельностью бизнес-информатика. Программа дисциплины предназначена для преподавателей, ведущих дисциплину Научно-исследовательский семинар «Современные проблемы бизнес-информатики», учебных ассистентов и студентов направления подготовки 38.03.05 Бизнес-информатика, обучающихся по образовательной программе «Бизнес информатика».
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • овладение студентами знаниями и методами, которые необходимо использовать для успешной работы в бизнесе, органах публичной власти, некоммерческом секторе, науке, использовать также развитие творческих способностей, навыков коммуникации, социальной адаптации
  • формирование установки постоянно учиться и профессионально развиваться
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Знает методы Data Mining
  • Умеет решать задачи методами Data Mining
  • Знает определение экспертной системы
  • Знает определение интеллектуальной системы, классификацию интеллектуальных систем
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Раздел 1. Введение в инженерию знаний
    Тема 1. Экспертные системы. Технология инженерии знаний База знаний – основная компонента экспертной системы. Отличия знаний от данных, базы знаний от базы данных. Архитектура ЭС. Отличия ЭС от традиционных программных систем. Основные типы решаемых задач и области применения ЭС. Инженерия знаний. Технологии инженерии знаний. Классификация методов извлечения знаний. Примеры систем приобретения знаний. Основные средства представления знаний и организация вывода в ЭС. Разработка и реализация ЭС. Обзор современного рынка ЭС и оболочек ЭС. Проблемы и перспективы развития ЭС. Тема 2. Интеллектуальные информационные системы Отличия знаний от простой информации. Информационный поиск, релевантность, критерий смыслового соответствия, критерий выдачи. Понятие интеллектуальной информационной системы (ИИС). Отличительные особенности ИИС по сравнению с традиционными ИС. Основные компоненты ИИС. Классификация ИИС. Роль интеллектуальных информационных технологий в системах поддержки принятия решений. Основные направления исследований в области искусственного интеллекта. Нейросетевой подход к созданию интеллектуальных систем.
  • Раздел 2. Интеллектуальный анализ данных
    Тема 3. Введение в Visual Mining, Data Mining, Process Mining Извлечение знаний из данных. Системы и средства Data Mining и Knowledge Discovery. Онтологии и онтологические системы. Различия Data Mining и OLAP. Задачи, решаемые Data Mining. Методы Data Mining. Примеры применения Data Mining. Основные понятия Visual Mining, Process Mining, Web-mining. Тема 4. Задачи, решаемые методами Data Mining, Visual Mining, Process Mining Постановка задач классификации и регрессии. Постановка задачи кластеризации. Алгоритм k-means. Алгоритм Fuzzy C-Means. Кластеризация по Гюстафу-Кесселю. Адаптивные методы кластеризации. Современные платформы для извлечения знаний: Oracle, IBM, Business Objects, Deductor, Prognoz.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Задание 1
  • неблокирующий Задание 2
  • неблокирующий Экзамен
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • Промежуточная аттестация (4 модуль)
    0.3 * Задание 1 + 0.3 * Задание 2 + 0.4 * Экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Под ред. Мхитаряна В.С.-АНАЛИЗ ДАННЫХ. Учебник для академического бакалавриата-М.:Издательство Юрайт,2019-490-Бакалавр. Академический курс-978-5-534-00616-2: -Текст электронный // ЭБС Юрайт - https://biblio-online.ru/book/analiz-dannyh-432178

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Интеллектуальные системы: Учебник / Ясницкий Л.Н. - М.:Лаборатория знаний, 2016. - 224 с.: ISBN 978-5-00101-417-1 - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/977825
  • Основы алгоритмизации и программирования на Python : учеб. пособие / С.Р. Гуриков. — М. : ФОРУМ : ИНФРА-М, 2018. — 343 с. — (Высшее образование: Бакалавриат). - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/924699