|
|
Hlavní nabídka Prohlížení IS/STAG
Nalezené předměty, počet: 1
Stránkování výsledků vyhledávání
Nalezeno 1 záznamů
Export do Xls
Informace o předmětu
KIP / 7ZNAI
:
Popis předmětu
Pracoviště / Zkratka
|
KIP
/
7ZNAI
|
Akademický rok
|
2023/2024
|
Akademický rok
|
2023/2024
|
Název
|
Znalostní inženýrství
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Akreditováno / Kredity
|
Ano,
6
Kred.
|
Forma zakončení
|
Kombinovaná
|
Forma zakončení
|
Kombinovaná
|
Rozsah hodin
|
Přednáška
2
[HOD/TYD]
Cvičení
2
[HOD/TYD]
|
Zápočet před zkouškou
|
Ne
|
Zápočet před zkouškou
|
Ne
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ne
|
Počítán do průměru
|
ANO
|
Vyučovací jazyk
|
Čeština
|
Obs/max
|
|
|
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ne
|
Letní semestr
|
0 / -
|
0 / -
|
0 / -
|
Počítán do průměru
|
ANO
|
Zimní semestr
|
11 / -
|
0 / -
|
0 / 0
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Rozvrh
|
Ano
|
Vyučovaný semestr
|
Zimní semestr
|
Vyučovaný semestr
|
Zimní semestr
|
Minimum (B + C) studentů
|
nestanoveno
|
Volně zapisovatelný předmět |
Ano
|
Volně zapisovatelný předmět
|
Ano
|
Vyučovací jazyk
|
Čeština
|
Počet dnů praxe
|
0
|
Počet hodin kontaktní výuky |
|
Hodnotící stupnice |
A|B|C|D|E|F |
Periodicita |
každý rok
|
Periodicita upřesnění |
|
Základní teoretický předmět |
Ano
|
Profilující předmět |
Ne
|
Základní teoretický předmět |
Ano
|
Hodnotící stupnice |
A|B|C|D|E|F |
Nahrazovaný předmět
|
KIP/ZNAIN
|
Vyloučené předměty
|
Nejsou definovány
|
Podmiňující předměty
|
Nejsou definovány
|
Předměty informativně doporučené
|
Nejsou definovány
|
Předměty,které předmět podmiňuje
|
Nejsou definovány
|
Graf četnosti udělených hodnocení studentům napříč roky:
Obrázek PNG
,
XLS
|
Cíle předmětu (anotace):
|
Předmět Znalostní inženýrství se zaměřuje na automatizované získávání informací a následně znalostí z dat. Cílem předmětu je seznámit studenty s přístupy a nástroji pro vytěžování informací z dat, s reprezentací těchto informací ve formě modelů a s využitím těchto modelů pro získávání znalostí o řešeném problému.
Znalostní inženýrství využívá řadu přístupů a technik, metody vytěžování strukturovaných i nestrukturovaných dat (data mining/text mining) z různých zdrojů (databází, webu), strojové učení, expertní a znalostní systémy, metody výpočetní inteligence, vizualizace a další techniky.
|
Požadavky na studenta
|
Zkouška je studentovi udělen v souladu s platným Studijním řádem a Zkušebním řádem OU.
V průběhu semestru student vypracuje semestrální práci, která bude hodnocena Splněno/Nesplněno.
Po splnění semestrální práce bude student připuštěn k ústní zkoušce, která bude hodnocena maximálně 100 body.
|
Obsah
|
1. Znalostní systémy - úvod
2. Reprezentace znalostí - informace, znalost
3. Metody reprezentace a zpracování znalostí v UI
4. Pravidlové, nepravidlové a hybridní systémy
5. Asociativní (sémantické) sítě
6. Sémantický web
7. Formální ontologie a RDF model
8. Základní úlohy data miningu
9. Dolování dat
10. Strojové učení
11. RELE algoritmus a systémy typu tabule
12. Návrh a realizace znalostních systémů
13. Prezentace a obhajoba projektů
|
Aktivity
|
|
Studijní opory
|
|
Garanti a vyučující
|
|
Literatura
|
-
Základní:
POLI, Roberto (ed.). Handbook of anticipation: Theoretical and applied aspects of the use of future in decision making. New York: Springer, 2019. ISBN 9783319317373.
-
Základní:
Žáček, Martin. Reprezentace znalostí, inovovaný text, Ostravská univerzita v Ostravě 2013.
-
Základní:
Mařík, V., Štěpánková, O. Umělá inteligence (6). Praha, 2013. ISBN 978-80-200-2276-9.
-
Rozšiřující:
Cuesta, Hector. Analýza dat v praxi. Brno, 2015. ISBN 978-80-251-4361-2.
-
Rozšiřující:
SKLENÁK, V. a kol. Data, informace, znalosti a Internet. Praha: C. H. Beck, 2001. ISBN 80-7179-409-0.
-
Rozšiřující:
Fagin, R., Halpern, J.Y., Moses, Y., Vardi. Reasoning about Knowledge. MIT Press, 1995. ISBN 0-262-56200-6.
-
Doporučená:
Přemysl Janíček, Jiří Marek a kolektiv. Expertní inženýrství v systémovém pojetí. Praha, 2013. ISBN 978-80-247-4127-7.
-
Doporučená:
Staab,S.Studer, R. (eds.). Handbook on Ontologies.. Springer-Verlag, 2004. ISBN 3540709991.
-
Doporučená:
Beader et col.(eds.). The Description Logic Handbook-Theory, Interprelation and Applications.. Cambridge Univ.Press, 2003. ISBN 9780521150118.
-
Doporučená:
Sklenák, V. Znalostní technologie - teorie vs. praxe.
-
On-line katalogy knihoven
|
Časová náročnost
|
Všechny formy studia
|
Aktivity
|
Časová náročnost aktivity [h]
|
Účast na výuce
|
52
|
Příprava na zkoušku
|
20
|
Samostudium
|
40
|
Semestrální práce
|
35
|
Celkem
|
147
|
|
Předpoklady
|
Obecné způsobilosti - před zahájením studia předmětu je student schopen: |
Na studenta jsou kladeny požadavky z oblasti základů umělé inteligence - výroková a predikátová logika. |
|
Výsledky učení
|
Odborné znalosti - po absolvování předmětu prokazuje student znalosti: |
Znalost reprezentace znalostí - metody a zpracování znalostí v UI, znalost nových sémanticky orientovaných přístupů k pojetí webu jako rozsáhlé znalostní báze, úlohy data miningu, dolování dat a strojové učení.
|
Odborné dovednosti - po absolvování předmětu prokazuje student dovednosti: |
Návrh znalostního systému, práce s rozsáhlými daty. |
|
Hodnoticí metody
|
Odborné znalosti - odborné znalosti dosažené studiem předmětu jsou ověřovány hodnoticími metodami: |
IIB25 - Seminární práce / referát |
IC11 - Aktivita ve výuce (při diskusi, skupinové práci apod.) |
IC6 - Ústní zkouška |
IIC29 - Tvorba ICT produktu - PC software/ výukový software, audio/video materiál, webové stránky? |
|
Vyučovací metody
|
Odborné znalosti - pro dosažení odborných znalostí jsou užívány vyučovací metody: |
A1 - Přednáška |
B1 - Diskuse |
B3 - Přednáška na základě problémového výkladu |
C3 - Práce s grafem/schématem/pojmovou mapou |
C7 - Počítačová simulace |
|
|
|
|