OPF:INMNKESY Expertní systémy - Informace o předmětu
INMNKESY Expertní systémy
Obchodně podnikatelská fakulta v Karvinéléto 2024
- Rozsah
- 16/0/0. Přednáška 16 HOD/SEM. 5 kr. Ukončení: zk.
- Vyučující
- Ing. Jan Górecki, Ph.D. (přednášející)
- Garance
- Ing. Jan Górecki, Ph.D.
Katedra informatiky a matematiky – Obchodně podnikatelská fakulta v Karviné
Kontaktní osoba: Ing. Jan Górecki, Ph.D. - Rozvrh
- So 2. 3. 9:45–11:20 B101, So 23. 3. 9:45–11:20 B101, So 20. 4. 9:45–11:20 B101
- Předpoklady
- FAKULTA(OPF) && TYP_STUDIA(N) && FORMA(K)
K absolvování předmětu nejsou vyžadovány žádné podmínky a předmět může být zapsán nezávisle na jiných předmětech. - Omezení zápisu do předmětu
- Předmět je určen pouze studentům mateřských oborů.
Předmět si smí zapsat nejvýše 17 stud.
Momentální stav registrace a zápisu: zapsáno: 9/17, pouze zareg.: 0/17 - Mateřské obory/plány
- Manažerská informatika (program OPF, N_MI)
- Cíle předmětu
- V předmětu získají studenti jak teoretické, tak praktické poznatky z oborů: Umělá inteligence, Expertní systémy a Znalostní inženýrství. Hlavní důraz je kladen na využití umělé inteligence a expertních systémů pro podporu rozhodování manažera na jednotlivých úrovních řízení v obchodu a marketingu, ekonomice podniku, v bankovní a finanční sféře a ve veřejném sektoru. Rovněž se studenti seznámí s vybranými prostředky pro vytváření expertních systémů a získávání znalostí jejich dobýváním z databází.
- Osnova
- 1. Expertní systémy v kontextu umělé inteligence
Umělá inteligence, expertní systém, základní principy znalostního inženýrství, typy aplikací expertních systémů.
2. Charakteristiky expertních systémů
Struktura expertního systému, znalosti, reprezentace znalostí, inferenční mechanismus, neurčitost.
3. Prostředí NEST
Historie NESTu, NEST, popis instalačního balíku a vlastní instalace, nastavení, NEST - základní možnosti a spuštění konzultace, možnosti okna dotaz a průběh konzultace, ukládání odpovědí, výsledky konzultace.
4. Struktura báze znalostí a inferenční mechanizmus v NEST
NEST editor, zadávání nových prvků báze znalostí, reprezentace znalostí, atributy a výroky, pravidla, kontexty, integritní omezení, inferenční mechanismus v NESTu.
5. Neurčitost v NEST
Práce s neurčitostí, funkce pro práci s neurčitostí, příklad výpočtu vah diagnóz, srovnání přístupů práce s neurčitostí v NEST.
6. Aplikace v NEST
Výběr problému a grafická reprezentace, příklad zpracování báze znalostí, založení nové báze, konstrukce báze znalostí, ladění báze, tvorba dokumentace.
- 1. Expertní systémy v kontextu umělé inteligence
- Literatura
- povinná literatura
- GÓRECKI, J. Expertní systémy. Skripta SU OPF, Karviná, 2017. info
- doporučená literatura
- NORVIG, P. and RUSSEL, S., 2021. Artificial Intelligence: A Modern Approach, Global Edition. Pearson Education. ISBN 1292401133
- GIARRATANO, J. C. and G. RILEY. Expert Systems: Principles and Programming. Boston, MA, USA: PWS Publishing Co, 2004. ISBN 0-534-38447-1. info
- JACKSON, P. Introduction to expert systems. Addison-Wesley, Boston, MA, USA, 1998. ISBN 0-201-87686-8. info
- Výukové metody
- Demonstrace dovedností
Seminární výuka - Metody hodnocení
- Známkou
- Informace učitele
- Požadavky na studenta: docházka na semináře, seminární práce.
Hodnotící metody: docházka na semináře min. 60 % (10 % hodnocení), zpracování seminární práce (30 % hodnocení), zkouška (60 % hodnocení).
Aktivity Náročnost [h] Ostatní studijní zátěž 40 Přednáška 26 Seminář 13 Zkouška 40 Celkem 119 - Další komentáře
- Studijní materiály
Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
- Statistika zápisu (nejnovější)
- Permalink: https://is.slu.cz/predmet/opf/leto2024/INMNKESY