Інтелектуальний аналіз даних

Спеціальність: Філологія (прикладна лінгвістика)
Код дисципліни: 6.035.10.O.031
Кількість кредитів: 4.00
Кафедра: Інформаційні системи та мережі
Лектор: к.е.н., доцент Бойко Наталія Іванівна
Семестр: 5 семестр
Форма навчання: денна
Мета вивчення дисципліни: • застосування конструктивних методів інтелектуального аналізу даних і методів оптимізації та дослідження операцій при побудові та реалізації формальних математичних моделей та задач. • використання ефективних алгоритмів до вирішення завдань та застосування основних понять та задач, які розв’язуються з використанням методів дайтамайнінгу.
Завдання: • застосування конструктивних методів інтелектуального аналізу даних і методів оптимізації та дослідження операцій при побудові та реалізації формальних математичних моделей та задач. • використання ефективних алгоритмів до вирішення завдань та застосування основних понять та задач, які розв’язуються з використанням методів дайтамайнінгу.
Результати навчання: • застосування конструктивних методів інтелектуального аналізу даних і методів оптимізації та дослідження операцій при побудові та реалізації формальних математичних моделей та задач. • використання ефективних алгоритмів до вирішення завдань та застосування основних понять та задач, які розв’язуються з використанням методів дайтамайнінгу.
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни: • Методи обчислень; • Організація баз даних та знань; • Об’єктно-орієнтоване програмування; • Системи управління баз даних та знань.
Короткий зміст навчальної програми: Основи інтелектуального аналізу даних. Методи багатомірного розвідувального аналізу. Методи класифікації та прогнозування. OLAP. Data Mining. Асоціаційні правила. Системи. Визначення. Класифікація. Інтелектуальні інформаційні системи. Штучні нейронні мережі. Генетичні алгоритми. Нечітка логіка. Дерева рішень. Асоціативні правила. Пошукові системи.
Опис: • Поточний контроль (40%): письмові звіти з лабораторних робіт, реферат, усне опитування • Підсумковий контроль (60%, залік): письмово-усна форма.
Методи та критерії оцінювання: • Поточний контроль (40%): письмові звіти з лабораторних робіт, реферат, усне опитування • Підсумковий контроль (60%, залік): письмово-усна форма.
Критерії оцінювання результатів навчання: • Поточний контроль (40%): письмові звіти з лабораторних робіт, реферат, усне опитування • Підсумковий контроль (60%, залік): письмово-усна форма.
Порядок та критерії виставляння балів та оцінок: 100–88 балів – («відмінно») виставляється за високий рівень знань (допускаються деякі неточності) навчального матеріалу компонента, що міститься в основних і додаткових рекомендованих літературних джерелах, вміння аналізувати явища, які вивчаються, у їхньому взаємозв’язку і роз витку, чітко, лаконічно, логічно, послідовно відповідати на поставлені запитання, вміння застосовувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 87–71 бал – («добре») виставляється за загалом правильне розуміння навчального матеріалу компонента, включаючи розрахунки , аргументовані відповіді на поставлені запитання, які, однак, містять певні (неістотні) недоліки, за вміння застосовувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 70 – 50 балів – («задовільно») виставляється за слабкі знання навчального матеріалу компонента, неточні або мало аргументовані відповіді, з порушенням послідовності викладення, за слабке застосування теоретичних положень під час розв’язання практичних задач; 49–26 балів – («не атестований» з можливістю повторного складання семестрового контролю) виставляється за незнання значної частини навчального матеріалу компонента, істотні помилки у відповідях на запитання, невміння застосувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 25–00 балів – («незадовільно» з обов’язковим повторним вивченням) виставляється за незнання значної частини навчального матеріалу компонента, істотні помилки у відповідях на запитання, невміння орієнтуватися під час розв’язання практичних задач, незнання основних фундаментальних положень.
Рекомендована література: 1. Акіменко В. В. Проектування СППР на основі нечіткої логіки. Навчально - методичний посібник / В. В. Акіменко, Ю. В. Загородній. – К.: Вид - во КНУ, 2007. – 94c. 3. Брагинський О. Л. Проектування систем штучного інтелекту / О. Брагинський. – К., МНТУ, 2002. – 205 с. . 6. Любунь З. М. Основи теорії нейромереж : Текст лекцій / З. М. Любунь. – Львів : Видавничий центр ЛНУ імені Івана Франка, 2007.-142 с. 7. Нікольський Ю. Дерева прийняття рішень та їхнє застосування для прогнозування діагнозу у медицині // Вісник Львівського університету. Серія прикладна математика та інформатика Випуск 6/ Ю. Нікольський, Ю. Щербина, Р. Якимечко - 2003.- С. 191-211.
Уніфікований додаток: Національний університет «Львівська політехніка» забезпечує реалізацію права осіб з інвалідністю на здобуття вищої освіти. Інклюзивні освітні послуги надає Служба доступності до можливостей навчання «Без обмежень», метою діяльності якої є забезпечення постійного індивідуального супроводу навчального процесу студентів з інвалідністю та хронічними захворюваннями. Важливим інструментом імплементації інклюзивної освітньої політики в Університеті є Програма підвищення кваліфікації науково-педагогічних працівників та навчально-допоміжного персоналу у сфері соціальної інклюзії та інклюзивної освіти. Звертатися за адресою: вул. Карпінського, 2/4, І-й н.к., кімн. 112 E-mail: nolimits@lpnu.ua Websites: https://lpnu.ua/nolimits https://lpnu.ua/integration
Академічна доброчесність: Політика щодо академічної доброчесності учасників освітнього процесу формується на основі дотримання принципів академічної доброчесності з урахуванням норм «Положення про академічну доброчесність у Національному університеті «Львівська політехніка» (затверджене вченою радою університету від 20.06.2017 р., протокол № 35).