B_ZZD Information Retrieval from Database

University of Finance and Administration
Winter 2007
Extent and Intensity
2/0. 4 credit(s). Type of Completion: zk (examination).
Teacher(s)
prof. Ing. Petr Berka, CSc. (seminar tutor)
RNDr. Václav Vohánka (seminar tutor)
Guaranteed by
prof. Ing. Petr Berka, CSc.
Department of Computer Science and Mathematics – Departments – University of Finance and Administration
Contact Person: Lenka Bažantová
Timetable of Seminar Groups
B_ZZD/pAPH: Tue 12:15–12:59 DELL ROOM E302PC, Tue 13:00–13:45 DELL ROOM E302PC, P. Berka
B_ZZD/uAPH: Tue 9. 10. 15:45–17:15 DELL ROOM E302PC, Tue 16. 10. 15:45–17:15 DELL ROOM E302PC, 17:30–19:00 DELL ROOM E302PC, Tue 6. 11. 17:30–19:00 DELL ROOM E302PC, 19:15–20:45 DELL ROOM E302PC, P. Berka
B_ZZD/vAMO: Sat 27. 10. 11:30–13:00 M11PC, Sat 10. 11. 9:45–11:15 M11PC, 11:30–13:00 M11PC, Sat 1. 12. 9:45–11:15 M11PC, 11:30–13:00 M11PC, V. Vohánka
B_ZZD/vAPH: Sat 24. 11. 9:45–11:15 E303PC, 11:30–13:00 E303PC, Sat 8. 12. 9:45–11:15 E303PC, 11:30–13:00 E303PC, Fri 4. 1. 13:45–15:15 E303PC, P. Berka
Prerequisites (in Czech)
Základní znalosti práce na počítači, znalosti matematiky a logiky na úrovni úvodních kurzů.
Course Enrolment Limitations
The course is also offered to the students of the fields other than those the course is directly associated with.
fields of study / plans the course is directly associated with
Course objectives (in Czech)
Anotace je stejná pro obě formy studia. Cíl kurzu: Cílem předmětu je seznámit studenty s metodami automatizovaného získávání znalostí z databází. V předmětu bude podán přehled problematiky (která je klíčovým faktorem rozvoje informačních technologií), používaných metod a systémů vyvíjených ve světě a u nás. V praktické části budou studenti pracovat s některými vybranými systémy.
Syllabus (in Czech)
  • Tato osnova je určena pro prezenční studium, průběh výuky pro kombinované studium je uveden ve studijních materiálech formou metodického listu (ML). Obsah přednášek: 1. Získávání znalostí z databází: manažerský pohled, zdroje a součásti. 2. Proces KDD: 2.1 Předzpracování: selekce, transformace, diskretizace... 2.2 Dolování z dat: typy úloh, obecné principy 2.3 Statistické metody: regrese, shluková analýza, diskriminační analýza. 2.4 Symbolické metody strojového učení: rozhodovací stromy, rozhodovací pravidla, asociační pravidla, případové usuzování. 2.5 Subsymbolické metody strojového učení: neuronové sítě, bayesovská klasifikace, genetické algoritmy. 2.6 Interpretace nalezených znalostí: testování,vizualizace. 3. Systémy KDD: Clementine, WEKA. 4. Aplikace KDD.
Assessment methods (in Czech)
Vyučující metody: Metody hodnocení Předmět je ukončen zkouškou. Pro úspěšné absolvování je třeba: napsat test z teorie odevzdat výsledky analýzy zadaných dat systémem Weka
Language of instruction
Czech
Further comments (probably available only in Czech)
Information on the extent and intensity of the course: 10 hodin za semestr.
The course is also listed under the following terms Summer 2009, Summer 2010, Summer 2011, Winter 2011, summer 2012, Summer 2013, Summer 2014, Summer 2015, Summer 2016, Summer 2017, Summer 2018, Summer 2019, Summer 2020, Summer 2021.
  • Enrolment Statistics (Winter 2007, recent)
  • Permalink: https://is.vsfs.cz/course/vsfs/winter2007/B_ZZD