VSFS:B_ZZD Information Retrieval from Dat - Course Information
B_ZZD Information Retrieval from Database
University of Finance and AdministrationWinter 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
- Applied Informatics (programme VSFS, B-INF) (2)
- 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.
- Enrolment Statistics (Winter 2007, recent)
- Permalink: https://is.vsfs.cz/course/vsfs/winter2007/B_ZZD