| Název: | Získávání znalostí z databází |
|---|
| Zkratka: | ZZD |
|---|
| Ak.rok: | ukončen 2001/2002 |
|---|
| Semestr: | zimní |
|---|
| Studijní plán: | | Program | Obor | Ročník | Povinnost |
|---|
| KI-DR-3 | KI | - | volitelný |
|
|---|
| Vyučovací jazyk: | čeština |
|---|
| Kredity: | 5 kreditů |
|---|
| Ukončení: | zkouška (ústní) |
|---|
| Výuka: | | hod./sem | přednáška | sem./cvičení | lab. cvičení | poč. cvičení | jiná |
|---|
| Rozsah: | 39 | 0 | 0 | 0 | 13 |
|---|
| | zkouška | testy | cvičení | laboratoře | ostatní |
|---|
| Body: | 50 | 0 | 0 | 0 | 50 |
|---|
|
|---|
| Garant: | Zendulka Jaroslav, doc. Ing., CSc., UIFS |
|---|
| Přednášející: | Zendulka Jaroslav, doc. Ing., CSc., UIFS |
|---|
| Fakulta: | Fakulta informačních technologií VUT v Brně |
|---|
| Prerekvizity: | |
|---|
| | | Cíle předmětu: |
|---|
Seznámit studenty s problematikou získávání znalostí z různých typů datových zdrojů, vysvětlit typy užitečných znalostí a jednotlivé kroky procesu získávání znalostí z dat a seznámit je s technikami a nástroji používanými pří tomto procesu. | | Anotace: |
|---|
Základní pojmy související se získáváním znalostí z databází, vztah získávání znalostí a dolování dat. Zdroje dat pro získávání znalostí. Podstata a techniky předzpracování dat pro dolování. Systémy pro získávání znalostí, dotazovací jazyky pro dolování. Techniky dolování různých typů znalostí - charakterizace a diskriminace, asociační pravidla, klasifikace a predikce, shlukování. Dolování ve složitě strukturovaných datech. Trendy v získávání znalostí z dat. Zpracování a prezentace zadaného tématu. | | Získané dovednosti, znalosti a kompetence: |
|---|
Studenti získají dostatečně široký a přitom i dostatečně do hloubky jdoucí přehled v oblasti získávání znalostí z dat.
Hlubší znalosti získají především v oblasti související s tématem disertační práce. | | Osnova přednášek: |
|---|
- Úvod - motivace, základní pojmy, typy zdrojů dat a získávaných znalostí.
- Datové sklady a technologie OLAP pro získávání znalostí z dat.
- Předzpracování dat v procesu získávání znalostí.
- Systémy pro dolování dat - specifikace úlohy, dotazovací jazyky pro dolování, architektura systému.
- Dolování charakteristik pojmů (tříd) - charakterizace a diskriminace.
- Dolování asociačních pravidel z transakčních databází.
- Dolování asociačních pravidel z relačních databází a datových skladů.
- Klasifikace - rozhodovací strom, bayesovská klasifikace, využití neuronových sítí.
- Další metody klasifikace. Predikce.
- Shluková analýza.
- Dolování ve složitě strukturovaných datech - dolování v objektových, prostorových a textových databázích.
- Dolování v multimediálních databázích, časových posloupnostech a na WWW.
- Aplikace a trendy v získávání znalostí z dat.
| | Osnova ostatní - projekty, práce: |
|---|
- Prostudování a zpracování vybraného vědeckého článku s tématikou získávání znalostí z dat v oblasti související se zamýšlenou disertační prací studenta.
| | Literatura referenční: |
|---|
- Han, J., Kamber, M.: Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann Publishers, 2001, p. 550.
| | Literatura studijní: |
|---|
- Fayyad U.M. ed.: Advances in Knowledge Discovery and Data Mining. AAAI Press/the MIT Press, 1996, p. 560.
- Weiss S.M., Indurkhya N.: Predictive Data Mining. Morgan Kaufman Publishers, Inc., 1998, p. 238.
| | Kontrolovaná výuka: |
|---|
Přednašky a zpracovaní projektu. | | Průběžná kontrola studia: |
|---|
Kontrolní otázky v průběhu přednášek. | | |
|
Fakulta informačních technologií