Ви переглядаєте архівну версію офіційного сайту НУЛП (2005-2020р.р.). Актуальна версія: https://lpnu.ua
Інтелектуальний аналіз
Спеціальність: Комп'ютерні технології та системи видавничо-поліграфічних виробництв
Код дисципліни: 7.186.01.E.17
Кількість кредитів: 3
Кафедра: Інформаційні технології видавничої справи
Лектор: д.т.н., проф. Рашкевич Юрій Михайлович
Семестр: 2 семестр
Форма навчання: денна
Результати навчання:
Внаслідок вивчення навчальної дисципліни студент повинен бути здатним продемонструвати такі результати навчання:
• Знати основні поняття та етапи інтелектуального аналізу даних, а також структуру та функціонування інтегрованих інформаційно-аналітичних систем.
• Знати математичну постановку основних задач аналізу даних та методів їх розв’язання.
• Знати основні алгоритми інтелектуального аналізу даних.
• Вміти використовувати основні методи інтелектуального аналізу даних для розв’язання практичних проблем.
• Вміти застосовувати знання на практиці, працювати автономно та в групі.
• Знати основні поняття та етапи інтелектуального аналізу даних, а також структуру та функціонування інтегрованих інформаційно-аналітичних систем.
• Знати математичну постановку основних задач аналізу даних та методів їх розв’язання.
• Знати основні алгоритми інтелектуального аналізу даних.
• Вміти використовувати основні методи інтелектуального аналізу даних для розв’язання практичних проблем.
• Вміти застосовувати знання на практиці, працювати автономно та в групі.
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни:
нема
Короткий зміст навчальної програми:
Моделі та методи Data Mining, класифікація та регресія, методи побудови правил класифікації, методи побудови дерев розв’язків, побудова математичних функцій, прогнозування часових рядів, пошук асоціативних правил, секвенціальний аналіз, алгоритми кластеризації, адаптивні методи кластеризації, формальні критерії якості.
Рекомендована література:
1. Р.О.Ткаченко,Н.О. Кустра, О.М.Павлюк, У.В.Поліщук Засоби штучного інтелекту. Навч.посібник. Львів,2014.
2. А.А.Барсегян и др.. Технологии анализа данных. – Санкт-Петербург: БХВ Петербург, 2007. – 376 с.
3. Data Mining Concepts and Techniques. Jiawei Han, Micheline Kamber, Jian Pei Simon Fraser University. - Morgan Kaufmann Publishers, 2012. – 693 pp.
2. А.А.Барсегян и др.. Технологии анализа данных. – Санкт-Петербург: БХВ Петербург, 2007. – 376 с.
3. Data Mining Concepts and Techniques. Jiawei Han, Micheline Kamber, Jian Pei Simon Fraser University. - Morgan Kaufmann Publishers, 2012. – 693 pp.
Методи і критерії оцінювання:
• письмові звіти з лабораторних робіт, усне опитування, контрольна робота (30%)
• підсумковий контроль (контрольний захід, залік): письмово-усна форма (70%)
• підсумковий контроль (контрольний захід, залік): письмово-усна форма (70%)