Subject

Информациски системи базирани на знаење

1. Наслов на наставниот предмет Информациски системи базирани на знаење
Knowledge-based information systems
2. Код m23_s_007
3. Студиска програма
4. Организатор на студиската програма (единица, односно институт, катедра, оддел) Факултет за информатички науки и компјутерско инженерство
5. Степен (прв, втор, трет циклус) Втор циклус
6. Академска година / семестар 10 / Летен
7. Број на ЕКТС кредити 6
8. Наставник Кире Триводалиев, Слободан Калајџиски
9. Предуслови за запишување на предметот
10. Цели на предметната програма (компетенции) Студентот ќе биде оспособен за моделирање и развој на информациони системи базирани на
знаење преку користење на современите алатки за откривање на знаење.
11. Содржина на предметната програма Бази на податоци и бази на знаење. Современи алатки за анализа и пребарување на податоци (индексирање и пребарување, дистрибуирана и паралелна обработка, веб пребарувачи, системи за препорака). Складови на податоци и системи за одлучување. Аналитичка обработка и податочно рударење кај складови на податоци. Процеси на откривање знаење кај базите на податоци (Knowledge Discovery in Databases – KDD) технологии: селекција, чистење на податоците (претпроцесирање, трансформација), интерпретација/евалуација. Откривање знаење во огромни количества податоци (big data).
12. Методи на учење Предавања поддржани со презентации преку слајдови, интерактивни предавања, вежби (користење на опрема и софтверски пакети), тимска работа, пример случаи, поканети гости предавачи, самостојна изработка и одбрана на проектна задача и семинарска работа, учење во електронско опкружување (форуми, консултации).
13. Вкупен расположив фонд на време 6 ЕКТС x 30 часа = 180 часа
14. Распределба на расположивото време 60 + 0 + 45 + 45 + 30 = 180 часа
15. Форми на наставните активности
15.1. Предавања - теоретска настава 60 часови
15.2. Вежби (лабораториски, аудиториски), семинари, тимска работа 0 часови
16. Други форми на активности
16.1. Проектни задачи 45 часови
16.2. Самостојни задачи 45 часови
16.3. Домашно учење 30 часови
17. Начин на оценување
17.1. Тестови 15 бодови
17.2. Семинарска работа / проект ( презентација: писмена и усна) 45 бодови
17.3. Активности и учење 15 бодови
17.4. Завршен испит 0 бодови
18. Критериуми за оценување (бодови/ оценка)
до 50 бода5 (пет) (F)
од 51 до 60 бода6 (шест) (E)
од 61 до 70 бода7 (седум) (D)
од 71 до 80 бода8 (осум) (C)
од 81 до 90 бода9 (девет) (B)
од 91 до 100 бода10 (десет) (A)
19. Услов за потпис и полагање на завршен испит реализирани активности 15.1 и 15.2
20. Јазик на кој се изведува наставата македонски и англиски
21. Метод на следење на квалитетот на наставата механизам на интерна евалуација и анкети
22. Литература
22.1. Задолжителна литература
1. E. Turban, J. E. Aronson, T-P. Liang, R. Sharda | Decision Support and Business Intelligence Systems | Prentice Hall | 2006
2. D.A. Grossman, O. Frieder | Information retrieval (Algorithms and Heuristics) | Springer | 1998
3. S. Büttcher,‎ C. L. A. Clarke,‎ G. V. Cormack | Information Retrieval: Implementing and Evaluating Search Engines | MIT Press | 2016
4. Steven S. Skiena | The Data Science Design Manual | Springer | 2017
5. Charu C. Aggarwal | Recommender Systems: The Textbook | Springer | 2016
22.2. Дополнителна литература
Ред.бр. Автор Наслов Издавач Година