- Ukončenie: Skúška
Vyučujúci
Zaradený v študijných programoch
Výsledky vzdelávania
Po absolvovaní predmetu má byť študent schopný:
A. rozumieť rozdielom medzi dátami, informáciami a znalosťami v podnikovej praxi, životnému cyklu znalostí v podniku a súvislosti s informačnými technológiami
B. analyzovať potreby používania rôznych typov IT pre získavanie, uchovávanie, zdieľanie a využívanie znalostí v podnikoch (groupware, workflow, správa dát, znalostné a expertné systémy, biznis inteligencia a pod.)
C. poznať metódy získavania znalostí (neautomatizované od expertov) a automatizované metódy od dataminingu až po deeplearning
D. identifikovať a analyzovať znalostné procesy s dôrazom na odvodzovanie a vytváranie pravidiel.
E. vysporiadať sa s neurčitosťami skrytými v informáciách a s jazykovými premennými, ktoré sú dôležité v reálnych rozhodovacích procesoch
F. zachytiť a manažovať tiché znalosti pre ďalšie využitie v informačných a znalostných systémoch
G. pochopiť základné princípy používania nástrojov na získavanie znalostí dát (Weka a RapidMiner) a aplikovať ich.
Stručná osnova predmetu
1. Dáta, informácie, znalosti a ich vymedzenie
2. Vzťah dát, informácií a vedomostí k znalostnému manažmentu a informačným technológiám
3. Typy znalostí, životný cyklus znalostí v podniku
4. Zachytenie tichých znalostí ako časť procesu znalostného inžinierstva
5. Význam informačných a znalostných systémov v podnikovej praxi, rozdiely a ich správne využívanie
6. Reprezentácia poznatkov ako základ znalostných systémov
7. Metadáta a vedomostí nevyhnutné pre vytváranie business intelligence riešení
8. Riadenie neurčitosti v technológiách znalostného manažmentu
9. Lingvistická interpretácia vedomostí a formalizácia v informačných technológiách a výpočtovej inteligencii
10. Modelovanie pravidlových systémov s prihliadnutím na neurčitosť, kvalitu pravidlového systému a zapojenie experta
11. Ukážky softvérov na riadenie znalostí v podniku a získavanie znalostí v dátach
12. Úloha umelej inteligencie v manažovaní znalostí
13. Webové technológie pokrývajúce životný cyklus znalostí v podniku (groupware, sémantický web, nástroje na vyhľadávanie, zjemňovanie a šírenie informácií a pod.)
Odporúčaná literatúra
DŽUBÁKOVÁ, M. Znalostný manažment. EKONÓM, Bratislava, 2016.
ENGELBRECHT A.P. Computational Intelligence: An Introduction, 2nd Edition. John Wiley & Sons, Inc., 2007.
GROSSMANN W., RINDERLE-MA S. Fundamentals of Business Intelligence. Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2015.
GYAMFI, A., WILLIAMS, I., Digital Technology Advancements in Knowledge Management, IGI Global, 2021
HAJRIC, E. Knowledge Management Tools - web site, 2010. http://www.knowledge-management-tools.net/ (available 25.10.2021)
HUDEC, M.: Fuzziness in Information Systems – How to deal with Crisp and Fuzzy Data in Selection, Classification and Summarization. Springer, International Publishing Switzerland, 2016
HURWITZ, J.S., KAUFMAN, M., BOWLES, A., Cognitive Computing and Big data analytics, John Wiley & Sons, Inc., 2015.
ROY, A. K., Information and Knowledge Management: Tools, techniques and Practices 1st Edition, NIPA, 2013
SCHREIBER A.TH. et. al. Methodology CommonKADS, web site: http://commonkads.org/ (available 25.10.2021)
Podmienky na absolvovanie predmetu
Skúška 60% hodnotenia. Skúška pozostáva z dvoch častí: overenie teoretických vedomosti a konkrétnej komplexnejšej úlohy na formulovanie a riešenie problému. Teoretickou časťou sa overuje dosiahnutá úroveň výsledkov vzdelávania A., B., C., riešením problémových úloh sa overuje dosiahnutá úroveň výsledkov vzdelávania D., E., F.
Cvičenia 40% hodnotenia. Náplňou cvičení je vypracovanie a obhájenie projektu a krátkeho testu. Na projekte študenti pracujú v menších skupinách Prácu v malých skupinách si študenti organizujú samostatne. Hodnotenie výsledkov práce skupiny (predložený projekt) je hodnotený ako celok za celú skupinu. Hodnotenie príspevku individuálnych členov skupiny je výsledkom internej dohody skupiny a následnej diskusie. Hodnotením projektov a testov sa hodnotia nasledovné výsledky vzdelávania C., D., E., F., G.
Pracovné zaťaženie študenta
Pracovné zaťaženie študenta (v hodinách):
4 kreditov x 52 hodín = 130 hodín
Rozdelenie študijného zaťaženia:
Účasť na prednáškach a seminároch: 52 hodín
Príprava na semináre: 13 hodín
Príprava na projekt a test: 30 hodín
Príprava na skúšku: 35 hodín
Jazyk, ktorého znalosť je potrebná na absolvovanie predmetu
slovenský
Dátum schválenia: 02.04.2024
Dátum poslednej zmeny: 29.03.2024
Dátum schválenia: 02.04.2024
Dátum poslednej zmeny: 29.03.2024