Студијски програм:

МАС ИМ, МАС ИТ

Назив предмета:

Интелигентни системи за подршку одлучивању

Наставник:

Нешић Д. Зоран

Статус предмета:

И, И

Број ЕСПБ:

6

Услов:

     

Циљ предмета

Циљ наставног премета је да научи студенте да користе методе за интелигентну подршку одлучивању у менаџерској пракси, и то кроз теоријску основу, анализе случајева, рад на примерима и на пројектном задатку.

Исход предмета

Након што одслуша овај предмет студент треба да поседује основна теоријска знања о концептима, врстама и могућностима различитих система за подршку пословном одлучивању и користи одговарајуће специјализоване програмске алате за интелигентно одлучивање.

Садржај предмета

Теоријска настава

Појам и еволуција система за подршку одлучивању. Врсте проблема погодних за решавање системима за подршку одлучивању. Од једноставних ка интелигентним системима за подршку одлучивању (IDSS). Архитектура IDSS-a. Анализа и дизајн IDSS-a. Модели IDSS-a. Алати и технике IDSS-a. Експертни системи (ES) Компоненте експертних система. Подручја примене. Инжењеринг знања. Начини приказивања знања. Складишта података. Врсте складишта података. Извори података. Трансформација података. Дизајнирање складишта података. Имплементација складишта података. Ископавање података. Статистичке методе ископавања података. Напредне методе ископавања података. OLAP. Аналитичка обрада података. Вишедимензионе структуре података. Неуронске мреже. Појам и начин учења вештачке неуронске мреже. Критеријуми за разликовање алгоритама неуронских мрежа. Функције и правила учења у мрежи. Дизајнирање неуронске мреже. Најчешћа подручја примене у пословању. Успешност неуронских мрежа.

Практична настава

Вежбе обухватају примену програмом предвиђеног градива на решавању практичних проблема (задатака) уз одговарајућу софтверску подршку. Рад на самосталним пројектима студената – изградња OLAP система, експертног система или неуронске мреже на проблему пословног одлучивања.

Литература:

1.

Турбан, Е., Информациона технологија за менаџмент, трансформисање пословања у дигиталну економију, Завод за уџбенике и наставна средства, Београд, 2003.

2.

Чупић М., Туммала, Р., Сукновић, М., Одлучивање - формални приступ, "ФОН", Београд, 2001.

3.

Turban, E.; Aronson, J. E. Liang, T.P.: Decision Support Systems and Intelligent Systems, Prentice Hall, NJ,2011.

4.

     

5.

     

Број часова  активне наставе

Предавања:

2

Вежбе:

2

Други облици наставе:

0

Остали часови:

  

Студијски истраживачки рад:

  

Методе извођења наставе

Предавања се изводе методом "ex cathedra" презентацијом наставних садржаја. Вежбе се изводе комбинацијом метода " ex cathedra " и "case". Методом " ex cathedra " се реализује део аудиторних вежби. Остали део  вежби се реализује методом "case" са интерактивним учешћем студената и обухвата анализу случајева из праксе, израду пројектних задатака из оквира садржаја наставног предмета.

Оцена  знања (максимални број поена 100)

Предиспитне обавезе

поена

Завршни испит

поена

активност у току предавања

10

писмени испит

     

практична настава

     

усмени испит

30

колоквијум-и

30

..........

     

семинар-и

30