Hlavní témata předmětu tvoří:
1. Přístupy k řešení strategických problémů, analýza podmínek pro přípravu strategických rozhodnutí;
2. Architektura datového skladu a její komponenty, organizace a dolování dat, implementace DS, datové modely, hierarchie, granulace, měnící se dimenze, aditiva metrik, využití datového skladu při rozhodování na taktické a strategické úrovni řízení, metody, flexibilní nástroje a SW produkty BI pro podporu strategického rozhodování;
3. Supervizované, nesupevizované a hybridní učení z dat, strojové učení a jeho porozumění, SVM, logistická regrese, rozhodovací stromy;
4. Fuzzy systémy a fuzzy doporučovací systémy, LSP a CWW, fuzzy časové řady, fuzzy systém pro identifikaci a predikci V/V funkcí systémů;
5. Prognózování vysoko-frekvenčních dat metodami soft coputingu, učící metody hybridních UNS založené na konceptu opravy chybou, BP, GA, MGA, heuristikách a B-J modelování dynamických časových řad.
1. Přístupy k řešení strategických problémů, analýza podmínek pro přípravu strategických rozhodnutí;
2. Architektura datového skladu a její komponenty, organizace a dolování dat, implementace DS, datové modely, hierarchie, granulace, měnící se dimenze, aditiva metrik, využití datového skladu při rozhodování na taktické a strategické úrovni řízení, metody, flexibilní nástroje a SW produkty BI pro podporu strategického rozhodování;
3. Supervizované, nesupevizované a hybridní učení z dat, strojové učení a jeho porozumění, SVM, logistická regrese, rozhodovací stromy;
4. Fuzzy systémy a fuzzy doporučovací systémy, LSP a CWW, fuzzy časové řady, fuzzy systém pro identifikaci a predikci V/V funkcí systémů;
5. Prognózování vysoko-frekvenčních dat metodami soft coputingu, učící metody hybridních UNS založené na konceptu opravy chybou, BP, GA, MGA, heuristikách a B-J modelování dynamických časových řad.