Ukončeno v akademickém roce 2024/2025

Systémové inženýrství a informatika

Typ studia	doktorské
Jazyk výuky	angličtina
Kód	157-0998/02
Zkratka	SII
Název předmětu česky	Systémové inženýrství a informatika
Název předmětu anglicky	Systems Engineering and Informatics
Kreditů	10
Garantující katedra	Katedra systémového inženýrství a informatiky
Garant předmětu	prof. Ing. Jana Hančlová, CSc.

Osnova předmětu

Předmět je rozdělen do dvou logických bloků:
A. Matematické modelování:
- Systémový přístup a matematické modelování.
- Modelování pomocí analýzy obalu dat (DEA).
- Nelineární modely a jejich řešitelnost.
- Stochastické programování (optimalizace s náhodnými parametry (statické modely, dynamické), statické vs. dynamické rizikové míry).
- Matematické programování s parametry/relacemi ve formě fuzzy množin.

B. Informační a znalostní systémy na podporu rozhodování:
- Přístupy k řešení strategických problémů.
- Koncepty získávání strategické výhody pomocí IT.
- Architektura business intelligence konceptů, modelování multidimenzionálního datového skladu, datové pumpy, integrace dat z heterogenních zdrojů, competitive intelligence.
- Metody soft computingu (fuzzy logika, neuronové sítě, evoluční algoritmy, kolonie mravenců, rough množiny).
- Učení z dat, strojové učení a jeho porozumění.

E-learning

podklady jsou v LMS Moodle, Teams

Povinná literatura

FOGEL David; LIU Derong a KELLER James. Fundamentals of Computational Intelligence: Neural Networks, Fuzzy Systems, and Evolutionary Computation. Hoboken: Wiley & Sons Inc., 2018. ISBN:9781119214342.
HUDEC, Miroslav a MINÁRIKOVÁ, Erika. Základné princípy systémov Business Intelligence. Bratislava: Ekónom, 2022. .
JANA, Chiranjibe; PAL, Madhumangal; MUHIUDDIN, Ghulam a LIU, Peide. Fuzzy Optimization, Decision-making and Operations Research: Theory and Applications. Cham: Springer, 2023. .
POSPÍCHAL Jiří; KVASNIČKA, Vladimír a TIŇO, Peter. Evolučné algoritmy. Bratislava: STU, 2000.

Doporučená literatura

BRAMER, M. A. Principles of Data Mining. Fourth edition. Undergraduate Topics in Computer Science. London: Springer, 2020. ISBN 978-1-4471-7492-9.
KECMAN, Vojislav. Learning and Soft Computing: Support Vector Machines, Neural Networks, and Fuzzy Logic Models. Complex Adaptive Systems. Cambridge: MIT Press, 2001. .
VAISMAN Alejandro a ZIMÁNYI Esteban. Data Warehouse Systems. Berlin, Heidelberg: Springer, 2022. .

zpět na vyhledávání