310 Elektrotehnika i informacijska tehnologija
|
|
110 Elektrotehnika i informacijska tehnologija
112 Elektronika i računalno inženjerstvo
114 Komunikacijska i informacijska tehnologija
150 Industrijsko inženjerstvo
220 Elektronika i računalno inženjerstvo
222 Računalno inženjerstvo
231 Automatizacija i pogoni
232 Elektroenergetski sustavi
242 Telekomunikacije i informatika
261 Konstrukcijsko-energetsko strojarstvo
262 Računalno projektiranje i inženjerstvo
263 Proizvodno strojarstvo
270 Industrijsko inženjerstvo
271 Proizvodni management
272 Upravljanje životnim ciklusom proizvoda
310 Elektrotehnika i informacijska tehnologija
920 Elektronika i računalno inženjerstvo
940 Komunikacijska i informacijska tehnologija
|
|
Nema predmeta
Upit treba biti dulji od 1 znaka...
Nema rezultata
U polje za pretragu upišite naziv ili kôd predmeta koji želite pronaći
Web inteligencija i veliki skupovi podataka
preduvjeti za upis
Završen diplomski studij tehničkog ili prirodno-matematičkog područja. Korisno je poznavanje osnova umjetne inteligencije i distribuiranih sustava, ali nije nužno. Za praćenje kolegija potrebno je poznavanje engleskog jezika
očekivani ishodi učenja
prazno
nastava i predavači
| |
|
45 sati
0 sati tjedno × 0 tjedana
|
sadržaj
Dohvat podataka (web pauci, društvene mreže, mobilni uređaji, senzorske mreže).
Ekstrakcija informacija. Pohrana velikih skupova podataka (GFS, indeksiranje,
hashiranje). Dohvaćanje informacija. Rangiranje - vektorski model dokumenta
(TF-IDF), probabilistički model (QL). Paralelna obrada podataka: MapReduce,
CUDA. Distribuirani algoritmi, paralelni algoritmi. Algoritmi strojnog učenja
(regresija, klasifikacija, nadzirano i nenadzirano učenje). Dizajn, treniranje i
implementacija prediktivnih modela. Sustavi za preporuku.
Alati: Hadoop, Mahout, WEKA, Rapidminer
preporučena literatura
1. Zhong, Ning; Liu Yao, Jiming; Yao, Y.Y.; Ohsuga, S. (2000), "Web
Intelligence (WI)", Web Intelligence, Computer Software and Applications
Conference, 2000. COMPSAC 2000
2. Big Data Now: 2012 Edition, O’Reilly Media, Inc.2012
3. Tom White, Hadoop: The Definitive Guide, 3rd Edition,Publisher: O'Reilly
Media / Yahoo Press, May 2012
dopunska literatura
1. Lam, Chuck , Hadoop in Action (1st ed.). Manning Publications.(July 28,
2010). p. 325. ISBN 1-935182-19-6.
2. Velasquez, Juan; Vacile, Palade (2008), Adaptive Web Site: A Knowledge
Extraction from Web Data Approach (1st ed.), IOS Press
jezik poduke
Hrvatski, nastavni materijali većim dijelom na engleskom.
način praćenja kvalitete i uspješnosti izvedbe svakog predmeta i/ili modula
Mišljenja studenata o kvaliteti nastave putem anketa. Nastavnici koji podučavaju
srodne predmete surađuju i zajednički vode brigu o kvaliteti nastave. Povremeno
promatranje i evaluacija nastave od strane predstojnika odsjeka/ šefa katedre, itd.
ispit (način polaganja, ispitni rokovi)
Ispit: pismeni/usmeni/prezentacija seminarskog rada
Ocjena će se dodjeljivati na temelju kvalitete seminarskog projekta (70%) i usmene
prezentacije seminara (30%). Projekt čini zadatak koji kandidat treba riješiti u
jednom od ponuđenih alata.
| |
Nastavne jedinice za Predavanja |
Broj sati |
| Za ovaj oblik nastave nema definiranih nastavnih jedinica. |
|
