Kods | DE0066 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Nosaukums | Induktīvās secināšanas sistēmas | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Statuss | Obligātais/Ierobežotās izvēles | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Līmenis un tips | Augstākā līmeņa, Akadēmiskais | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Tematiskā joma | Datorika | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Struktūrvienība | Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Mācībspēks | Arnis Kiršners | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Kredītpunkti | 4.0 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Daļas | 1 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Anotācija |
Kurss ir veltīts intelektuālajām datu analīzes metodēm un iekļauj šādas nodaļas: Apmācība uz piemēru pamata. Induktīvie algoritmi. Algoritmu veidi. Datu klasifikācijas koks. Produkciju likumu ģenerācija. Atribūta entropijas pakāpe. Uz induktīvām metodēm balstīta zināšanu iegūšanas procedūra. Induktīvo secināšanu realizējošas komerciālas programmu sistēmas. Induktīvo algoritmu pielietojumi finanšu, tehnikas nozarē, projektēšanā. Induktīvais algoritms C4.5. Algoritms ID3, pielietošana praktiskajam uzdevumam, piemēri.. |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Studiju kursa saturs |
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Mērķis un uzdevumi, izteikti kompetencēs un prasmēs |
Apgūt induktīvā izveduma sistēmas funkcionēšanu un uzbūves metodes. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Sasniedzamie studiju rezultāti un to vērtēšana |
Spēj definēt, interpretēt un lietot profesionālu induktīvā izveduma sistēmu terminoloģiju
- Apspriešanas procesā demonstrē zināšanas par induktīvās apmācības un rezultātu interpretācijas īpatnībām. Eksāmens.
Spēj risināt klasifikācijas uzdevumus ar mākslīgiem ieejas datiem un interpretēt iegūtos rezultātus - Veiksmīga praktiskā darba izpilde par klasifikāciju, izmantojot Orange un WEKA rīkus. Spēj risināt atzarošanas uzdevumus ar mākslīgiem un reāliem ieejas datiem un interpretēt iegūtos rezultātus - Veiksmīga praktiskā darba izpilde par atzarošanu, izmantojot Orange un WEKA rīkus. |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Priekšzināšanas | Zināt sistēmu funkcionēšanas uzbūvi un principus, kas balstās uz zināšanām | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Studiju kursa plānojums |
|