|
|
Hlavní nabídka Prohlížení IS/STAG
Nalezené předměty, počet: 1
Stránkování výsledků vyhledávání
Nalezeno 1 záznamů
Export do Xls
Informace o předmětu
FES / AVASP
:
Popis předmětu
Pracoviště / Zkratka
|
FES
/
AVASP
|
Akademický rok
|
2019/2020
|
Akademický rok
|
2019/2020
|
Název
|
Selected Applications of Statistical App
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Název dlouhý
|
Selected Applications of Statistical Approaches
|
Akreditováno / Kredity
|
Ano,
10
Kred.
|
Forma zakončení
|
Kombinovaná
|
Forma zakončení
|
Kombinovaná
|
Rozsah hodin
|
Přednáška
12
[HOD/TYD]
|
Zápočet před zkouškou
|
Ne
|
Zápočet před zkouškou
|
Ne
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ne
|
Počítán do průměru
|
NE
|
Vyučovací jazyk
|
Angličtina
|
Obs/max
|
|
|
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ne
|
Letní semestr
|
0 / -
|
0 / -
|
0 / -
|
Počítán do průměru
|
NE
|
Zimní semestr
|
0 / -
|
0 / -
|
0 / -
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Rozvrh
|
Ano
|
Vyučovaný semestr
|
Zimní + Letní
|
Vyučovaný semestr
|
Zimní + Letní
|
Minimum (B + C) studentů
|
nestanoveno
|
Volně zapisovatelný předmět |
Ano
|
Volně zapisovatelný předmět
|
Ano
|
Vyučovací jazyk
|
Angličtina
|
Počet dnů praxe
|
0
|
Počet hodin kontaktní výuky |
|
Hodnotící stupnice |
S|N |
Periodicita |
každý rok
|
Periodicita upřesnění |
|
Základní teoretický předmět |
Ne
|
Profilující předmět |
Ne
|
Základní teoretický předmět |
Ne
|
Hodnotící stupnice |
S|N |
Nahrazovaný předmět
|
Žádný
|
Vyloučené předměty
|
Nejsou definovány
|
Podmiňující předměty
|
Nejsou definovány
|
Předměty informativně doporučené
|
Nejsou definovány
|
Předměty,které předmět podmiňuje
|
Nejsou definovány
|
Graf četnosti udělených hodnocení studentům napříč roky:
Obrázek PNG
,
XLS
|
Cíle předmětu (anotace):
|
The goal is to make students familiar with the following topics: Multivariate statistical methods - factor analysis, discriminant analysis, principal components. Multivariate regression and correlation analysis. Multivariate analysis of variance. Box-Jenkins methodology to describe time series - models AR, ARMA, ARIMA Applications bootstrapových methods in statistics - principles bootstrap, bootstrapové confidence intervals, hypothesis testing bootstrapové, bootstrapové estimates of parameters of regression models, AR models
|
Požadavky na studenta
|
Zpracování a úspěšné obhájení projektu z probírané látky se zaměřením na písemnou práci ke státní doktorské zkoušce a doktorské disertační práci. Všeobecný pohled doktoranda na metody výpočetní inteligence.
|
Obsah
|
Umělá inteligence a výpočetní inteligence. Syntéza a analýza rozhodovacích procesů s neurčitostí. Klasifikace a predikce ekonomických procesů pomocí fuzzy inferenčních systémů. Fuzzy inferenční systém Mamdani. Fuzzy inferenční systém Takagi - Sugeno. Modely neurónových sítí, klasifikace a predikce. Proces učení neuronových sítí. Evoluční stochastické optimalizační algoritmy. Neuro-fuzzy-genetické systémy. Některé aspekty výpočetní inteligence v rozhodování, řízení, klasifikaci a predikci. Všudepřítomná, okolní inteligence.
|
Aktivity
|
|
Studijní opory
|
|
Garanti a vyučující
|
|
Literatura
|
-
Základní:
KVASNIČKA V. a kol. Evolučné algoritmy.. STU, Bratislava, 2000.
-
Základní:
KUNCHEVA L. I. Fuzzy Classifier Design.. A Springer Verlag Company, Germany, 2000.
-
Základní:
Kvasnička V. a kol. Úvod do teórie neurónových sietí. 1997, IRIS Bratislava.. IRIS, Bratislava, 1997.
-
Doporučená:
GHOSH A., TSUTSUI S. Advances in Evolutionary Computing. Theory and Applications.. A Springer-Verlag Company, Germany, 2003.
-
Doporučená:
RUTKOWSKI L., KACPRZYK J. Advances in Soft Computing. Neural Networks and Soft Computing.. A Springer-Verlag Company, Germany, 2003.
-
Doporučená:
RUSSEL, S.-NORVIG, P. Artificial Intelligence. A Modern Approach. Prentice Hall. New Jersey, 2003.
-
Doporučená:
OLEJ V. Modelovanie ekonomických procesov na báze výpočtovej inteligencie.. Miloš Vognar - M&V, Hradec Králové, 2003. ISBN 80-903024-9-1.
|
Předpoklady - další informace k podmíněnosti studia předmětu |
- |
Získané způsobilosti |
Spracovanie a úspešné obhájenie dvoch projektov s úspešnosťou min. 60%, písomné preskúšanie počas semestra. Vyhodnotenie: 50% hodnotenie projektov, 50% hodnotenie písomného preskúšania. Skúška: písomná. |
Vyučovací metody |
|
Hodnotící metody |
|
|
|
|