Izbornik
Ekonomski fakultet - Zagreb
Članovi

Metode potpore odlučivanju

Osnovne informacije

Naziv kolegija i
šifra

METODE POTPORE ODLUČIVANJU
(153350)

Diplomski studij i
status kolegija:

integrirani preddiplomski i diplomski studij, modul "Menadžerska informatika"
obavezni kolegij
zimski semestar

Broj sati i ECTS bodovi

60 sati nastave
6 ECTS

Nositelj

izv. prof. dr. sc. Nikola Vlahović

Predavanja

 izv. prof. dr. sc. Nikola Vlahović

Vježbe

dr. sc. Jasmina Pivar

Elektroničko učenje

 Web mjesto kolegija (Google Classroom)

 

Sadržaj

Osnovne informacije
Silabus kolegija
Informacije o studentskim seminarima
Informacije o projektnim zadacima
Informacije o diplomskim i seminarskim radovima
Terminski plan nastave
Ocjene
Informacije o vježbama

 

Silabus kolegija

Sadržaj
  1. Metode i sustavi za potporu odlučivanju
  2. Inteligentni sustavi i inteligentne metode potpore odlučivanju
  3. Rješavanje problema i metode za traženje optimalnog rješenja
  4. Modeliranje u potpori odlučivanju
  5. Ekspertni sustavi i sustavi bazirani na znanju
  6. Prikaz znanja
  7. Zaključivanje pomoću znanja
  8. Nepouzdano znanje
  9. Softverksi agenti i višeagentski sustavi
  10. Optimizacija i metode optimizacije
  11. Simulacijsko modeliranje
  12. Evolucijsko računalstvo
  13. Umjente neuronske mreže
  14. Programski alatai za potporu odlučivanju
  15. Programski alati u inženjerstvu znanja

Oblici provođenja nastave

Predavanja
Vježbe u predavaonici
Vježbe na računalu
Seminarski rad
Projektni zadatak

Prisustvo na nastavi

Obavezno je prisustvo na vježbama

Ispit

Ocjena se formira na temelju:

Kolokvija / pisanog ispita 65%
Prezentacije projektnog zadatka i pisani izvještaj o radu na projektu 25%
Aktivnost na nastavi 10%

Napomena 1: položeni kolokvij se priznaje kao pisani ispit
Napomena 2: ukoliko student tijekom održavanja nastave ne prezentira projekt u zamjenu mora izraditi samostalni seminarski rad

Literatura

Obavezna (i dostupna):

Vlahović, N.: Računalna potpora donošenju odluka (u pripremi)
Russell, S., Norvig, P. (2020): Artificial Intelligence: A Modern Approach, 4. izdanje, Prentice Hall. – odabrana poglavlja
Vlahović, N. (2014): Temelji sustava baziranih na znanju, Priručnik za vježbe, Mikrorad, Zagreb.
Čerić, V. Ekspertni sustavi, skripte, Ekonomski fakultet - Zagreb, 2004/05.

Ostala literatura:

Kaplan J. (2016), Artificial intelligence: What everyone needs to know, Oxford University Press.
Deshpande, A., Kumar, M. (2018), Artificial Intelligence for Big Data, Packt Publishing.- odabrana poglavlja
Matthew Kinsey, (2018), Machine Learning For Beginners: Guide To Understand Machine Learning
Marakas, G. M. (2009): Decision Support Systems in the 21st Century. Phi Learning. – odabrana poglavlja
Seila, V., Ceric, P. Tadikamalla (2003): Applied Simulation Modelling, Duxbury Press. – odabrana poglavlja

 

« na vrh

 

Informacije o studentskim seminarima

Osnovne informacije

  1. Izrada seminara je obavezna za studente koji nisu prezentirali projektni zadatak tijekom izvođenja nastave
  2. Studenti koji su prezentirali projektni zadatak tijekom izvođenja nastave ne moraju izrađivati seminarski rad!
  3. Ocjena iz seminarskog rada zamjenjuje segment prezentacije projektnog zadatka za studente koji nisu prezentirali projektni zadatak
  4. Seminar se predaje u obliku pisanog pristupnog rada prije pristupanja ispitu
  5. Osnovni cilj seminara je pokazati razumijevanje funkcioniranja jedne od metoda potpore odlučivanju kroz:
    1. kratki prikaz metode
    2. prikaz primjene metode na jednom ili više područja

Poanta izlaganja nisu detalji rezultata iz primjera već analiza što se dobija primjenom odabrane metode, kakvi su podaci bili potrebni i da li je bilo kakvih poteškoća prilikom pirmjene metode i slična iskustva. Samostalno riješavanje primjera pomoću nekog od dostupnih softvera bitno utječe na visinu ocjene seminara!

 

Izbor teme seminara

Studenti mogu:

  1. odabrati jednu od slobodnih predloženih tema seminara
  2. predložiti vlastitu temu seminara

    Seminar mora biti orijentiran na neku specifičnu temu. Tema izlaganja ne smije biti općenita (kao na primjer naziva knjige ili naziv znanstvenog područja). Kao pomoć prilikom odabira vlastite teme pogledajte širi popis metoda potpore odlučivanju: PDF (ovo NISU specifične teme!, već samo pojmovnik metoda!).

    Prijedlog teme mora sadržavati: (1) naziv teme seminarskog izlaganja; (2) imena kandidata; (3) kratki sadržaj seminara u 4-5 rečenica; (4) metodu ili metode koje će se koristiti u seminaru i (5) popis materijala na kojima će se temeljiti rad (nije dovoljno koristiti samo jedan izvor informacija!). Upotpunjeni prijedlog teme seminarskog izlaganja šalje se putem elektroničke pošte.

 

Pisani izvještaj o seminaru

  1. Pisani izvještaj treba biti jezgrovit, dug maksimalno 12-15 stranica uz obavezne reference i eventualne priloge radu.
  2. Tekst izvještaja treba biti jasno pisan i strukturiran. Pri tome uvodni dio, o metodi koja se u radu opisuje i slično, treba biti vrlo kratak na jednoj stranici. Osnovni dio teksta treba biti posvećen specifičnom problemu koji se opisuje u seminaru.
  3. Pisani izvještaj o seminaru predaje se u tiskanom obliku spiralno uvezan.
  4. Krajnji rok za predaju je 5 dana prije ispitnog roka koji student prijavljuje!

« na vrh

 

Informacije o projektnim zadacima

Osnovne informacije

  1. Izrada projektnog zadatka je obavezna za sve studente. Tjekom semestra studenti ga rade u timovima od dva do tri člana (što ovisi o složenosti odabrane teme). Nakon završetka semestra, studenti koji nisu sudjelovali u izradi timskog projektnog zadatka samostalno izrađuju projekt prema istim ovim uputama kao sastavni dio ispita.
  2. Projektni zadatak se sastoji od izrade prijave teme projektnog zadatka, izrade baze znanja, prezentacije projekta (tjekom semestra) / izrade pristupnog rada (tjekom redovnih ispitnih rokova) i od pisanog izvještaja o radu na projektu
  3. Osnovni cilj projektnog zadatka je pokazati poznavanje temeljnih vještina inženjerstva znanja i korištenja ljuske ekspertnih sustava DoctuS kroz:
    1. prepoznavnaje i modeliranje znanja iz odabrane problemske domene
    2. izradu konzistentne baze znanja u sustavu DoctuS
    3. diseminaciju znanja izradom sustava baziranog na znanju u HTML obliku 

 

Prijava teme projektnog zadatka

Studenti prijavljuju temu projektnog zadatka do 30. listopada 2023. Prijava teme napisana je strukturirano, jasno i koncizno je na jedno stranici! Sadržaj prijave teme mora obuhvaćati sljedeće dijelove:

  1. Naziv teme, imena i prezimena članova tima, naziv kolegija i oznaku akademske godine 
  2. Krakti opis problema i problemskog područja 
  3. Izvori podataka i znanja o načinu rješavanja problema
  4. Vrsta odluke i moguće odluke koje sustav predlaže
    • ovdje se navode konkretne preporuke budućeg sustava te se svaka preporuka ukratko pojasni (npr. "odobren zahtjev" - kandidat zadovoljava sve relevantne uvjete, "odbijen zahtjev" - kandidat nezadovoljava minimalne uvjete, "potrebna nadopuna zahtjeva" - uočen je nedostatak informacija za donošenje odluke, i sl.)
  5. Popis faktora koji utječu na odluku i njihove vrijednosti
    • ovdje se navode konkretne nazivi atributa i sve vrijednsoti koje može poprimiti (npr. "nekretnine" - ne postoje, male vrijednosti; velike vrijednosti; "jamac" - potrebno je 2 jamca, potrebna je 1 jamac, nije potreban jamac; i sl.)

Prijava teme predaje se putem Classroom-a (domaća zadaća / homework će biti postavljena na Classroom)!

Ukoliko prijedlog teme treba doraditi ili izmijeniti, novu prijavu teme potrebno je predati u drugom krugu prijave teme projekta i to najkasnije do 13. studenog 2023!

Izrada baze znanja

Baza znanja izrađuje se korištenjem ljuske ekspertnih sustava DoctuS. Baza mora sadržavati minimalno 15 atributa s određenim ordinalitetima vrijednosti atributa.  Prilikom unosa pravila potrebno je pridržavati se uputa iz priručnika / tutoriala (Poglavlje 4. u priručniku). Bazu znanja treba testirati i otkloniti eventualne nekonzistentnosti u pravilima. Za provjeru funkcionalnosti modeliranog znanja potrbeno je korsititi minimalno 30 slučajeva (cases). Ispravnu bazu znanja potrebno je pretvoriti u oblik pogodan za distribuciju (HTML stranicu!).

 

 Prezentacija projektnog zadatka

  1. Redovni termini izlaganja projektnog zadatka održat će se posljednja dva tjedna nastave tj. 15. i 22. sječnja 2024.!
  2. Svi studenti koji ne uspiju pripremiti prezentaciju projekta morat će nakon završetka nastave izraditi seminarksi rad! 
  3. Izlaganje može trajati maksimalno 10 minuta, a svaki član tima mora prezentirati dio rada!
  4. Prezentacija treba sadržavati osnovne informacije o temi, prikaz baze znanja i konzultacije sa sustavom! Ostale detaljne informacije trebaju biti vidljive iz pisanog izvještaja o radu na projektu
  5. Sve materijale za prezentiranje projektnog zadatka potrbeno je prenjeti na google disk ovdje!

 

Izrada pisanog izvještaja o radu na projektu

Pisani izvještaj o radu na projektnom zadatku treba biti jezgrovit, dug maksimalno 15-20 stranica. Tekst izvještaja treba biti jasno pisan i strukturiran tako da sadrži sljedeće dijelove:

  1. Naslovnica - s nazivom teme, imenima kandidata i mentora i ostlaim elementima definiranima Uputama o izradi seminarskih radova
  2. Uvod - s opisom teme projektnog zadatka, ciljevima i sturkturom ostatka izvještaja
  3. Izbor područja rada ekspertnog sustava - kratki opis područja rada sustava; značaj i potencijalne koristi od uvošenja sustava baziranog na znanju u navedeno područje rada
  4. Opis postupka donošenja odluke koji sustav treba podržati - izbor vrste odluke; kratki opis načina donošenja odluka u tom području; izbor ključnih faktora koji utječu na odluku; izvori podataka o području i vrsti odlučivnaja koje ste odabrali (referenciranje knjiga, članaka, časopisa ili imena eksperata koje ste kontaktirali u poduzećima i sl); kopije nekoliko ključnih stranica literature ili prikazi ključnih shema iz literature s opisom logike postupka traženja riešenja problema kojeg modelirate  sustavom baziranom na znanju
  5. Opis ekspertnog sustava i baze znanja - kratki opis karakteristika vašeg sustava; način odlučivanja ekspertnog sustava; atributi i vrijednsosti; najvažnije međuovisnosti atributa 
  6. Prikaz rješenja u DoctuSu - u skladu s koracima izrade baze znanja; slike svih segmenata baze znanja (Atributi, Rule based i Case based graph, Cases, Rules, itd...) s kratkim komentarom 
  7. Zaključak - sa procjenom utjecaja korištenja baze znanja na efikanost procesa donošenja odluka, procjenama koristi od sustava; navedite probleme prilikom izrade sustava; itd...
  8. Prilog - ispravna baza znanja

Pisani izvještaj o radu na projektnom zadatku predaje se u PDF obliku u timsku mapu na Google Disku (zadatak će biti objalvjen na stranici Classroom-a), a u mapi se mora nalaziti i konačna baza znanja te prezentacija.
Krajnji rok za predaju izvještaj je najkasnije u terminu prezentacije projekata 15. i 22. siječnja 2024. na nastavi prije prezentaicje projekta.

« na vrh


 

Informacije o diplomskim i seminarskim radovima

Diplomski radovi

Studenti mogu prijavljivati teme diplomskih radova iz kolegija Metode potpore odlučivanju uz prethodno odobrenje mentorstva.
Rok za prijavu tema diplomskih radova tekuće generacije diplomskog studija je ISKLJUČIVO u razdoblju od 22.  siječnja 2024. - 29. lipnja 2024.
Ostale informacije o prijavi tema diplomskih radova bit će objavljene su na stranici s informacijama o mentorstivma!

Seminarski radovi

Studenti mogu prijavljivati teme seminarskih radova iz kolegija Metode potpore odlučivanju uz prethodno odobrenje mentorstva.
Rokovi za prijavu tema seminarskih radova su ISKLJUČIVO tijekom trajanja zimskog odnosno ljetnog semestra.
U iznimnim slučajevima moguće je proširenje teme studentskog seminara u seminarski rad za jednog člana tima!
U obzir dolaze samo izvrsni studentski seminari, koji moraju biti prošireni na način detaljnijeg opisa korištene metode metode, metodološkog proširenja obrade odabrane teme ili razvijanjem nove teme temeljem zaključaka rada na studentskom seminaru.

Ostale informacije o prijavi tema seminarskih radova objavljene su na stranici s informacijama o mentorstvima!

« na vrh

 

Terminski plan nastave

Termin

Datum

Predavanje
PON 14 - 16 dv. 20

Vježbe
PON 16 - 18 dv. 20
PON 18 - 20 dv. 20


I.

02. 10. 2023.

Uvodno predavanje o metodama potpore odlučivanju

Prvi tjedan nastave nema vježbi


II.

09. 10. 2023.

Inteligentni sustavi Uvodne vježbe
Primjeri ekspertnih sustava i studentskih projekata



III.

16. 10. 2023.

Grafovi
Prostora stanja 		 Grafovi i Pretraživanje prostora stanja
(Priručnik - pogl. 1 )


IV.

23. 10. 2023.

Ekspertni sustavi Pretraživanje na primjeru transportne mreže
(Priručnik - pogl. 1 )
 


V.

30. 10. 2023.


Prikaz znanja		 Prikaz znanja i  stabla odlučivanja
(Priručnik - pogl. 2)
Rok za prijavu teme projekata (1. krug)!


VI.

06. 11. 2023.

 Mehanizmi zaključivanja

Softverski agenti i višeagentski sustavi

 Mehanizmi zaključivanja i Produkcijski sustavi
(Priručnik - pogl. 3)


VII.

13. 11. 2023.

Neizrazita logika Neizrazita logika i zaključivanje s nepouzdanim znanjem
(Priručnik - pogl. 3)
Rok za prijavu teme projekata (2. krug)


VIII.

20. 11. 2023.

Meko računalstvo Ponavljanje za predrok


IX.

27. 11. 2023.

Pregled  metoda potpore odlučivanju Predrok 27.11.2023.


X.

04. 12. 2023.

dv. 42
Prikaz deduktivnog i induktivnog pristupa izradi baze znanja + Zadaci (Priručnik - pogl. 4)
(OBAVEZNA LITERATURA: Priručnik - pogl. 4)		 dv. 42
Upute za izradu projekta
Izrada studentskih projekata


XI.

11. 12. 2023.

dv. 42
Izrada studentskih projekata
dv. 42
Izrada studentskih projekata
Rok za 1. fazu projekta!


XII.

18. 12. 2023.

dv. 42
Izrada studentskih projekata

dv. 42
Izrada studentskih projekata
Prezentacija studentskih projekata


XIII.

08. 01. 2024.


dv. 42
Izrada studentskih projekata

dv. 42
Izrada studentskih projekata


XIV.

15. 01. 2024.

dv. 42
Prezentacija studentskih projekata
dv. 42
Prezentacija studentskih projekata
Rok za predaju izvještaja!
 


XV.

22. 01. 2024.

dv. 42
Prezentacija studentskih projekata

dv. 42
Prezentacija studentskih projekata
Rok za predaju izvještaja!

Materijali se objavljuju korištenjem posvećenog web mjesta za kolegij Metode potpore odlučivanju u sklopu usluge Google Classroom.

Pravo pristupa materijalima ostvaruju studenti koji su:

  1. u tekućoj akademskoj godini upisali kolegij te će pristupni kod dobiti u sklopu nastave

  2. u prethodnim akademskim godinama upisali kolegij te pristupni kod mogu dobiti slanjem upita putem elektroničke pošte ili u vrijeme konzultacija kod izvođača nastave.

Za pristup materijalima potrebni su AAI@Edu korisnički podaci - korisničkoime@net.efzg.hr!

« na vrh

 

Ocjene

Rezultati testa u predroku kao i konačne ocjene u predroku bit će obavljene u sklopu servisa Google Classroom!

Za pristup potrebni su AAI@Edu korisnički podaci - korisničkoime@net.efzg.hr!

NAPOMENA:

    Svi studenti koji su zadovoljni sa svojim rezultatom trebaju prijaviti ispit za prvi termin zimskog ispitnog roka radi upisa ocjene u indeks.

    Studenti koji se ne nalaze na popisu mogu se raspitati u vezi statusa svoje ocjene u vrijeme konzultacija nositelja kolegija!

« na vrh

 

Opće informacije o vježbama

  1. Vježbe se sastoje od dva dijela: zadataka i rada na računalima

  2. Vježbe u predavaonici se održavaju u razdoblju od 09. listopada 2023 do 04. prosinca 2023.:

    • ponedjeljkom 18-20, dv. 1

  3. Vježbe u računalnoj dvorani se održavaju u razdoblju od 11. prosinca 2023. do 22. siječnja 2024.:

    • ponedjeljkom 16-20 , dv. 42

  4. Zadaci obuhvaćaju četiri cjeline

    • grafovi i pretraživanje,

    • prikaze znanja i provjera konzistencije znanja

    • mehanizam zaključivanja u produkcijskom sustavu uz rješavanje konflikata

    • mehanizam zaključivanja s nepouzdanim znanjem korištenjem faktora pouzdanosti

  5. Rad na računalu obuhvaća upoznavanje sa softverom DoctuS te izradu projektnog zadatka. DoctuS je ljuska ekspertnih sustava koja se koristi u inženjerstvu znanja. Studenti u sklopu radionice upoznaju dva pristupa radu s Doctusom:

    • Deduktivan pristup za izradu ekspertnog sustava

    • Induktivni pristup za izradu projekata rudarenja podataka

  6. Tijekom semestra za studente koji redovno polaze vježbe bit će organiziran pisani ispit u predrok koji obuhvaća ovo gradivo: grafovi, slijepo pretraživanje, heurističko pretraživanje, Prolog, prikaz znanja korištenjem stabala odlučivanja, ostale metode prikaza znanja i mehanizme zaključivanja, zaključivanje s nepouzdanim znanjem

  7. Ukoliko kandidati ne uspiju skupiti minimalan broj bodova na predroku, trebaju pristupiti testu!

  8. Test obuhvaća sve vrste zadataka, a održava se tijekom redovnih i izvanredni ispitnih rokova nakon završetka semestra.

  9. Materijali potrebni za izradu zadataka u DoctuSu: /kandidati1.doc/ i /kandidati.xls/

« na vrh