ODLUČIVANJU (DSS) 2016/2017. dr Vladislav Miškovic Fakultet za računarstvo i informatiku

Transcription

1 SISTEMI ZA PODRŠKU ODLUČIVANJU (DSS) dr Vladislav Miškovic Fakultet za računarstvo i informatiku 2016/2017

2 Sistemi za podršku odlučivanju Sistemi za podršku odlučivanju obuhvataju sisteme za podršku donošenju odluka zasnovane na kvantitativnim modelima inteligentne sisteme, kao što su npr. ekspertni sistemi, sistemi za preporučivanje i inteligentni asistenti savremene alate poslovne analitike, pre svega istraživanja podataka metodima mašinskog učenja

3 Cilj predmeta Omogućiti studentima razumevanje procesa donošenja odluka u poslovnom kontekstu i ocenjivanje kako sistemi za podršku odlučivanju mogu pomoći u rešavanju nestrukturiranih i delimično strukturiranih problema Razviti veštine u izgradnji sistema za podršku odlučivanju

4 Ishod Osposobljenost za definisanje sistema za podršku odlučivanju i poznavanje različitih upravljačkih teorija relevantnih za sisteme za podršku odlučivanju Identifikovanje relevantnih postupaka za rešavanje društvenih problema Poznavanje osnovne arhitekture i funkcije komponenti DSS Poznavanje osnova hardverskih i softverskih komponenti grupnih sistema za podršku odlučivanju Opažanje razlike između DSS, ekspertnih sistema i veštačkih neuronskih mreža Odvajanje bitnih delova izvršnih informacionih sistema i njihove uloge u donošenju odluka Sposobnost kritičke ocene DSS sistema

5 Silabus 1. Uvod u sisteme za podršku odlučivanju 2. Modeliranje i analiza procesa donošenja odluka 3. Poslovna inteligencija, skladištenje podataka i inteligentni agenti 4. Grupni sistemi za podršku odlučivanju 5. Arhitektura i funkcionalne komponente DSS-a 6. Kolokvijum 1 7. Koncepti i teorije relevantne za donošenje odluka 8. Ekspertni sistemi i DSS 9. Metodi mašinskog učenja i DSS 10. Inteligentna podrška elektronskoj trgovini 11. Implementacija sistema za podršku odlučivanju 12. Kolokvijum Praktični DSS modeli i poslovna analitika 14. Kriterijumi za ocenjivanje sistema za podršku odlučivanju 15. Zadaci, teme, provera

6 Predavanja 3 časa nedeljno prof. dr Vladislav Miškovic sreda , S17 Sadržaj: teorijski koncepti praktični primeri metoda, modela i sistema projektovanje modela, komponenti i sistema za podršku odlučivanje (DW, DSS, ES)

7 Vežbe 2 časa nedeljno asistent dr Goran Avlijaš ponedeljak , E01 Sadržaj: primeri metoda i sistema upoznavanje upotrebe programskih alata realizacija modela, komponenti i sistema za podršku odlučivanje (DW, DSS, ES)

8 Ispit Metod nastave i savladavanja gradiva predavanja, vežbe, kolokvijumi i završni ispit Predispitne obaveze i ispit: Prisustvo - aktivnost Kolokvijum 1 Kolokvijum 2 Ispit Teorija Zadatak Teorija (projekt) UKUPNO Kolokvijum 1/1, 2 - teorijski e-test (20+30) Kolokvijum 1/2 - domaći zadatak, podrška rešavanju strukturiranih problema (10) Završni ispit - odbrana projekta, podrška rešavanju nestrukturiranih problema (30)

9 Teorijski test Elektronsko polaganje kolokvijum 1 (20 bodova) kolokvijum 2 (30 bodova) Udžbenik Sistemi za podršku odlučivanju pitanja za proveru na kraju svakog poglavlja primeri i zadaci za vežbanje Sistemi za podršku odlučivanju (2016): 1. Uvod u sisteme za podršku odlučivanju 2. Osnove teorije odlučivanja 3. Modeliranje i analiza procesa donošenja odluka 4. Računarska podrška odlučivanju: koncept i tehnologija sistema 5. Poslovna inteligencija, skladištenje podataka i otkrivanje znanja 6. Složeno odlučivanje: grupno donošenje odluka 7. Inteligentni sistemi: podrška donošenju složenih odluka 8. Ekspertni sistemi 9. Metodi i tehnike mašinskog učenja 10. Inteligentna podrška elektronskoj trgovini 11. Implementacija sistema za podršku odlučivanju Literatura Prilozi

10 Domaći zadatak (10) Sistem za podršku rešavanju strukturiranih problema odlučivanja zasnovan na modelima linearnog programiranja i mreža redova čekanja u određenoj oblasti planiranje procesa rada planiranje transporta robe optimizacija ulaganja optimalno naručivanje proizvoda u maloprodaji...

11 Projekt (30) Sistem za podršku rešavanju nestrukturiranih problema odlučivanja u određenoj oblasti zasnovan na znanju, koje se dobija metodima mašinskog učenja ekspertni sistem sa induktivno generisanom bazom znanja za desktop, Web i mobilne uređaje ili sistem za preporučivanje (recommender system)

12 Programski alati Microsoft Excel i dodaci funkcije Goal Seek, What-If, Solver dodatak Data Mining Add-In Sistemi poslovne inteligencije Microsoft SQL Server DT Pentaho Programska okruženja za istraživanje podataka (Data Mining) WEKA Sistem R i Microsoft R Client Ljuske ekspertnih sistema (Expert Systems Shell) Expertise2Go objektne biblioteke mašinskog učenja za jezike Python i R Programski jezici - Java, Python, R, Prolog

13 Literatura 1. Miškovic V., Sistemi za podršku odlučivanju, Univerzitet Singidunum, Beograd, Turban E., Aronson J.E., Liang T., Sharda R., Decision Support and Business Intelligence Systems, 9th Ed, Pearson Education,Inc, Witten I.H., Frank E., Hall. M.A., Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, 3rdEd, Elsevier Inc, Hillier F.S., Lieberman G.J., Introduction to Operations Research, 10th Ed, McGraw-Hill, Negnevitsky M., Artificial Intelligence, A guide to Intelligent Systems, 2nd Edition, Addison Wesley, Ragsdale C.T., Spreadsheet Modeling & Decision Analysis, Sixth Edition, South-Western Cengage Learning, 2012

14 Napomene 1. Odlučivanje kroz istoriju i posledice važnih odluka (metafore) 2. Kreativnost donosilaca odluka 3. Istorijski tekstovi posvećeni odlučivanju

15 Napomena 1: Odlučivanje kroz istoriju i posledice važnih odluka (metafore) Aleksandar Veliki ( pne) presecanje Gordijevog čvora Qin Shi Huang, kineski car ( pne) - izgradnja Kineskog zida Gaj Julije Cezar ( pne) "Kocka je bačena" (latinski: Alea iacta est!), pre prelaska reke Rubikon neka tumačenja su "Kocka se baca" i "Neka se baci kocka" (Jacta alea esto), u smislu "Neka igra započne"

16 Kolumbo ( ) - Kolumbovo jaje Kolumbo je izazvao svoje kritičare da postave jaje uspravno; kad su odustali, on je udarcem izravnao jedan njegov kraj i postavio ga uspravno Naravoučenije: kad se problem reši, svako zna kako se to radi Nikola Tesla ( ) - Teslino jaje drugi kreativni način rešavanja Kolumbovog problema: rotaciono magnetno polje, bakarno jaje i torus (1893, Svetska izložba u Čikagu) Napomena 2: Kreativnost donosilaca odluka 16

17 Kina, Sedam vojnih klasika (500 g. pne) - klasični tekstovi iz vojnog menadžmenta objedinjeni u XI veku; od jednostavnih taktičkih principa do složenih metoda organizovanja na zapadu je najpoznatije delo Umetnost ratovanja Sun Cu-a Grčka (400 g. pne), Tukidid, Peloponeski rat Rim (50 g. pne), Cezarovi Vojni Komentari Vizantija, VI vek, car Mauricijus, Strategikon Napomena 3: Istorijski tekstovi posvećeni odlučivanju