157-1305/02 – Soft Computing v ekonomice (SCE)

Garantující katedra	Katedra systémového inženýrství a informatiky	Kredity	6
Garant předmětu	doc. dr hab. Maria Antonina Mach-Król	Garant verze předmětu	doc. dr hab. Maria Antonina Mach-Król
Úroveň studia	pregraduální nebo graduální
		Jazyk výuky	čeština
Rok zavedení	2024/2025	Rok zrušení
Určeno pro fakulty	EKF	Určeno pro typy studia	navazující magisterské

Výuku zajišťuje
Os. čís.	Jméno	Cvičící	Přednášející
HUD0118	doc. Dr. Ing. Miroslav Hudec
LAN177	RNDr. Miroslav Langer, Ph.D.
MAC0672	doc. dr hab. Maria Antonina Mach-Król

Rozsah výuky pro formy studia
Forma studia	Zp.zak.	Rozsah
prezenční	Zápočet a zkouška	2+2

Cíle předmětu vyjádřené dosaženými dovednostmi a kompetencemi

1. Získat základní znalosti o SC a aplikace v ekonomice 2. Pochopit úlohu a uplatnění soft computingu 3. Pochopit tvorbu neuronových sítí pro ekonomické aplikace 4. Pochopit tvorbu a uplatnění fuzzy množin a logických agregaci v rozhodování 5. Seznámit se s problematikou genetických algoritmů/evolučních algoritmů

Vyučovací metody

Přednášky
Cvičení (v učebně)
Projekt

Anotace

Studenti budou schopni porozumět soft computing teorii a jak je aplikovat v ekonomice. Studenti budu schopní rozpoznat vlastnosti klíčových soft computing konceptů, rozpoznat vhodní metody a jako jich integrovat. Studenti budou také schopni diskutovat o konkrétních úlohách, přípravě dat, výběru vhodní SC metody, realizovat úkoly a obhájit výsledky.

Povinná literatura:

BISHOP, Christopher M. a BISHOP, Hugh. Deep learning: Foundations and concepts. Heidelberg: Springer Nature, 2023. ISBN 978-3-031-45468-4. https://doi.org/10.1007/978-3-031-45468-4 DOSTÁL, Petr. Soft computing v podnikatelství a veřejné správě. Brno: CERM Akademické nakladatelství, 2017. ISBN 978-80-7204-958-5. MICHALÍKOVÁ, Alžbeta. Fuzzy množiny v informatike. Banská Bystrica: Belánium, 2020. ISBN 978-80-557-1707-4.

Doporučená literatura:

ALIEV, Rafik A. et al. (Eds.). 16th International Conference on Applications of Fuzzy Systems, Soft Computing and Artificial Intelligence Tools--ICAFS-2023 (Vol. 1). Heidelberg: Springer Cham, 2024. ISBN 978-3-031-76282-6. DOI https://doi.org/10.1007/978-3-031-76283-3 HUDEC Miroslav. Fuzzy logika pre hospodársku informatiku. Bratislava: Ekonóm, 2015. ISBN 978-80-225-4100-8. POSPÍCHAL Jiří, KVASNIČKA Vladimír a TIŇO Peter. Evolučné algoritmy. Bratislava: STU, 2020. ISBN: 9788022713771.

Další studijní materiály

Studijní opory v systému E-výuka

Forma způsobu ověření studijních výsledků a další požadavky na studenta

Zápočet: – aktivní účast na cvičení, - zpracování projektů dle požadované struktury a odevzdání v LMS. - získání minimálně 23 bodů z 45. Zkouška: - otázky z daných okruhů -získání minimálně 28 bodů z 55.

E-learning

Studenti mají k dispozici v LMS Moodle prezentace přednášek.

Další požadavky na studenta

Aktivní účast na cvičení (min. 60 %). Zpracovaní projektu dle požadované struktury a obsahu. Získání nadpolovičního počtu bodů.

Prerekvizity

Předmět nemá žádné prerekvizity.

Korekvizity

Předmět nemá žádné korekvizity.

Osnova předmětu

1. Úvod do teorie vyučitelnosti 2. Úvod do teorie složitosti 3. Základy neuronových sítí 4. SC a statistika 5. Neuro-fuzzy modely 6. LSP a soft computing 7. Logická agregace SC 8. Základy evolučních/genetických algoritmů 9. Hluboké učení 10. Aplikace umělých neuronových sítí a hlubokého učení pro obchodní problémy 11. Aplikace genetických algoritmů/evolučních algoritmů pro obchodní problémy 12. Aplikace hybridních systémů pro obchodní problémy

Podmínky absolvování předmětu

Prezenční forma (platnost od: 2024/2025 zimní semestr)

Název úlohy	Typ úlohy	Max. počet bodů (akt. za podúlohy)	Min. počet bodů	Max. počet pokusů
Zápočet a zkouška	Zápočet a zkouška	100 (100)	51	2
Zápočet	Zápočet	45 (45)	23	2
Projekt a jeho obhajoba	Projekt	45	23	2
Zkouška	Zkouška	55	28	3

Rozsah povinné účasti: Aktivní účast na cvičení (min. 60 %). Zpracovaní projektu dle požadované struktury a obsahu. Získání nadpolovičního počtu bodů.

Zobrazit historii

Podmínky absolvování předmětu a účast na cvičeních v rámci ISP: Aktivní účast na cvičení (min. 60 %). Zpracovaní projektu dle požadované struktury a obsahu. Získání nadpolovičního počtu bodů.

Zobrazit historii

Výskyt ve studijních plánech

Akademický rok	Program	Obor/spec.	Spec.	Zaměření	Forma	Jazyk výuky	Konz. stř.	Ročník	Z	L	Typ povinnosti
2025/2026	(N0688A050001) Informační a znalostní management			DZ	P	čeština	Ostrava	1			povinný	stu. plán

Výskyt ve speciálních blocích

Název bloku	Akademický rok	Forma studia	Jazyk výuky	Ročník	Z	L	Typ bloku	Vlastník bloku

Hodnocení Výuky

Předmět neobsahuje žádné hodnocení.