Sociálny a sémantický web na TUKE

Absolvent študijného programu zameraného na sociálny a sémantický web na Technickej univerzite v Košiciach (TUKE) získava rozsiahle znalosti a zručnosti v oblasti informačných technológií, ktoré mu umožňujú efektívne sa uplatniť v dynamickom svete webových technológií a informačných systémov. Štúdium je koncipované tak, aby absolvent bol schopný samostatne a tvorivo riešiť komplexné problémy, navrhovať inovatívne riešenia a implementovať moderné technológie.

Profil absolventa

Absolvent študijného programu zameraného na sociálny a sémantický web na TUKE je pripravený na špecifikovanie, navrhovanie, implementáciu a údržbu rozsiahlych IT aplikácií. Ovláda programovacie jazyky C, C# a Python, čo mu umožňuje flexibilne reagovať na rôzne vývojové požiadavky. Okrem toho má hlbšie informácie z oblasti integrácie a využívania trendov v IT, ako sú Edge, Fog a Cloud technológie pre Internet všetkého (Internet of Everything).

Absolvent je schopný pracovať efektívne, flexibilne a samostatne, či už ako člen tímu alebo ako jeho vedúci. Jeho schopnosti zahŕňajú nielen technické zručnosti, ale aj schopnosť riadiť projekty, komunikovať s klientmi a spolupracovať s odborníkmi z rôznych oblastí.

Výsledky vzdelávania

Absolvent získa znalosti v oblasti webových technológií, modelovania sémantického a sociálneho webu, tvorby virtuálneho prostredia pre interaktívnu simuláciu a modelovania a riadenia procesov na virtuálnych modeloch. Naučí sa implementovať moderné informačné a sieťové technológie a rozvíjať vlastné riešenia problémov, tvorivo aplikovať získané poznatky a efektívne sa rozhodovať pri výbere a použití metód a prostriedkov sociálneho webu a sémantických technológií.

Absolvent ovláda a využíva objektovo orientované programovacie jazyky, databázové systémy, počítačové siete, vizualizačné produkty a produkty pre inteligentné interakcie. Získa tiež poznatky z oblasti projektovania a programovania sémanticky obohatených systémov pre hospodárske subjekty, ich nástrojov a prístupov.

Prečítajte si tiež: Všetko o 7. platovej triede pre sociálnych pracovníkov

Štruktúra štúdia a hodnotenie

Štúdium je rozdelené do semestrov, pričom v každom semestri študent absolvuje niekoľko predmetov. Podmienky absolvovania predmetu zahŕňajú priebežné hodnotenie (PH) a záverečné hodnotenie (ZH).

Priebežné hodnotenie (PH)

Študent prospeje v PH a získa zápočet, ak získa minimálne 21 % zo 40 %. Počas semestra absolvuje zápočtový test v systéme Moodle za 10 bodov. Ďalších 30 bodov môže získať za dve zadania, ktoré spočívajú v tímovej práci na projektoch obsahujúcich návrh a implementáciu systémov sémantického a sociálneho webu.

Záverečné hodnotenie (ZH)

Študent prospeje v ZH a úspešne vykoná skúšku, ak získa minimálne 31 % zo 60 %. Skúška pozostáva z didaktického testu, pri prípadnej ústnej skúške možno získať maximálne 3 body k zlepšeniu hodnotenia.

Celkové hodnotenie

Celkové hodnotenie (CH) je suma hodnotení získaných študentom za hodnotené obdobie. Celkový výsledok sa stanoví v súlade s vnútornými predpismi TUKE.

Tematické oblasti a projekty

Štúdium zahŕňa širokú škálu tematických oblastí, ktoré sú zamerané na aktuálne trendy a technológie v oblasti sociálneho a sémantického webu. Projekty realizované v rámci štúdia prinášajú zaujímavé výsledky a prispievajú k rozvoju hospodárskej informatiky.

Prečítajte si tiež: Práca sociálneho terapeuta v DSS

Projekt priniesol skupinu zaujímavých výsledkov. Prvým je infraštruktúra poskytujúca výpočtové kapacity pre riešenie úloh v oblasti hospodárskej informatiky, ako aj priestor pre realizáciu záverečných prác študentov v tomto odbore. Vytvorené elektronické materiály a služby zahŕňajú webové portály poskytujúce podporu výučbového procesu predmetov, návody a príručky pre používanie softvérových nástrojov, či príklady použitia z rôznych aplikačných domén. Boli vytvorené učebnice pre predmety IT manažment a Sémantický a sociálny web. Implementovaná bola platforma Moodle ako e-Learningová podpora pre rôzne kurzy.

Príklady projektov a tém

• Predikcia výskytu nízkej oblačnosti pomocou metód dolovania v dátach.
• Modeling of Collaboration Social Network Including Temporal Attributes.
• Bezpečnosť sociálnych sietí.
• Design and implementation of incremental algorithm for creation of generalized one-sided concept lattices.
• Profitabilita analytických aplikácií databázového marketingu.
• Návrh využitia metodológie METHONTOLOGY pre aplikáciu vybraného konceptuálneho modelu.
• Porovnanie metodológií pre budovanie ontologických modelov.
• Využitie internetového marketingu pre zvýšenie predajnosti internetového obchodu.
• Predikcia bankrotu firiem pomocou vhodných metód objavovania znalostí.
• Optimalizácia procesov v stavebnej firme.
• Efektívne využívanie zdrojov vo výrobe pomocou procesného modelovania.
• Využitie vhodných webových technológií pre prezentáciu a rezerváciu ubytovacích kapacít.
• Optimalizácia výrobného procesu prostredníctvom štíhlej výroby.
• Optimalizácia výroby pomocou procesného modelovania.
• Process modeling as a supporting tool for managing of the enterprise security.
• Prečo monitorovať on-line komunikáciu?
• Aplikácia dolovania dát vo výrobnom priemysle.
• Course web site as an integrated solution for e-learning, collaboration and publicly available knowledge base.
• A review of data mining applications in manufacturing.
• Podpora rozhodovania s využitím aspektovo orientovanej analýzy sentimentu.
• Využitie ontológií v oblasti riadenia IT služieb.
• Konverzačný obsah v kontexte bezpečnosti sociálnych sietí.
• Management of enterprise security.
• Využitie dolovania dát v oblasti výroby polyamidových vláken.
• Využitie BI na analýzu finančnej situácie firiem.
• Využitie ontológií pre riadenie IT služieb v oblasti prevádzky služieb.
• Webová aplikácia pre dolovanie v dátach použitím FCA.
• Implementácia nástroja pre vizualizáciu rozhodovacích stromov v úlohách klasifikácie textových dokumentov.
• Zhlukovanie textových dokumentov algoritmom GHSOM v distribuovanom prostredí.
• Distribuovaný algoritmus Boosting pre klasifikáciu textových dokumentov.
• Od adaptívneho k sémantickému webu.
• Finding Patterns in Industrial Process Data.
• A MATLAB educational software tool for Knowledge Discovery course.
• The use of data mining to identify patterns in the industrial process data.
• Financial data analysis using suitable open-source Business Intelligence solutions.
• ICT-based Platform to Increase the Level of Elderly’s Social Inclusion.
• ICT-based Solution for Elderly People.
• Aplikácia pre podporu výučby problematiky generovania rozhodovacích stromov.
• Prieskumná analýza dát na základe logov z kolaboratívneho prostredia.
• Knowledge Discovery Methods for Bankruptcy Prediction.
• Identifikácia kritických miest procesov prostredníctvom analýzy záznamov udalostí.
• Process mining : Events and traces visualization proposal.
• Identifikácia vzťahov a väzieb v záznamoch udalostí.
• Concept Definition for Student Profile Forming.
• Concept definition for process discovery purposes.
• Identifikácia a analýza záznamov udalostí pre rozpoznávanie procesov.
• Využitie BOINC softvéru ako distribuovaného výpočtového prostredia na zvolenej infraštruktúre.
• Návrh a implementácia nástroja pre výučbu metód riešenia dopravného problému v jazyku Processing.
• Conversational content in the context of safety of social networks.
• Weighting method for student profile forming.
• Analýza a návrh vhodného modelu využitia služieb typu softvér ako služba v univerzitnom prostredí.
• Audit webovej stránky vybranej organizácie.
• Návrh, implementácia a vyhodnotenie vplyvu webového informačného systému firmy.
• Decision support system for Software as a Service applications.
• Adaptácia cloud computingu.
• Local Structure Analysis of Company Network.
• Component Identification in Company Networks.
• Design and implementation of incremental algorithm for creation of generalized onesided concept lattices.

Predmety štúdia

Študijný program zahŕňa široké spektrum predmetov, ktoré pokrývajú rôzne aspekty sociálneho a sémantického webu. Medzi tieto predmety patria:

• Cieľom predmetu je naučiť študentov samostatne vytvárať praktické aplikácie pripojenia periférnych zariadení k počítačom pre úlohy z oblasti riadenia, vizualizácie a sieťovej komunikácie medzi počítačmi a procesmi, s overením v podmienkach počítačov PC, Rasspberry PI, Intel Edison a pod. Koncepcia predmetu je stavaná tak, aby po HW stránke študenti pochopili základnú architektúru počítača PC a jeho podsystémov ako napr. pamäťový podsystém, zbernice, prerušovaci podsystém, systém priameho prístupu do pamäte, vizualizačný podsystém, vstupno/výstupný podsystém, zahŕňajúci štandardné rozhrania PC (RS-232, USB, a pod.), technologické rozhrania (analógový, číslicový a frekvenčný V/V, PWM a pod.), siete a sieťové rozhrania.
• Cieľom predmetu je naučiť študentov aplikovať prostriedky manažérskeho riadenia na báze multidimenzionálnych databáz a internetových technológií v rámci návrhu, aplikácie a využívania informačných systémov pre oblasť strategického, ekonomického a technického manažmentu. Uvedený predmet je nadstavbového charakteru. Vo väzbe na poznatky z oblasti relačných databázových systémov, distribuovaných systémov, počítačových sietí, expertných systémov a ekonomiky vytvára priestor pre získavanie informácií z informačných systémov pre manažérov na všetkých úrovniach riadenia s možnosťou požadovanej agregácie a abstrakcie, pričom automaticky získané informácie sú prezentované vo forme prehľadov, štatistík a predikcií.
• SQL - relačnej algebre; oboznámiť sa so základmi NoSQL databáz.
• Cieľom predmetu je poskytnúť študentom základy objektovo-orientovaného návrhu a programovania v objektovo-orientovaných jazykoch. Po úspešnom absolvovaní tohto predmetu študenti môžu získané znalosti využiť pri návrhu a implementácii softvérových systémov použitím objektovo-orientovaných programovacích jazykov a návrhových vzorov.
• Cieľom predmetu je poskytnúť študentom prehľaď vedomostí a nadobudnúť praktické zručnosti pri aplikovaní pokročilých metód analýzy dát zameraných hlavne na mnohorozmerné dáta a dáta, ktoré nie sú priamo reprezentované v tabuľkovej forme. Tento predmet nadväzuje a rozširuje vedomosti získané počas štúdia v základných predmetoch Objavovania znalostí v databázach a Strojového učenia.
• Hlavným výsledkom je získanie základných znalostí z vývoja natívnych a hybridných mobilných aplikácií. Študent si predovšetkým osvojí vytvorenie praktických aplikácií vrátane komunikácie s externými zariadeniami pomocou bezdrôtovej, resp. drôtovej komunikácie. Bude schopný používať mobilnú senzoriku a efektívne pracovať s databázami, pamäťou, internými a externými úložiskami. Zároveň bude vedieť efektívne preložiť časovo náročné úlohy na pozadie, do služby alebo nového vlákna.
• Cieľom predmetu je poskytnúť študentom nielen teoretické vedomosti ale aj praktické zručnosti potrebné pri procese analýzy a návrhu informačných systémov v rôznych aplikačných doménach. Po úspešnom absolvovaní tohto predmetu študenti môžu získané znalosti a skúsenosti s jazykom UML a štandardnom BPMN využiť pri riešení svojich bakalárskych prác alebo iných semestrálnych projektov orientovaných na vývoj softvérových aplikácií.
• Študent získa základné poznatky z oblasti spracovania veľkých dát, metód, prístupov a technológií, ktoré sa v tejto oblasti využívajú. Študent nadobudne znalosti o konceptoch gridového a cloudového počítania, o distribuovaných, NoSQL a in-memory databázových systémoch, metódach paralelného a distribuovaného počítania. Študent získa základné zručnosti pre návrh a implementáciu aplikácií pre spracovanie veľkých dát.
• Cieľom predmetu je poskytnúť študentom teoretické a praktické znalosti z hospodárskej informatiky a príbuzných oblastí ako manažment inovácií (zavádzanie zmien do praxe), procesný manažment a riadenie, informačný manažment, podniková analytika, marketing (zostavovanie marketingových stratégií a plánov), podpora manažmentu prostredníctvom vhodných IT riešení, atď. na projekty, ako napr. atď. financovania projektov rôzneho zamerania. vhodných grafických riešení. rozumieť základným princípom tvorby projektov a práce v projektovom prostredí
• Jednotlivé úrovne práce so znalosťami. Dáta, informácie, znalosti, kategorizácia znalostí. Rôzne uhly pohľadu na manažment znalostí. Základná architektúra systému pre podporu manažmentu znalostí (SMZ) v organizácii a príklady konkrétnych systémov SMZ. Vyhľadávanie informácií z množiny textových dokumentov. Modely pre IR: boolovský, vektorový a pravdepodobnostný model. Predspracovanie textových dokumentov. Vyhodnocovanie systémov IR. Vyhľadávanie na webe. Faktory ovplyvňujúce manažment znalostí (MZ). Identifikácia vhodného typu riešenia manažmentom znalostí. Vplyv manažmentu znalostí (MZ) na organizáciu a hodnotenie MZ.
• Základné pojmy z oblasti objavovania znalostí a dolovania v dátach. Proces objavovania znalostí, metodika CRISP-DM, popis jednotlivých krokov. Metódy dolovania v dátach - prediktívne a popisné dolovanie v dátach. Objavovanie asociačných pravidiel, zovšeobecňovanie, klasifikácia, predikcia, zhlukovanie. Dátové sklady. Prehľad vybraných metód pre objavovanie znalostí. Dolovanie znalostí z kolekcií textových dokumentov. Vybrané prípadové štúdie z výskumných a vývojových projektov.
• Študent získa základné poznatky z oblasti manažmentu IT služieb a súvisiacich noriem a rámcov. Študent nadobudne základné znalosti rámca ITIL, a jednotlivých princípov, konceptov a procesov, ktoré popisuje. Študent si osvojí základné myšlienky IT Governance a súvisiaceho rámca COBIT, základné vedomosti o informačnej bezpečnosti a súvisiacich normách a rámcoch.
• webu. sietí. prispievania v online diskusiách na webe. znalosti z oblasti strojového učenia. príznakov. Nasledujú metódy automatického generovania modelov produkčných pravidiel, rozhodovacích stromov a zoznamov. predikčné ako aj regresné tvoria základ oblasti strojového učenia. veľmi úspešná metóda SVM) a etalónov. ako base-line metóda. stromov (Random Feorest). učeniu (Reinforcement learning). prístupov k automatickému učeniu.
• Študent získa základné poznatky z oblasti spracovania veľkých dát, metód, prístupov a technológií, ktoré sa v tejto oblasti využívajú. Študent nadobudne znalosti o distribuovaných, NoSQL a in-memory databázových systémoch, metódach a technológiách paralelného a distribuovaného počítania. Študent získa základné zručnosti pre návrh a implementáciu aplikácií pre spracovanie veľkých dát.
• Obchodné (podnikové) ciele, ktoré vedú firmy k investovaniu do informačných systémov (IS). Čo je to IS? Hlavné komponenty IS. Úloha informačných systémov v podniku. Typy informačných systémov: z funkčného hľadiska a z organizačného hľadiska. Celopodnikové informačné systémy. Využitie IS s cieľom dosiahnuť konkurenčnú výhodu. Manažment znalostí. Úloha a miesto znalostí v organizáciách. Podmieňujúce faktory manažmentu znalostí. Vplyvy manažmentu znalostí na organizáciu a ich meranie. Objavovanie znalostí. Proces objavovania znalostí, popis jednotlivých krokov.

Odporúčaná literatúra

• Machová, K.: Od adaptívneho k sémantickému webu. TU, Košice, 2013.
• Davies, J., Fensel, D. and van Harmelen, F.: Towards the Semantic Web.

Prečítajte si tiež: Čo by ste mali vedieť o sociálnom inžinierstve

tags: #socialny #a #semanticky #web #tuke