Znalostní modelování
|
|
- Klára Pešková
- před 5 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 Znalostní modelování Podobor znalostního inženýrství, který se zabývá tvorbou znalostních modelů spíše než finální implementací znalostních systémů Model: účelová abstrakce, která umožňuje snížit složitost zkoumaného předmětu tím, že se soustředí pouze na některé jeho aspekty. (Karbach, 1990) U znalostního modelu spočívá abstrakce v odhlédnutí od implementačních detailů: znalosti zachyceny relativně nezávisle na odvozovacích algoritmech a symbolické reprezentaci nositelem znalostí může být existující znalostní systém, plánovaný znalostní systém i lidský expert P. Berka, /23
2 Historie znalostního modelování léta: expertní systémy založené na symbolických znalostech přímo převzatých od experta (transfer znalostí). Důraz na znuvupoužitelnost implementačních nástrojů (prázdné ES) 1982: A. Newell knowledge-level hypothesis - znalosti lze abstrahovat od způsobu jejich reprezentace 1985: W. Clancey heuristická klasifikace jako abstraktní model řady diagnostických ES konec 80. let: první verze metodiky KADS (Wielinga, Schreiber, Breuker) začátek 90. let: posun paradigmatu v získávání znalostí přechod od transferu k modelování. Vznik knihoven modelů úloh a metod řešení, doménové ontologie konec 90. let: snaha o adaptaci technik znalostního modelování pro potřeby znalostního managementu v organizacích P. Berka, /23
3 Metodika KADS Počátkem 90. let jako výzkumný projekt na universitě v Amsterodamu. Nyní de facto evropský standard pro tvorbu znalostních systémů. Důraz na srozumitelnost a opakovanou využitelnost P. Berka, /23
4 1. podpora fáze analýzy: Model procesů, zachycující dekompozici procesů dané úlohy, tok informací mezi nimi, a přiřazení procesů a prvků datové základny (včetně znalostí) jednotlivým agentům (softwarovým i lidským). Model kooperace, který se zaměřuje především na komunikaci mezi uživatelem a systémem, případně i mezi jednotlivými moduly systému navzájem. Model expertizy (tj. expertních znalostí), jehož tvorba je úzce spojena s procesem získávání znalostí. 2. podpora fáze projektování: Model globální architektury, specifikující subsystémy, rozhraní mezi nimi a globální funkce. Funkční model, realizující dekompozici funkcí jednotlivých subsystémů. Behaviorální model, přiřazující funkcím projekční prvky. Fyzický model, kombinující projekční prvky do detailního návrhu systému. P. Berka, /23
5 KADS Model expertízy Doménová vrstva (domain layer) zachycuje pojmy, fakta, vztahy atp. relevantní k dané problémové oblasti (doméně). Znalosti jsou zde zachyceny bez ohledu na způsob použití k usuzování - proto se někdy mluví o úrovni statických znalostí. Inferenční vrstva (inference layer) zachycuje abstraktní inference, které je MOŽNÉ na doménové znalosti aplikovat, a vazby mezi nimi (deklarativní stránka odvozování). Prostřednictvím tzv. doménových rolí je propojena s doménovou vrstvou. Úlohová vrstva (task layer) specifikuje, které inference se pro danou úlohu SKUTEČNĚ POUŽIJÍ (procedurální stránka odvozování). Každá inference z inferenční vrstvy je chápána jako primitivní úloha; ty jsou pak seskupovány do hierarchií úloh, a spojovány procedurálními operacemi, jako je např. sekvence, selekce nebo iterace. P. Berka, /23
6 Strategická vrstva (strategy layer) zachycuje strategické rozhodování experta, např. výběr z možných hierarchií úloh, jejich dynamické rozvrhování atd. Vyskytuje se zpravidla jen u velmi složitých a rozsáhlých projektů. Novější podoba této metodiky, CommonKADS, pracuje pouze se třemi vrstvami: doménovou, inferenční a úlohovou. (Schreiber a kol., 1999) P. Berka, /23
7 Doménové znalosti 1. Doménové schéma obsahuje obecné třídy objektů: objekty, relace, atributy a tzv, typy pravidel 2. Báze znalostí obsahuje konkrétní znalosti, tj. instance objektů, jejichž třídy jsou definovány doménovým schématem Báze znalostí nemusí obsahovat zdaleka všechny znalosti potřebné pro fungování budoucího implementovaného systému, ale jen takové, které byly zjištěny již ve fázi analýzy. P. Berka, /23
8 Inferenční znalosti 1. Inference vyjadřují elementární odvozovací procesy 2. Znalostní role vyjadřují abstraktní vstupy a výstupy inferencí; mapují se na prvky doménového schématu Inferenčná struktura je obdobou diagramu datových toků (DFD), místo doménově závislých datových prvků jsou použity doménově nezávislé, abstraktní role Znalostní role jsou rozděleny na dynamické, které odpovídají znalostem/datům o řešeném případu (transformují se v průběhu odvozování), a statické, které odpovídají trvalým znalostem. P. Berka, /23
9 Úlohové znalosti 1. Úloha popsána pouze na úrovni vstupu a výstupu (co se má řešit, nikoliv jak) 2. Metoda řešení úlohy jako procedurální popis řešení úlohy (hierarchický rozklad na podúlohy a procedurální řídící struktura) Jedné úloze může odpovídat několik metod řešení. Elementárními prvky metody řešení úlohy jsou inference z inferenční vrstvy. P. Berka, /23
10 KADS - GTM Generic Task Model (GTM) je jakýmsi polotovarem modelu expertizy, zahrnujícím inferenční a úlohovou vrstvu, které jsou doménově nezávislé. Knihovna GTM má hierarchickou strukturu, která koresponduje s typy úloh pro expertní systémy P. Berka, /23
11 KADS - Heuristická klasifikace /* Dopředné usuzování */ Heuristická klasifikace (+ Pozorovatelné, - Řešení) :- získání dat a jejich vložení do Pozorovatelných abstrahuje (+ Pozorovatelné, - Proměnné) přiřazuje (+ Proměnné, - Abstraktní řešení) specializuje (+ Abstraktní řešení, - Řešení) /* Zpětné usuzování */ Heuristická klasifikace (+ Pozorovatelné, - Řešení) :- specializuje (- Abstraktní řešení, - Řešení) přiřazuje (- Proměnné, - Abstraktní řešení) abstrahuje (- Pozorovatelné, - Proměnné) získání dat a jejich vložení do Pozorovatelných P. Berka, /23
12 Přínosy znalostních modelů Urychlení a usnadnění vývoje znalostní aplikace (využití existujících znovupoužitelných modelů) Dokumentace vývoje znalostní aplikace vedoucí k její lepší udržovatelnosti Usnadnění komunikace mezi tvůrci (i navzájem) a uživateli aplikace Zabezpečení interoperability mezi softwarovými komponentami aplikace P. Berka, /23
13 Znalostní ontologie Ontologie je explicitní dohoda o sdílené konceptualizaci. (T. Gruber, 1993) Explicitní: zaznamenána pomocí přirozeného nebo formálního jazyka Konceptualizace: úroveň pojmů (tříd) spíše než objektů (instancí) Sdílená: není určena jen pro vlastní potřebu Výhody ontologií: usnadnění komunikace mezi lidmi a organizacemi díky jasnému vymezení používaných pojmů, usnadnění spolupráce počítačových systémů ontologie zde hraje roli výměnného formátu znalostí, usnadnění vývoje znalostní aplikace ontologie zde plní roli základní, koceptuální vrstvy báze znalostí. P. Berka, /23
14 Typy ontologií Podle předmětu konceptualizace Doménové: pro znalosti z nějaké věcné domény (např. UMLS, Enterprise Ontology) Úlohové: modely řešení úloh (např. KADS) Generické: široký, obecný záběr (např. upperlevel models v rámci CyC nebo ON9) Aplikační: pro konkrétní aplikaci (nejsou přímo reusabilní), obsahují i doménovou a úlohovou složku Reprezentační: pro reprezentaci znalosti i samotných ontologií (meta-ontologie) Podle reprezentace Terminologické: lexikony, tezaury Informační: databázová konceptuální schémata Znalostní Podle míry formalizace: neformální (volný text), semiformální (strukturovaný text), formální P. Berka, /23
15 Wordnet Lexikální databáze obsahující synonymické řady - synsety - tvořené slovy, která mají v určitém kontextu totožný význam sémantické vazby jako např. o hypero-/hyponymické vztahy (is_a) o vztahy meronymie mezi částí a celkem (part_of) P. Berka, /23
16 Enterprise Ontology Doménová neformální ontologie popisující organizační strukturu a činnosti podniku jako celku j i jeho částí LEGAL OWNERSHIP: a Relationship between a LEGAL ENTITY and an Entity whereby the LEGAL ENTITY has certain rights with respekt to the Entity. Note: The Entity in such a Relationship will be said to be LEGALLY OWNED. VENDOR: the Role of the LEGAL ENTITY who Offers a PRODUCT, FOR SALE for an ASKING PRICE; or Agrees to exchange a PRODUCT for SALE PRICE in a SALE. Note: From the VENDOR s perspective, the exchange is reffered to as selling. P. Berka, /23
17 CyC Project CyC (Encyclopedia) zahájený již v roce 1984 usiluje o shromáždění všeobecných (common sense) znalostí, které by ve znalostních systémech fungovaly komplementárně ke specializovaným znalostem experta. Generická, formální ontologie. Použitý jazyk CyCL je založen na predikátovém počtu prvního řádu (#%ist #%LargeCorpInternalsMt #%ForAll x (#%HumanResourcesDepartment #%allinstances (#%actsincapacity x #%mediatorinprocesses #%EmployeeHiring #%MainFunction))) P. Berka, /23
18 Open CyC Open verze projektu CyC dostupná na P. Berka, /23
19 Knihovna ON9 Ontologie Biological functions doménová formální ontologie využívající jazyk Ontolingua P. Berka, /23
20 Foundational Model of Anatomy (FMA) je ontologie vyvinutá na Universitě ve Washingtonu v rámci projektu Digital Anatomist. Ontologie obsahuje symbolicky reprezentované (s využitím rámců) deklarativní znalosti o lidské anatonomii. P. Berka, /23
21 Gene ontology (GO) je tvořena slovníkem termínů z oblasti molekulární biologie. Ontologie se týká tří základních témat: molekulárních funkcí (7459 termínů), biologických procesů (12122 termínů) a buněčných součástí (1818 termínů). Termíny v ontologii jsou spolu svázány dvěma typy relací: is_a (např. nuclear chromosome is_a chromosome) a part_of (např nucleus part_of cell). P. Berka, /23
22 Unified Medical Language System (UMLS) je ontologie zachycující obecné koncepty a znalosti týkající se oblasti medicíny vyvíjená v National Library of Medicine, National Institutes of Health (NLM NIH) ve Spojených státech. 1. Metatezaurus je víceúčelová, vícejazyčná slovníková databáze, která obsahuje informace o biomedicínských a zdravotnických konceptech, jejich různých názvech a relacích mezi nimi. 2. Sémantická síť je tvořena (1) sémantickými typy, které umožňují konzistentní kategorizaci konceptů reprerzentovaných v metatezauru, a (2) množinou relací, které existují mezi sémantickými typy. Hlavní skupiny sémantických typů zahrnují organismus, anatomickou strukturu, biologickou funkci, chemikálie, události, fyzické objekty, koncepty a ideje. 3. SPECIALIST Lexicon byl vytvořen jako obecný anglický lexikon zahrnující mnoho biomedicínských pojmů i běžných anglických slov P. Berka, /23
23 Sémantická síť UMLS P. Berka, /23
(#%ist #%LargeCorpInternalsMt #%ForAll x (#%HumanResourcesDepartment #%allinstances (#%actsincapacity x #%mediatorinprocesses #%EmployeeHiring
Znalostní modelování Podobor znalostního inženýrství, který se zabývá tvorbou znalostních modelů spíše než finální implementací znalostních systémů Model: účelová abstrakce, která umožňuje snížit složitost
VíceMetody tvorby ontologií a sémantický web. Martin Malčík, Rostislav Miarka
Metody tvorby ontologií a sémantický web Martin Malčík, Rostislav Miarka Obsah Reprezentace znalostí Ontologie a sémantický web Tvorba ontologií Hierarchie znalostí (D.R.Tobin) Data jakékoliv znakové řetězce
VíceOntologie. Otakar Trunda
Ontologie Otakar Trunda Definice Mnoho různých definic: Formální specifikace sdílené konceptualizace Hierarchicky strukturovaná množina termínů popisujících určitou věcnou oblast Strukturovaná slovní zásoba
VíceDokumentační služba projektu MediGrid
Dokumentační služba projektu MediGrid Dokumentování sémantiky lékařských dat Adéla Jarolímková, Petr Lesný, Jan Vejvalka, Kryštof Slabý, Tomáš Holeček Projekt MediGrid Účastníci Cíl FN Motol CESNET z.s.p.o.
VíceArchitektura informačních systémů. - dílčí architektury - strategické řízení taktické řízení. operativní řízení a provozu. Globální architektura
Dílčí architektury Informační systémy - dílčí architektury - EIS MIS TPS strategické řízení taktické řízení operativní řízení a provozu 1 Globální Funkční Procesní Datová SW Technologická HW Aplikační
VíceDokumentační služba projektu Medigrid : dokumentování sémantiky lékařských dat
Dokumentační služba projektu Medigrid : dokumentování sémantiky lékařských dat Adéla Jarolímková 1, Petr Lesný 2, Jan Vejvalka 2, Kryštof Slabý 2, Tomáš Holeček 3 1 Cesnet z.s.p.o. 2 Fakultní nemocnice
Více1. Znalostní systémy a znalostní inženýrství - úvod. Znalostní systémy. úvodní úvahy a předpoklady. 26. září 2017
Znalostní systémy úvodní úvahy a předpoklady 26. září 2017 1-1 Znalostní systém Definice ZS (Feigenbaum): Znalostní (původně expertní) systémy jsou počítačové programy simulující rozhodovací činnost experta
VíceSmysl metodiky IS/IT. Koncentrovaná zkušenost Checklist na nic nezapomeneme
Smysl metodiky IS/IT Koncentrovaná zkušenost Checklist na nic nezapomeneme Přínosy metodik Větší produktivita a kooperace týmů Komunikační standard Specializace projektových týmů Nezávislost na konkrétních
VíceZnalostní báze pro obor organizace informací a znalostí
Znalostní báze pro obor organizace informací a znalostí Představení projektu Programu aplikovaného výzkumu a vývoje národní a kulturní identity (NAKI) DF13P01OVV013 2013 2015 Helena Kučerová ÚISK FF UK
VíceKlasické a moderní ontologie při popisu lékařských algoritmů. Lesný P., Vejvalka J.
Klasické a moderní ontologie při popisu lékařských algoritmů Lesný P., Vejvalka J. Tři pilíře medicíny Dovednost, umění Chirurg Práce s informacemi House, MD Etika Váš lékař Lékařské algoritmy Součást
Více6 Objektově-orientovaný vývoj programového vybavení
6 Objektově-orientovaný vývoj programového vybavení 6.1 Co značí objektově-orientovaný - organizace SW jako kolekce diskrétních objektů, které zahrnují jak data tak chování objekt: OMG: Objekt je věc (thing).
VíceInformační systémy 2008/2009. Radim Farana. Obsah. Nástroje business modelování. Business modelling, základní nástroje a metody business modelování.
3 Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta strojní, Katedra automatizační techniky a řízení 2008/2009 Radim Farana 1 Obsah Business modelling, základní nástroje a metody business modelování.
VíceTÉMATICKÝ OKRUH Softwarové inženýrství
TÉMATICKÝ OKRUH Softwarové inženýrství Číslo otázky : 24. Otázka : Implementační fáze. Postupy při specifikaci organizace softwarových komponent pomocí UML. Mapování modelů na struktury programovacího
VíceZnalostní báze pro obor organizace informací a znalostí
Znalostní báze pro obor organizace informací a znalostí Představení projektu Programu aplikovaného výzkumu a vývoje národní a kulturní identity (NAKI) DF13P01OVV013 2013 2015 Helena Kučerová ÚISK FF UK
VíceMetadata, sémantika a sémantický web. Ing. Vilém Sklenák, CSc.
Metadata, sémantika a sémantický web Ing. Vilém Sklenák, CSc. Inforum 2004, Praha, 27. 5. 2004 2/21 There are things we know that we know. There are known unknowns that is to say, there are things that
VíceVývoj informačních systémů. Obecně o IS
Vývoj informačních systémů Obecně o IS Informační systém Informační systém je propojení informačních technologií a lidských aktivit směřující k zajištění podpory procesů v organizaci. V širším slova smyslu
VíceMATURITNÍ OTÁZKY ELEKTROTECHNIKA - POČÍTAČOVÉ SYSTÉMY 2003/2004 PROGRAMOVÉ VYBAVENÍ POČÍTAČŮ
MATURITNÍ OTÁZKY ELEKTROTECHNIKA - POČÍTAČOVÉ SYSTÉMY 2003/2004 PROGRAMOVÉ VYBAVENÍ POČÍTAČŮ 1) PROGRAM, ZDROJOVÝ KÓD, PŘEKLAD PROGRAMU 3 2) HISTORIE TVORBY PROGRAMŮ 3 3) SYNTAXE A SÉMANTIKA 3 4) SPECIFIKACE
VíceModely datové. Další úrovní je logická úroveň Databázové modely Relační, Síťový, Hierarchický. Na fyzické úrovni se jedná o množinu souborů.
Modely datové Existují různé úrovně pohledu na data. Nejvyšší úroveň je úroveň, která zachycuje pouze vztahy a struktury dat samotných. Konceptuální model - E-R model. Další úrovní je logická úroveň Databázové
VíceModelování procesů s využitím MS Visio.
Modelování procesů s využitím MS Visio jan.matula@autocont.cz Co je to modelování procesů? Kreslení unifikovaných či standardizovaných symbolů, tvarů a grafů, které graficky znázorňují hlavní, řídící nebo
VíceMATEMATICKÁ TEORIE ROZHODOVÁNÍ
MATEMATICKÁ TEORIE ROZHODOVÁNÍ Metodický list č. 1 Název tématického celku: Řešení úloh Cílem tohoto tematického celku je vysvětlení vybraných pojmů z oblasti řešení úloh. Tématický celek je rozdělen do
VíceArchitektury Informačních systémů. Jaroslav Žáček
Architektury Informačních systémů Jaroslav Žáček jaroslav.zacek@osu.cz http://www1.osu.cz/~zacek/ Nutné pojmy Co je to informační systém? Jaké oblasti zahrnuje? Jaká je vazba IS na podnikovou strategii?
VíceMATEMATICKÁ TEORIE ROZHODOVÁNÍ
MATEMATICKÁ metodický list č. 1 Řešení úloh Cílem tohoto tematického celku je vysvětlení vybraných pojmů z oblasti řešení úloh. Tématický celek je rozdělen do těchto dílčích témat: 1. Řešení úloh ve stavovém
VíceKlasické metodiky softwarového inženýrství I N G M A R T I N M O L H A N E C, C S C. Y 1 3 A N W
Klasické metodiky softwarového inženýrství I N G M A R T I N M O L H A N E C, C S C. Y 1 3 A N W Osnova přednášky Co to je softwarové inženýrství Softwarový proces Metodika a metoda Evoluce softwarových
VíceArchitektury Informačních systémů. Jaroslav Žáček jaroslav.zacek@osu.cz http://www1.osu.cz/~zacek/
Architektury Informačních systémů Jaroslav Žáček jaroslav.zacek@osu.cz http://www1.osu.cz/~zacek/ Nutné pojmy Co je to informační systém? Jaké oblasti zahrnuje? Jaká je vazba IS na podnikovou strategii?
VíceKonceptualizace, komunikace a reprezentace znalostí
Konceptualizace, komunikace a reprezentace znalostí Lékařská informatika Zimní semestr 2018/2019 Michal Huptych Proč? Při technickém implementačním popisu se často ztrácí určitá část podstaty věcí. Snaha
Více2. Modelovací jazyk UML 2.1 Struktura UML 2.1.1 Diagram tříd 2.1.1.1 Asociace 2.1.2 OCL. 3. Smalltalk 3.1 Jazyk 3.1.1 Pojmenování
1. Teoretické základy modelování na počítačích 1.1 Lambda-kalkul 1.1.1 Formální zápis, beta-redukce, alfa-konverze 1.1.2 Lambda-výraz jako data 1.1.3 Příklad alfa-konverze 1.1.4 Eta-redukce 1.2 Základy
Více10 Metody a metodologie strukturované analýzy
10 Metody a metodologie strukturované analýzy 10.1 Strukturovaná analýza DeMarco (1978) Nástroje: DFD, datový slovník, strukturovaná angličtina, rozhodovací tabulky a stromy Postup: 1. Analýza stávajícího
VíceObsah. Zpracoval:
Zpracoval: houzvjir@fel.cvut.cz 03. Modelem řízený vývoj. Doménový (business), konceptuální (analytický) a logický (návrhový) model. Vize projektu. (A7B36SIN) Obsah Modelem řízený vývoj... 2 Cíl MDD, proč
VíceZnalostní systém nad ontologií ve formátu Topic Maps
Znalostní systém nad ontologií ve formátu Topic Maps Ladislav Buřita, Petr Do ladislav.burita@unob.cz; petr.do@unob.cz Univerzita obrany, Fakulta vojenských technologií Kounicova 65, 662 10 Brno Abstrakt:
VíceÚvod do expertních systémů
Úvod do expertních systémů Expertní systém Definice ES (Feigenbaum): expertní systémy jsou počítačové programy, simulující rozhodovací činnost experta při řešení složitých úloh a využívající vhodně zakódovaných,
VíceInformační systémy 2008/2009. Radim Farana. Obsah. Obsah předmětu. Požadavky kreditového systému. Relační datový model, Architektury databází
1 Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta strojní, Katedra automatizační techniky a řízení 2008/2009 Radim Farana 1 Obsah Požadavky kreditového systému. Relační datový model, relace, atributy,
VíceKapitola 1: Úvod. Systém pro správu databáze (Database Management Systém DBMS) Účel databázových systémů
- 1.1 - Kapitola 1: Úvod Účel databázových systémů Pohled na data Modely dat Jazyk pro definici dat (Data Definition Language; DDL) Jazyk pro manipulaci s daty (Data Manipulation Language; DML) Správa
VíceEXTRAKT z mezinárodní normy
EXTRAKT z mezinárodní normy Extrakt nenahrazuje samotnou technickou normu, je pouze informativním ICS 03.220.01; 35.240.60 materiálem o normě. Inteligentní dopravní systémy Požadavky na ITS centrální datové
VíceNepravidlové a hybridní znalostní systémy
Nepravidlové a hybridní znalostní systémy 7. 14. listopadu 2017 _ 3-1 Nepravidlové reprezentace znalostí K nepravidlovým reprezentačním technikám patří: rozhodovací stromy rámce sémantické sítě Petriho
VíceAplikace s odvozováním nad ontologiemi
Aplikace s odvozováním nad ontologiemi Doc. Ing. Vojtěch Svátek, Dr. Zimní semestr 2012 http://nb.vse.cz/~svatek/rzzw.html Přehled Odvozování v medicíně Odvozování ve stavebnictví Odvozování v Linked Data
VíceTÉMATICKÝ OKRUH Softwarové inženýrství
TÉMATICKÝ OKRUH Softwarové inženýrství Číslo otázky : 22. Otázka : Úvodní fáze rozpracování softwarového projektu. Postupy při specifikaci byznys modelů. Specifikace požadavků a jejich rozpracování pomocí
VíceProgramování II. Modularita 2017/18
Programování II Modularita 2017/18 Modul? Osnova přednášky Vývoj programování Modularita Příklad Vývoj programování Paradigmata programování Jak a proč se jazyky vyvíjejí? V čem se OOP liší od předchozích
VíceLogický datový model VF XML DTM DMVS
Logický datový model VF XML DTM DMVS Verze 1.1 VF XML DTM DMVS Objednatel Plzeňský kraj Institut plánování a rozvoje hlavního města Prahy Zlínský kraj Kraj Vysočina Liberecký kraj Karlovarský kraj Statutární
VíceNávrh IS - UML. Jaroslav Žáček
Návrh IS - UML Jaroslav Žáček jaroslav.zacek@osu.cz http://www1.osu.cz/~zacek/ Trochu historie neuškodí Do roku 1994 chaos ve světě objektově orientovaných metod (několik jazyků pro vizuální modelování,
VíceVývoj informačních systémů. Přehled témat a úkolů
Vývoj informačních systémů Přehled témat a úkolů Organizace výuky doc. Mgr. Miloš Kudělka, Ph.D. EA 439, +420 597 325 877 homel.vsb.cz/~kud007 milos.kudelka@vsb.cz Přednáška Teorie Praxe Cvičení Diskuze
VíceDesign systému. Komponentová versus procesní architektura
Design systému Komponentová versus procesní architektura Architektura : třídy statické aspekty propojení logický pohled struktura popisu systému Architektura procesů: objekty dynamické aspekty koordinace
VíceSystémy pro podporu. rozhodování. 2. Úvod do problematiky systémů pro podporu. rozhodování
1 Systémy pro podporu rozhodování 2. Úvod do problematiky systémů pro podporu rozhodování 2 Připomenutí obsahu minulé přednášky Rozhodování a jeho počítačová podpora Manažeři a rozhodování K čemu počítačová
VíceSystémy pro podporu rozhodování. Hlubší pohled 2
Systémy pro podporu rozhodování Hlubší pohled 2 1 Připomenutí obsahu minulé přednášky Motivační příklad Konfigurace DSS Co to je DSS? definice Charakterizace a možnosti DSS Komponenty DSS Subsystém datového
VíceVývoj informačních systémů. Přehled témat a úkolů
Vývoj informačních systémů Přehled témat a úkolů Organizace výuky doc. Mgr. Miloš Kudělka, Ph.D. EA 439, +420 597 325 877 homel.vsb.cz/~kud007 milos.kudelka@vsb.cz Přednáška Znalosti Schopnosti Cvičení
VíceTeorie systémů TES 5. Znalostní systémy KMS
Evropský sociální fond. Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti. Teorie systémů TES 5. Znalostní systémy KMS ZS 2011/2012 prof. Ing. Petr Moos, CSc. Ústav informatiky a telekomunikací Fakulta dopravní
VíceNávrh IS - UML. Jaroslav Žáček
Návrh IS - UML Jaroslav Žáček jaroslav.zacek@osu.cz http://www1.osu.cz/~zacek/ UML UML není metodikou ani programovacím jazykem, je to pouze vizuální modelovací nastroj pro objektově orientované systémy.
VíceVýměnný formát XML DTM DMVS PK
Výměnný formát XML DTM DMVS PK Představení partnerským krajům Praha 8. 2. 2016 Krajský úřad Plzeňského kraje Odbor informatiky Koncept etapizace tvorby výměnného formátu XML aktualizačních zakázek Digitální
VíceSpojení OntoUML a GLIKREM ve znalostním rozhodování
1 Formalizace biomedicínských znalostí Spojení OntoUML a GLIKREM ve znalostním rozhodování Ing. David Buchtela, Ph.D. 16. června 2014, Faustův dům, Praha Skupina mezioborových dovedností Fakulta informačních
VíceInformační a znalostní systémy jako podpora rozhodování
Informační systémy a technologie Informační a znalostní systémy jako podpora rozhodování Petr Moos - ČVUT VŠL Přerov listopad 2015 Analýza a syntéza systému Definici systému můžeme zapsat ve tvaru: S =
VíceArchitektury informačních systémů
Architektury informačních systémů doc. Ing. Miroslav Beneš, Ph.D. katedra informatiky FEI VŠB-TUO A-1007 / 597 324 213 http://www.cs.vsb.cz/benes/vyuka/tis Miroslav.Benes@vsb.cz Obsah přednášky Co je to
VíceMVC (Model-View-Controller)
MVC vs PAC MVC (Model-View-Controller) Architektonický vzor zabývající se uživatelským rozhraním Odděluje doménovou (bussiness) logiku a uživatelské rozhraní do tří nezávislých komponent: Model View Controller
Více2. Systémová analýza SA návrhová část projektu = příručka projektu - systémový přístup k analýze problémů, nejdůležitější etapa projektu - podrobné st
1. IŘS, definice, třídění, projekt, životní cyklus IŘS systémy na zpracování získaných (naměřených) informací a jejich využití pro řízení IŘS : a) IS informační systémy systémy sběru a zpracování dat (hromadné),
Více7 Jazyk UML (Unified Modeling Language)
7 Jazyk UML (Unified Modeling Language) 7.1 Základní charakteristika jazyka Motivace - vznik řady OO metod a metodologií (konec 80. let a první polovina 90.let) podobné notace vyjadřující totéž, komplikující
VíceUML a jeho použití v procesu vývoje. Jaroslav Žáček jaroslav.zacek@osu.cz
UML a jeho použití v procesu vývoje Jaroslav Žáček jaroslav.zacek@osu.cz Různé pohledy na modelování Různé pohledy na modelování Unified Modeling Language UML není metodikou ani programovacím jazykem,
VíceLogika pro sémantický web
ZVYŠOVÁNÍ ODBORNÝCH KOMPETENCÍ AKADEMICKÝCH PRACOVNÍKŮ OSTRAVSKÉ UNIVERZITY V OSTRAVĚ A SLEZSKÉ UNIVERZITY V OPAVĚ Logika pro sémantický web Martin Žáček PROČ BALÍČEK? 1. balíček Formální logické systémy
VíceDBS Konceptuální modelování
DBS Konceptuální modelování Michal Valenta Katedra softwarového inženýrství FIT České vysoké učení technické v Praze Michal.Valenta@fit.cvut.cz c Michal Valenta, 2010 BIVŠ DBS I, ZS 2010/11 https://users.fit.cvut.cz/
VíceOdontologie a sémantická interoperabilita ve stomatologii
Odontologie a sémantická interoperabilita ve stomatologii Karel Chleborád¹, Taťjana Dostálová¹, Karel Zvára², Michaela Seydlová¹, Jana Zvárová², Radek Hippmann¹ ¹Stomatologická klinika dětí a dospělých,
Více4 ARCHITEKTURA PODNIKOVÝCH PROCESŮ S ARISEM
41 4 ARCHITEKTURA PODNIKOVÝCH PROCESŮ S ARISEM V této kapitole vysvětlíme potřebu strukturované architektury podnikových procesů, a seznámíme se s běžnými typy modelů, používaných v ARISu k reprezentaci
VíceMetody popisu systému, základy UML
Metody popisu systému, základy UML Strukturovaný přístup Klasickou metodou analýzy a návrhu informačních systémů je strukturovaný přístup, navržený v 70. letech (Tom DeMarco, Ken Orr, Larry Constantine,
VíceReprezentace znalostí - úvod
Reprezentace znalostí - úvod Úvod do znalostního inženýrství, ZS 2015/16 6-1 Co je to znalost? Pojem znalost zahrnuje nejen teoretické vědomosti člověka z dané domény, ale také jeho dlouhodobé zkušenosti
VíceSpráva VF XML DTM DMVS Datový model a ontologický popis
Správa VF XML DTM DMVS Datový model a ontologický popis Verze 1.0 Standard VF XML DTM DMVS Objednatel Plzeňský kraj Institut plánování a rozvoje hlavního města Prahy Zlínský kraj Kraj Vysočina Liberecký
Více1. Integrační koncept
Příloha č. 2: Technický popis integrace 1. Integrační koncept Z hlediska koncepčního budování Smart Administration na Magistrátu města Mostu je možno hovořit o potřebě integrace tří úrovní systémové architektury
VíceDatabázové modelování. Analýza Návrh konceptuálního schématu
Databázové modelování Analýza Návrh konceptuálního schématu 1 Vytváření IS Analýza Návrh Implementace Testování Předání SW Jednotlivé fáze mezi sebou iterují 2 Proč modelovat/analyzovat? Standardizované
VícePOČÍTAČE A PROGRAMOVÁNÍ
POČÍTAČE A PROGRAMOVÁNÍ Moderní metody vývoje softwaru, Demontrační příklad piškvorky Miroslav Vavroušek PPI 09 V1.0 Opakovaní z minulé přednášky Vícerozměrná statická a dynamická pole Pole polí Datový
Více7 Jazyk UML (Unified Modeling Language)
7 Jazyk UML (Unified Modeling Language) 7.1 Základní charakteristika jazyka Motivace - vznik řady OO metod a metodologií (konec 80. let a první polovina 90.let) podobné notace vyjadřující totéž, komplikující
VíceArchitektury informačních systémů
Architektury informačních systémů doc. Ing. Miroslav Beneš, Ph.D. katedra informatiky FEI VŠB-TUO A-1007 / 597 324 213 http://www.cs.vsb.cz/benes/vyuka/tis Miroslav.Benes@vsb.cz Obsah přednášky Co je to
VícePravidlové znalostní systémy
Pravidlové znalostní systémy 31. října 2017 2-1 Tvary pravidel Pravidla (rules) mohou mít například takovéto tvary: IF předpoklad THEN závěr IF situace THEN akce IF podmínka THEN závěr AND akce IF podmínka
VíceÚvod. Programovací paradigmata
.. Úvod. Programovací paradigmata Programovací techniky doc. Ing. Jiří Rybička, Dr. ústav informatiky PEF MENDELU v Brně rybicka@mendelu.cz Cíl: programování efektivně a bezpečně Programovací techniky
VíceDATABÁZOVÉ SYSTÉMY. Metodický list č. 1
Metodický list č. 1 Cíl: Cílem předmětu je získat přehled o možnostech a principech databázového zpracování, získat v tomto směru znalosti potřebné pro informačního manažera. Databázové systémy, databázové
Více11 Návrh programového vybavení
11 Návrh programového vybavení - technické jádro procesu vývoje programového systému, existuje u všech modelů životního cyklu - Jackson: Začínající moudrost programátora (softwarového inženýra) spočívá
VíceUML. Unified Modeling Language. Součásti UML
UML Unified Modeling Language 1995 počátek 1997 verze 1.0 leden dnes verze 2.0 (vývoj stále nedokončen) Standardní notace OMG podpora velkých firem (Microsoft, IBM, Oracle, HP ) popisuje struktury popisuje
VíceVývoj IS - strukturované paradigma II
Milan Mišovič (ČVUT FIT) Pokročilé informační systémy MI-PIS, 2011, Přednáška 05 1/18 Vývoj IS - strukturované paradigma II Prof. RNDr. Milan Mišovič, CSc. Katedra softwarového inženýrství Fakulta informačních
VíceČESKÁ TECHNICKÁ NORMA
ČESKÁ TECHNICKÁ NORMA ICS 35.240.70 2003 Geografická informace - Časové schéma ČSN ISO 19108 97 9827 Prosinec Geographic information - Temporal schema Information géographique - Schéma temporel Tato norma
VíceZískávání a reprezentace znalostí
Získávání a reprezentace znalostí 11.11.2014 6-1 Reprezentace znalostí Produkční pravidla Sémantické sítě Získávání znalostí 6-2 a) Česká 6. Reprezentace znalostí v ZS Literatura Berka P.: Tvorba znalostních
VíceEO_01. Podnikové ontologie
EO_01 Podnikové ontologie Obsah kurzu Provoz podniku -velká rozmanitost a složitost, ve které se evidentně projevuje nedostatek vnitřního uspořádání, tedy struktury a logiky. Navíc se vše vyvíjí včase
VíceAnalýza a modelování dat. Helena Palovská
Analýza a modelování dat Helena Palovská Analýza a modelování pro SW projekt Strukturovaný přístup Dynamická část (procesy, aktivity, funkce) Statická část (data) Objektově orientovaný přístup use case
VíceKomputerizace problémových domén
Milan Mišovič (ČVUT FIT) Pokročilé informační systémy MI-PIS, 2011, Přednáška 03 1/19 Komputerizace problémových domén Prof. RNDr. Milan Mišovič, CSc. Katedra softwarového inženýrství Fakulta informačních
VíceModelování a odvozování v RDFS
Modelování a odvozování v RDFS Doc. Ing. Vojtěch Svátek, Dr. Zimní semestr 2012 http://nb.vse.cz/~svatek/rzzw.html Modelování v RDFS Základní konstrukce slovníku jsou Třídy Individua (jen význačná doménová
VíceTÉMATICKÝ OKRUH Teorie zpracování dat, Databázové a informační systémy a Teorie informačních systémů
TÉMATICKÝ OKRUH Teorie zpracování dat, Databázové a informační systémy a Teorie informačních systémů Číslo otázky : 16. Otázka : Funkční a dynamická analýza informačního systému. Obsah : 1. Úvod 2. Funkční
Více01 Teoretické disciplíny systémové vědy
01 Teoretické disciplíny systémové vědy (systémový přístup, obecná teorie systému, systémová statika a dynamika, úlohy na statických a dynamických systémech, kybernetika) Systémová věda je vědní disciplínou
VíceMOŢNOSTI VYUŢITÍ ROLÍ, AKTORŮ A AGENTŮ PŘI DESIGNU BYZNYS PROCESŮ
MOŢNOSTI VYUŢITÍ ROLÍ, AKTORŮ A AGENTŮ PŘI DESIGNU BYZNYS PROCESŮ Ing. Jan Smolík Vysoká škola finanční a správní PROČ JINÝ ZPŮSOB MODELOVÁNÍ PROCESŮ Základní žurnalistické otázky Co, kdo, kdy, kde, jak,
VíceDatabáze 2013/2014. Konceptuální model DB. RNDr. David Hoksza, Ph.D.
Databáze 2013/2014 Konceptuální model DB RNDr. David Hoksza, Ph.D. http://siret.cz/hoksza Osnova Organizace Stručný úvod do DB a DB modelování Konceptuální modelování Cvičení - ER modelování Náplň přednášky
VíceBudování architektury pomocí IAA
Budování architektury pomocí IAA Jaromír Drozd jaromir_drozd@cz.ibm.com Vysoká škola ekonomická 23.března 2007 Seminář Architektury informačních systémů 23.3.2007 Agenda 1. Představení Insurance Application
VíceMODELOVÁNÍ DAT V INFORMAČNÍCH SYSTÉMECH. Jindřich Kaluža Ludmila Kalužová
MODELOVÁNÍ DAT V INFORMAČNÍCH SYSTÉMECH Jindřich Kaluža Ludmila Kalužová Recenzenti: prof. Ing. Milan Turčáni, CSc. prof. Ing. Ivan Vrana, DrSc. Tato kniha vznikla za finanční podpory Studentské grantové
VíceInformační systémy. Jaroslav Žáček jaroslav.zacek@osu.cz
Informační systémy Jaroslav Žáček jaroslav.zacek@osu.cz Úvod - co možná umíte z předmětu SWENG Rozdělení IT Architektura IS Klíčový prvek řízení IS z něj vycházejí detailní analytické i plánovací charakteristiky
VíceReprezentace znalostí. Katedra kybernetiky, ČVUT v Praze.
Reprezentace znalostí Vladimír Mařík Katedra kybernetiky, ČVUT v Praze http://cyber.felk.cvut.cz/ preprezentace znalostí V paměti počítače požadavky na modularitu (M) asociativnost (A) Čtyři základní formalizmy:
VíceModelování a optimalizace diagnostických procesů
Modelování a optimalizace diagnostických procesů Ing. Jiří Tupa, Ing. František Steiner, Ph.D., Doc. Ing. Vlastimil Skočil, CSc. Oddělení řízení průmyslových procesů, Katedra technologií a měření, Fakulta
VíceTÉMATICKÝ OKRUH Softwarové inženýrství
TÉMATICKÝ OKRUH Softwarové inženýrství Číslo otázky : 23. Otázka : Problematika analýzy a návrhu softwarového systému. Sestavení UML diagramů popisující statickou i dynamickou část díla. Problematika návrhových
VícePV167 Projekt z obj. návrhu IS. 26. března 2008
Analytický model tříd - 1. část PV167 Projekt z obj. návrhu IS B. Zimmerová 26. března 2008 PV167 Projekt z obj. návrhu IS Analytický model tříd - 1. část 26. března 2008 1 / 8 Diagram tříd - opakování
VíceZEMĚMĚŘICKÝ ÚŘAD. Výzkum a vývoj programového aparátu pro generalizaci státního mapového díla. Ing. Přemysl JINDRÁK
ZEMĚMĚŘICKÝ ÚŘAD Výzkum a vývoj programového aparátu pro generalizaci státního mapového díla Představení projektu Technologická Agentura ČR Praha, 31. 7. 2018 Ing. Přemysl JINDRÁK Základní vymezení Projekt
VíceOntologie v e-commerce
Diplomová práce Ontologie v e-commerce Pavel Jisl pavel@cetoraz.info ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA ELEKTROTECHNICKÁ Ontologie v e-commerce Pavel Jisl, jislp@fel.cvut.cz p. 1/13 Cíle práce
VíceTvorba informačních systémů
Tvorba informačních systémů Michal Krátký 1, Miroslav Beneš 1 1 Katedra informatiky VŠB Technická univerzita Ostrava Tvorba informačních systémů, 2005/2006 c 2006 Michal Krátký, Miroslav Beneš Tvorba informačních
VíceOkruhy z odborných předmětů
VYŠŠÍ ODBORNÁ ŠKOLA INFORMAČNÍCH STUDIÍ A STŘEDNÍ ŠKOLA ELEKTROTECHNIKY, MULTIMÉDIÍ A INFORMATIKY Novovysočanská 280/48, 190 00 Praha 9 Pracoviště VOŠ: Pacovská 350/4, 140 00 Praha 4 Okruhy z odborných
VíceUnifikovaný modelovací jazyk UML
Unifikovaný modelovací jazyk UML Karel Richta katedra počíta tačů FEL ČVUT Praha richta@fel fel.cvut.czcz Motto: Komunikačním m prostředkem informační komunity se postupem času stala angličtina. Chcete-li
VíceProgram a životní cyklus programu
Program a životní cyklus programu Program algoritmus zapsaný formálně, srozumitelně pro počítač program se skládá z elementárních kroků Elementární kroky mohou být: instrukce operačního kódu počítače příkazy
VíceServisně orientovaná architektura Základ budování NGII
Servisně orientovaná architektura Základ budování NGII Jan Růžička Institute of geoinformatics VSB-TU Ostrava 17.listopadu, 70833 Ostrava-Poruba Poruba, jan.ruzicka@vsb.cz NGII NGII složitý propletenec,
VíceProblémové domény a jejich charakteristiky
Milan Mišovič (ČVUT FIT) Pokročilé informační systémy MI-PIS, 2011, Přednáška 02 1/16 Problémové domény a jejich charakteristiky Prof. RNDr. Milan Mišovič, CSc. Katedra softwarového inženýrství Fakulta
Více