Databázové a znalostní systémy (2371091)
Departments: | ústav přístrojové a řídící techniky (12110) |
Abbreviation: | DZS | Approved: | 17.03.2014 |
Valid until: | ?? | Range: | 2P+2C |
Semestr: | * | Credits: | 4 |
Completion: | Z,ZK | Language: | CS |
Annotation
Základní datové modely. Typy a příklady databázových systémů. Systémy řízení databázových systémů. Příklady návrhu databází. Programovací techniky. Jazyk SQL. SQL pro ORACLE. Základy programování databázových systémů v prostředích MS ACCESS a ORACLE. Logické odvozování. Principy vytěžování znalostí na databázích.
Úvod do znalostních systémů, příklady použití. Znalostní systémy na základě formální logiky. Prolog. Znalostní systémy s výpočtem nejistot. Teorie fuzzy množin. Pravidlové systémy. Expertní systémy - modulární struktura. Příklady expertních systémů: ETS, NEST, CLIPS, FEL-Expert, TRACER.
Structure
P1. Úvod. Obecné operace s informací zajišťované v databázových systémech.
P2. E - R konceptuální model. Integritní omezení pro vztahy definované v DBS.
P3. Modely SŘBD. Relační databázové systémy. Coddovy charakteristiky (pravidla) pro relační SŘBD. Množinové a relační operace v relačním databázovém systému.
P4. Architektury SŘBD. SŘBD na osobních počítačích. Systémy klient/server.
P5. Databázové aplikační programovací jazyky. Strukturovaný dotazovací jazyk - SQL.
P6. Programování v systému MS Access.
P7. Programování v databázovém systému typu ORACLE.
P8. Databázové a znalostní systémy - srovnání. Operace se znalostmi. Rozhodování a řízení s neurčitostmi. Teorie fuzzy množin.
P9. Operace s fuzzy množinami. Fuzzy čísla a počítání s fuzzy čísly. Jazyková proměnná.
P10. Fuzzy logika. Kompoziční pravidlo a fuzzy inference. Typy fuzzy implikací a jejich vlastnosti.
P11. Pravidlové systémy, zavedení, kalkuly (příklady systémů).
P12. Typy, druhy a reprezentace znalostí. Expertní systém - modulární struktura. Inferenční stroj a jeho kooperace s bází znalostí. Systém ETS.
P13. Expertní systémy - příklady (FELExpert, TRACER, XCON/XSELL, KEE, NEST, G2).
P14. Budoucnost databázových a znalostních systémů. Závěr přednášek.
Structure of tutorial
C1. Základy dovedností práce s databázovým systémem.
C2. Databázové systémy pro neprogramátory.
C3. Úvod do databázového systému MS ACCESS. Realizace množinových a relačních operací.
C4. Strukturovaný dotazovací jazyk - SQL. Zadání seminárních prací.
C5. Programování v systému MS ACCESS.
C6. Programování v databázovém systému typu ORACLE.
C7. Programování v ACCESS versus programování v ORACLE.
C8. Fuzzy množiny, počítání s fuzzy čísly.
C9. Fuzzy logika. Kompoziční pravidlo a fuzzy inference. Typy fuzzy implikací a jejich vlastnosti.
C10. Pravidlové systémy. Expertní systém ETS. Zadání seminárních prací.
C11. Expertní systém ETS - příklady. Expertní systém NEST.
C12. Expertní systém NEST.
C13. Asistence a testování výsledků seminárních prací.
C14. Odevzdání seminárních prací. Zápočty.
Literarture
Bíla, Král : Databázové a znalostní systémy. ČVUT, Praha, 1999.
Vysoký, P.: Fuzzy řízení. ČVUT, Praha, 1999.
Mařík, V. a kol.: Umělá inteligence, díl 2., kap. 1., 2., 3. a 9. ACADEMIA, Praha, 1997
Requirements
Otázkové okruhy pro předmět "Databázové a znalostní systémy"
1. Obecné operace s informací zajišťované v databázových systémech.
2. E - R konceptuální model.
3. Integritní omezení pro vztahy definované v DBS.
4. Modely SŘBD.
5. Relační databázové systémy.
6. Coddovy charakteristiky (pravidla) pro relační SŘBD.
7. Množinové a relační operace v relačním databázovém systému.
8. Architektury SŘBD.
9. SŘBD na osobních počítačích.
10. Systémy klient/server.
11. Databázové aplikační programovací jazyky.
12. Strukturovaný dotazovací jazyk - SQL.
13. Vlastnosti systému MS Access. Programování v systému MS Access.
14. Databázové a znalostní systémy - srovnání. Operace se znalostmi.
15. Rozhodování a řízení s neurčitostmi. Teorie fuzzy množin.
16. Operace s fuzzy množinami.
17. Jazyková proměnná.
18. Fuzzy čísla a počítání s fuzzy čísly.
19. Kompoziční pravidlo a fuzzy inference.
20. Typy fuzzy implikací a jejich vlastnosti.
21. Pravidlové systémy, zavedení, kalkuly (příklady, systém Prevex).
22. Typy, druhy a reprezentace znalostí.
23. Expertní systém - modulární struktura.
24. Inferenční stroj a jeho kooperace s bází znalostí.
25. Popis a manipulace se systémem SAZE (ETS). Příklady použití.
26. Popis a manipulace se systémem ESIE. Příklady použití.
28. Moduly systému TRACER, jejich popis, vlastnosti a použití.