Subject
Веб базирани системи
| 1. | Наслов на наставниот предмет |
Веб базирани системи Web Based Systems |
||||||||||||
| 2. | Код | F23L3W079 | ||||||||||||
| 3. | Студиска програма | Софтверско инженерство | ||||||||||||
| 4. | Организатор на студиската програма (единица, односно институт, катедра, оддел) | Faculty of Computer Science and Engineering | ||||||||||||
| 5. | Степен (прв, втор, трет циклус) | First Cycle | ||||||||||||
| 6. | Академска година / семестар | 7 / Зимски | ||||||||||||
| 7. | Број на ЕКТС кредити | 6 | ||||||||||||
| 8. | Наставник | Димитар Трајанов, Милош Јовановиќ | ||||||||||||
| 9. | Предуслови за запишување на предметот | Алгоритми и податочни структури или Примена на алгоритми и податочни структури | ||||||||||||
| 10. | Цели на предметната програма (компетенции) | Запознавање и користење на технологиите на семантички веб, поврзани податоци и графови на знаење. Студентите ќе научат да развиваат интелигентни апликации базирани на графови на знаење и да пронаоѓаат и користат отворени податочни множества. | ||||||||||||
| 11. | Содржина на предметната програма | Предавања: 1. Семантички веб 2. Основни протоколи и стандарди кај семантички веб (RDF, RDFS, OWL) 3. Развој на онтологии (Анализа, повторно користење, Дизајн, Мета податоци, база на знаење) 4. Отворени податоци 5. Поврзани податоци 6. Schema.org како концепт за глобална комуникација. 7. Користење на големи податочни множества (DBPedia) 8. Графови на знаење 9. Креирање на графови на знаење од текстуални податоци 10. Машинско учење со графови 11. Граф-невронски мрежи 12. Граф-невронски мрежи во графови на знаење 13. Интелегентни апликации базирани на податоци и визуелизација на графови на знаење Вежби: 1. Опишување на веб документи со RDF 2. RDF Schema 3. Библиотеки за работа со RDF податоци 4. Прашален јазик за RDF податоци: SPARQL 5. Јазик за веб онтологии: OWL 6. Развој на онтологии 7. Вовед во концептот на поврзани податоци и графови на знаење 8. Консумирање на поврзани податоци и графови на знаење 9. Креирање на поврзани податоци и графови на знаење 10. RDF бази на податоци и RDF податочни множества 11. Објавување на поврзани податоци и графови на знаење 12. Статистичка и машинска анализа на графови на знаење 13. Интелегентни апликации базирани на податоци и визуелизација на графови на знаење (вежби) |
||||||||||||
| 12. | Методи на учење | Предавања поддржани со презентации преку слајдови, интерактивни предавања, вежби (користење на опрема и софтверски пакети), тимска работа, пример случаи, поканети гости предавачи, самостојна изработка и одбрана на проектна задача и семинарска работа, учење во електронско опкружување (форуми, консултации). | ||||||||||||
| 13. | Вкупен расположив фонд на време | 6 ЕКТС x 30 часа = 180 часа | ||||||||||||
| 14. | Распределба на расположивото време | 30 + 45 + 15 + 15 + 75 = 180 часа | ||||||||||||
| 15. | Форми на наставните активности |
|
||||||||||||
| 16. | Други форми на активности |
|
||||||||||||
| 17. | Начин на оценување |
|
||||||||||||
| 18. | Критериуми за оценување (бодови/ оценка) |
|
||||||||||||
| 19. | Услов за потпис и полагање на завршен испит | реализирани активности 15.1 и 15.2 | ||||||||||||
| 20. | Јазик на кој се изведува наставата | македонски и англиски | ||||||||||||
| 21. | Метод на следење на квалитетот на наставата | механизам на интерна евалуација и анкети | ||||||||||||
| 22. | Literature |
|
