Subject
Веб пребарувачки системи
| 1. | Наслов на наставниот предмет |
Веб пребарувачки системи Web search systems |
||||||||||||
| 2. | Код | F23L3S080 | ||||||||||||
| 3. | Студиска програма | — | ||||||||||||
| 4. | Организатор на студиската програма (единица, односно институт, катедра, оддел) | Факултет за информатички науки и компјутерско инженерство | ||||||||||||
| 5. | Степен (прв, втор, трет циклус) | Прв циклус | ||||||||||||
| 6. | Академска година / семестар | 8 / Летен | ||||||||||||
| 7. | Број на ЕКТС кредити | 6 | ||||||||||||
| 8. | Наставник | Иван Китановски, Ивица Димитровски | ||||||||||||
| 9. | Предуслови за запишување на предметот | Вештачка интелигенција или Вовед во науката за податоци или Машинско учење | ||||||||||||
| 10. | Цели на предметната програма (компетенции) | Запознавање со концепти за развој на веб пребарувачките системи. Разбирање на начините на обработување на прашањата и множеството на документи низ кои се пребарува, како и начини за автоматско собирање податоци од веб. По завршувањето на курсот се очекува студентот да демонстрира познавање на методи за процесирање на прашања, репрезентација на документите и нивно индексирање и класификацирање, да демонстрира познавање на методи за пребарување и индексирање на слики и да може самостојно да развива алгоритми за пребарување со користење на програмски алатки. | ||||||||||||
| 11. | Содржина на предметната програма | Предавања: 1. Вовед во веб пребарувачки системи. 2. Процесирање на прашања; Пребарување со повратна врска. 3. Векторски простори; Структура на документи; Креирање на индекси. 4. Евалуација на системите за пребарување. 5. Кластерирање и класификација на документи. 6. Собирање на информации од веб и социјални мрежи и нивно индексирање. 7. Персонализирано пребарување. 8. Алгоритми за одговарање на прашања. 9. Пребарување и индексирање на слики. 10. Пребарување и индексирање на слики. 11. Етички предизвици при пребарување на информации: приватност, детекција на лажни вести, фер пребарување. 12. Јазични модели со невронски мрежи и векторска репрезентација. Вежби: 1. Преглед на библиотеки и алатки зa пребарување. Преглед на ElasticSearch. 2. Процесирање на прашања со ElasticSearch и Python. 3. Индексирање на податоци со ElasticSearch и Python. 4. Преглед на метрики за евалуација. 5. Имплементација на алгоритми за кластерирање и класификација на документи во Python. 6. Имплементирање на бот за преземање на податоци во Python. 7. Имплементација на алгоритми за пресонализирано пребарување во Python. 8. Имплементација на алгоритми за разбирање и одговарање на прашања во Python. 9. Имплементација на алгоритми за индексирање и пребарување на слики. 10. Имплементација на алгоритми за индексирање и пребарување на слики. 11. Преглед на модели за детекција на лажни вести, фер пребарување. 12. Преглед на модели на основа на невронски мрежи и различни векторски репрезентации во контекст на пребарување на информации. |
||||||||||||
| 12. | Методи на учење | Предавања со користење на презентации, 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. | ||||||||||||
| 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 актибвности 15.2 и 16.1 | ||||||||||||
| 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. | Литература |
|
