prof. dr. Biljana Mileva Boshkoska / Prof. Ph.D. Biljana Mileva Boshkoska
E-mail: biljana.mileva@fis.unm.si
Govorilne ure: po dogovoru
Bibliografija: COBISS šifra 91567
Diplomirala je leta 2002 na Univerzi Sv. Cirila in Metoda v Skopju, Makedonija, kjer je tudi magistrirala. Svojo doktorsko nalogo z naslovom “Od kvalitativnih do kvantitativnih metod vrednotenja v večparametrskih odločitvenih modelih” je uspešno zagovarjala leta 2013 na Mednarodni podiplomski šoli Jožefa Stefana v Ljubljani. Je avtorica in soavtorica več raziskovalnih člankov, ki so bili predstavljeni na znanstvenih konferencah. Gostovala in poučevala je tudi na Univerzi v Plymouthu, v Veliki Britaniji. Trenutno je raziskovalka in predavateljica na Fakulteti za informacijske študije v Novem mestu ter na Inštitutu Jožef Stefan v Ljubljani.
-
Visokošolski program ISD
-
Visokošolski program RST
-
Magistrski program ISD
-
Magistrski program RST
-
Magistrski program PZ
-
Doktorski program
1. letnik
Uvod v algoritme
Predmet obravnava vlogo algoritmov v računalništvu in obsega pregled algoritmov in njihovo mesto v sodobnih računalniških sistemih, definicijo algoritma in primere ter algoritme kot tehnologijo. Študentje spoznajo osnovne algoritemske pristope v psevdo jeziku, pa tudi funkcije preko algoritmov. V okviru predmeta so predstavljene osnovne podatkovne strukture in algoritmi za delo z njimi. Povezava na učni načrt.
1. letnik
Uvod v algoritme
Predmet Uvod v algoritme študente seznani z osnovnimi podatkovnimi strukturami in računalniškimi algoritmi. Tako se študentje seznanijo s podatkovnimi strukturami, kot so tabele, seznami, skladi, drevesa, kopice in grafi. Prav tako spoznajo algoritme za urejanje, iskanje (izčrpno in požrešno) in algoritme na grafih. Pri algoritmih pogledajo tudi testiranje pravilnosti algoritmov, ocenjevanje časovne in prostorske zahtevnosti, rekurzijo, vzporedno izvajanje in Huffmanovo kodiranje. S pridobljenimi znanji so študentje sposobni samostojnega reševanja realnih problemov z uporabo primernih podatkovnih struktur in algoritmov. Povezava na učni načrt.
2. letnik
Odkrivanje znanja v podatkih
Predmet študente seznani s procesom odkrivanja znanja v podatkih in njegovo arhitekturo (metode in proces odkrivanja znanja, naloge in aplikacije podatkovnega rudarjenja, modeli odkrivanja znanja). Predstavi osnove strojnega učenja ter tehnike podatkovnega rudarjenja (asociacijska pravila, odločitvena drevesa, najbližji sosed, Bayesova klasifikacija, analiza grozdenja). Študenti prav tako spoznajo podatkovna skladišča, podatkovno kocko in analize tipa OLAP. Študentje pripravijo študijo realnih primerov odkrivanja znanja iz podatkov, spletnih virov oz. besedil. Povezava na učni načrt.
2. letnik
Modeliranje odločitvenih procesov
Pri predmetu se obravnava opredelitev problema in razpoložljivih metod odločanja. Študentje spoznajo osnovne modele za odločanje, kvantitativne in kvalitativne metode odločanja. Predstavljene so tudi napredne metode odločanja in skupinsko odločanje. Povezava na učni načrt.
2. letnik
Modeliranje večkriterijskih odločitvenih procesov
Pri predmetu Modeliranje večkriterijskih odločitvenih procesov se spoznamo z obvladovanjem sodobnih visokozmogljivih orodij in specifičnimi programskimi opremami za delo z njim. Študent se seznani z obvladovanjem metod za zbiranje, interpretacijo ter implementacijo zahtev končnih uporabnikov. Poglobljeno poznavanje nabora metod za podporo pri odločanju ter simulacija odločitvenih modelov poda študentom sposobnost fleksibilne uporabe znanja v praksi. Povezava do učnega načrta.
1. letnik
Strojno učenje 1
Cilj predmeta je predstaviti osnove umetne inteligence, metod in algoritmov strojnega učenja ter uporabiti pridobljene veščine za odkrivanje znanj iz podatkov ter za reševanje klasifikacijskih in regresijskih nalog. Študenti bodo dobili teoretično znanje iz tekstovnega rudarjenja, nevronske mreže, globokega učenja in računalniškega vida in ga uporabili pri resničnih problemih iz znanstvenega in poslovnega okolja. Študenti se seznanijo s teoretskimi osnovami in s praktičnimi vidiki strojnega učenja, da lahko uporabijo znanje različnih tehnik in metod strojnega učenja za analizo, sintezo in predvidevanje rešitev ter njihovih posledic za ciljne probleme. Povezava na učni načrt.
1. letnik
Izbrana poglavja znanstvene metodologije
Cilj predmeta je dati študentom metodološke osnove za izdelavo doktorske naloge. V sklopu predmeta bodo študentje spoznali nabor kvantitativnih in kvalitativnih raziskovalnih metod, s katerimi bodo suvereno začeli z doktorsko raziskavo. Predmet bosta izvajala dva nosilca, eden bo skrbel za kvantitativen, drugi za kvalitativen del. Preko projektnih nalog bodo študentje povezali oba sklopa predmeta. Predmet prispeva k razvoju sposobnosti identificiranja danega raziskovalnega problema, njegove analize in možnih rešitev, ustvarjanja novega znanja in prispevek k razvoju znanosti, sposobnost obvladanja standardnih metod, postopkov in procesov raziskovalnega dela, vodenje raziskovalno-razvojnega dela in raziskovalne skupine, obvladanje kakovosti prek standardov in samokritičnega vrednotenja v raziskavah ter zavezanost profesionalni etiki. Povezava na učni načrt.