FIŠ - Fakulteta za informacijske študije

Predmetnik

Program traja dve leti in je razdeljen v štiri semestre. Vsebuje 16 predmetov, od katerih jih je 14 obveznih in 2 izbirna. Zaključi se z izdelavo magistrske naloge, zato študent v tretjem semestru izbere mentorja magistrske naloge, s katerim skozi konzultacije pripravi osnutek magistrske naloge. V četrtem semestru študent opravi dva izbirna predmeta in izdela ter zagovarja magistrsko nalogo. 

Predmet Semester KT
Diskretna matematika 1 6
Napredna statistika 1 7
Programiranje 1 6
Sistemi in metode za poslovno obveščanje 1 6
Razvoj naprednih spletnih uporabniških vmesnikov 1 5
Razvoj strežniških spletnih aplikacij 2 6
Kibernetska varnost 2 7
Algoritmi 2 7
Izbirni predmet 1 2 5
Izbirni predmet 2 2 5

Diskretna matematika

Študenti bodo pri predmetu Diskretna matematika spoznali zahtevnejše pojme in principe diskretne matematike, sposobni bodo prepoznati praktične probleme in jih reševati z orodji diskretne matematike ter razumeli poglavitne izreke kombinatorike in teorije grafov. Študenti se bodo naučili naprednih kombinatoričnih metod in njihove uporabe v praksi, spoznali bodo pojme teorije grafov in sposobnost njihove uporabe pri modeliranju realnih problemov ter razumeli formalne matematične dokaze in poznavanje različnih pristopov dokazovanja. Povezava na učni načrt.

ECTS: 6 KT

Napredna statistika

Pri predmetu Napredna statistika študenti spoznajo osnovne in napredne metode analize podatkov in poizvedovanja v podatkih ter raziskovalne metode, postopke in procese. Cilj predmeta je, da so študenti sposobni samostojne izvedbe kvantitativne raziskave in analize podatkov z uporabo ustreznih statističnih metod in modelov s pomočjo primerne programske opreme. Študenti so sposobni uporabiti izbrane metode in tehnike kvantitativnega raziskovanja na višjem nivoju ter pridobijo znanje o uporabi osnovne programske opreme za kvantitativno analizo. Povezava na učni načrt.

ECTS: 7 KT

Programiranje

Pri predmetu Programiranje študenti spoznajo eno izmed najbolj razširjenih orodij za razvoj programske opreme Visual Studio in se ga naučijo uporabljati pri delu. Podrobno spoznajo napredne koncepte programskega jezika C#, kar bo podlaga za razvoj zahtevnejše programske opreme, ki bo temeljila na modularni sestavi programskih komponent. Študenti bodo pridobili znanje, ki bo nadgradilo razumevanje razvoja algoritmov ter razumeli koncept niti in vzporednega procesiranja in ju bili sposobni uporabiti v praksi. Povezava na učni načrt.

ECTS: 6 KT

Sistemi in metode za poslovno obveščanje

Predmet Sistemi in metode za poslovno obveščanje študentom predstavi strateški pomen menedžerskih informacijskih sistemov oziroma sistemov za poslovno obveščanje in uporabnost informacijskih sistemov za podporo menedžmentu. Študenti pridobijo znanje o uporabi informacijskih sistemov kot podpora odločanju, spoznajo metode izdelave večkriterijskih odločitvenih modelov in tehnologije ter sisteme za poslovno obveščanje. Predmet se dotakne tudi teme etičnih vidikov uporabe menedžerskih informacijskih sistemov. Povezava na učni načrt.

ECTS: 6 KT

Razvoj naprednih spletnih uporabniških vmesnikov

Študenti se pri predmetu Razvoj naprednih spletnih uporabniških vmesnikov seznanijo s teoretskimi osnovami in s praktičnimi vidiki razvoja uporabniških vmesnikov spletnih aplikacij in se naučijo uporabljati vsaj eno izmed najaktualnejših ogrodij za razvoj uporabniških vmesnikov spletnih aplikacij. Bistveno nadgradijo tudi znanje programskih jezikov CSS, HTML in javascript. Pri predmetu se študenti usposobijo za načrtovanje in razvoj odzivnih uporabniških vmesnikov spletnih (in mobilnih) aplikacij in so sposobni primerjave in izbire primernih orodij ter ogrodij za razvoj naprednih uporabniških vmesnikov spletnih aplikacij. Povezava na učni načrt.

ECTS: 5 KT

Razvoj strežniških spletnih aplikacij

Pri predmetu Razvoj strežniških spletnih aplikacij se študenti seznanijo s teoretskimi osnovami in s praktičnimi vidiki razvoja spletnih aplikacij. Naučijo se uporabljati nekaj najaktualnejših programskih orodij in bistveno nadgradijo svoje znanje programiranja. Študenti se usposobijo za načrtovanje in razvoj spletnih aplikacij na različnih platformah, za primerjavo in izbiro primernih orodij in ogrodij za razvoj spletnih aplikacij ter za uporabo širokega nabora elementov potrebnih za celovit razvoj spletnih aplikacij (baze podatkov, spletne storitve, strojna orodja). Povezava na učni načrt.

ECTS: 6 KT

Kibernetska varnost

Predmet Kibernetska varnost študente seznani s celovitim procesom zagotavljanja varnosti v kibernetskem prostoru. Študenti se naučijo uporabljati sodobne varnostne tehnologije za varno poslovanje v kibernetskem prostoru, analizirati stanje in oceniti varnostna tveganja, narediti varnostni načrt za celovito upravljanje kibernetske varnosti ter upoštevati etične in pravne vidike za zagotavljanje skladnosti pri izvajanju kibernetsko varnostnih postopkov. Povezava na učni načrt

ECTS: 7 KT

Algoritmi

Študenti se bodo spoznali s teoretičnimi osnovami in praktičnimi vidiki razvoja algoritmov. V izbranem programskem jeziku bodo sposobni napisati program ter uporabiti najnovejša programska orodja za implementacijo izbranega algoritma in izboljšali svoje znanje programiranja algoritmov. Predmet študente seznani z oblikovanjem in razvojem naprednih algoritmov za specifična opravila, določena s problemom. Spoznajo se z orodji za implementacijo algoritmov in s širokim spektrom komponent potrebnih za celovit razvoj algoritmov. Pridobili pa bodo tudi sposobnost interpretacije in modeliranja danega problema v obliki algoritma. Povezava na učni načrt.

ECTS: 7 KT

Izbirni predmet 1

ECTS: 5 KT

Izbirni predmet 2

ECTS: 5 KT

Predmet Semester KT
Umetna inteligenca in strojno učenje  3 8
Razvoj programske opreme 3 6
Modeliranje večkriterijskih odločitvenih procesov 3 6
Oblikovanje uporabniške izkušnje 3 5
Podatkovna skladišča in podatkovna analitika 3 5
Magistrski raziskovalni seminar 4 6
Magistrska naloga 3, 4 24

Umetna inteligenca in strojno učenje 

Predmet Umetna inteligenca in strojno učenje predstavi osnove umetne inteligence, metode in algoritme strojnega učenja ter študente usposobi za uporabo pridobljenjih veščin za odkrivanje znanj iz podatkov ter za reševanje klasifikacijskih in regresijskih nalog. Študenti bodo pridobili teoretično znanje iz tekstovnega rudarjenja, nevronske mreže, globokega učenja in računalniškega vida in gauporabili pri resničnih problemih iz znanstvenega in poslovnega okolja. Študenti se seznanijo s teoretskimi osnovami in s praktičnimi vidiki strojnega učenja. Povezava na učni načrt.

ECTS: 8 KT

Razvoj programske opreme

Predmet Razvoj programske opreme študente pouči o procesih, ki jih je mogoče informacijsko podpreti z informacijskim sistemom. Študenti pri predmetu pridobijo znanja, ki jim omogočijo, da identificirajo prispevek informacijskega sistema k dodani vrednosti organizacije, poznajo in razumejo življenjski cikel programske opreme, poznajo in prepoznajo prednosti in pomanjkljivosti različnih metodologij in tehnik za analizo in razvoj programske opreme. S pridobljenim znanjem lahko študenti uporabljajo metode in tehnike informacijskega inženiringa, osnovne elemente jezika UML, tehnike agilnega razvoja in so zmožni sodelovati pri analizi in razvoju informacijskega sistema organizacije. Povezava na učni načrt.

ECTS: 6 KT

Modeliranje večkriterijskih odločitvenih procesov

Predmet Modeliranje večkriterijskih odločitvenih procesov študentom omogoči obvladovanje sodobnih visokozmogljivih orodij in specifične programske opreme za delo z njim ter obvladovanje metod za zbiranje, interpretacijo in implementacijo zahtev končnih uporabnikov. Študenti pridobijo poglobljeno poznavanje nabora metod za podporo pri odločanju. Spoznajo simulacijo odločitvenih modelov, pridobijo sposobnost fleksibilne uporabe znanja v praksi ter se spoznajo s programskimi orodji in metodami za analizo podatkov in simulacije diskretnih oziroma zveznih modelov. Povezava na učni načrt.

ECTS: 6 KT

Oblikovanje uporabniške izkušnje

Predmet Oblikovanje uporabniške izkušnje obravnava razumevanje uporabniško usmerjenega oblikovalskega procesa (krog rasti med raziskovanjem in oblikovanjem). Pri predmetu gre za pregled ključnih tehnoloških trendov pri spletnih in mobilnih aplikacijah, načrtovanje projektov uporabniško usmerjenega oblikovanja, orodja in tehnike za raziskovanje in oceno zahtev uporabniške izkušnje ter za oblikovanje uporabniške izkušnje. Študentje se seznanijo s komponentami uporabniške izkušnje. Povezava na učni načrt.

IZVAJALEC: red. prof. dr. Borut Rončević

ECTS: 5 KT

Podatkovna skladišča in podatkovna analitika

Predmet Podatkovna skladišča in podatkovna analitika študentom predstavi arhitekturo podatkovnih skladišč, dokumentiranje in analizo uporabniških zahtev za razvoj podatkovnih skladišč, pripravo sistemskih in funkcijskih specifikacij podatkovnih skladišč in modeliranje podatkovnih skladišč. Študenti spoznajo metode integracije podatkov v podatkovnih skladiščih (filtriranje, čiščenje, poenotenje, meta podatki, ETL), uporabniška orodja za podatkovno analitiko in poslovno inteligenco, zahteve gradnje distribuiranih baz podatkov ter pridobijo znanje za osnovno uporabo Hadoop ogrodja za delo z velikimi podatki (Big Data). Povezava na učni načrt.

ECTS: 5 KT

Magistrski raziskovalni seminar

Študenti se pri predmetu pripravijo na izvedbo raziskovalne naloge za potrebe magistrske naloge. Izvedejo zapletenejšo raziskavo za rešitev kompleksnejšega družboslovnega teoretičnega ali empiričnega problema, skozi katero poglobijo in kritično ovrednotijo do sedaj pridobljena teoretična in metodološka znanja (oblikovanje raziskovalnih vprašanj in hipotez, konceptov in teorij, izbor raziskovalnih strategij, organizacija in izvedba raziskovalnega projekta, interpretacija kompleksnih rezultatov in prenos v prakso). Preverijo tudi svoje sposobnosti iskanja podatkov po bibliografskih bazah in bazah podatkov ter zmožnost prepoznavanja rešitev za teoretični problem oziroma oblikovati predloge za reševanje kompleksnejših empiričnih problemov. Povezava na učni načrt.

IZVAJALEC: red. prof. dr. Dejan Jelovac , doc. dr. Katarina Rojko

ECTS: 6 KT

Magistrska naloga

ECTS: 24 KT

Predmet Semester KT
Računalniška forenzika 2, 4 5
Analiza velikih količin podatkov 2, 4 5
Uporabniško usmerjeno oblikovanje in razvoj 2, 4 5
Uporabniška izkušnja 2, 4 5
Podatkovno rudarjenje 2, 4 5
Osnove modeliranja in simulacije dogodkovnih in zveznih sistemov 2, 4 5
Odločitveni modeli, sistemi za podporo odločanju 2, 4 5
Upravljanje informacijskih in komunikacijskih sistemov 2, 4 5
Virtualne organizacije 2, 4 5
Visoko zmogljivo računalništvo 2, 4 5
Razvoj večplatformnih mobilnih aplikacij 2, 4 5
Vodenje projektov 2, 4 5
Virtualna in razširjena resničnost 2, 4 5

Računalniška forenzika

Predmet predstavi osnove računalniške forenzike in potrebno tehnologijo za njeno izvajanje. Študentje spoznajo digitalne dokaze, načine njihovega zbiranja v različnih sistemih (Windows, Linux, malware, GSM in mobilne naprave, Internet) in morebitne kršitve oziroma zločine. Vsebina je predstavljena na konkretnih primerih, saj je večina podjetij še vedno slabo obveščenih o računalniški forenziki in o biometričnih podatkih. Študentje skozi predavanja, vaje in seminarsko nalogo razvijejo sposobnosti forenzične analize različnih sistemov in uporabe ustreznih orodij. Povezava na učni načrt.

IZVAJALEC: Izr. prof. dr. Igor Bernik

ECTS: 5 KT

Analiza velikih količin podatkov

Pri predmetu se študenti seznanijo z analizo velikih količin podatkov ter opredelijo, kaj so to veliki podatki, kje jih najdemo in kako jih shranimo. Pregledajo tudi načine grafičnega predstavljanja velikih količin podatkov, filtriranje podatkov v tokovih ter oglaševanje na internetu. Prav tako se seznanijo z uporabo visoko zmogljivih računalnikov za analizo velikih količin podatkov. Na koncu tako študenti razumejo posebnosti analize velikih količin podatkov v primerjavi s klasičnimi podatkovnimi analizami. Prav tako pa tudi spoznajo metode, ki so primerne za analize tovrstnih podatkov in z uporabo zelo zmogljivih računalnikov in sodobne odprtokodne opreme izvedejo analizo na enem primeru velike količine podatkov. Povezava na učni načrt.

ECTS: 5 KT

Uporabniško usmerjeno oblikovanje in razvoj

Cilj predmeta Uporabniško usmerjeno oblikovanje in razvoj je seznaniti študente s procesom načrtovanja uporabniškega vmesnika. Študenti bodo pridobili znanja za ustvarjanje uporabniških vmesnikov in bodo sposobni sodelovati v projektih razvoja spletnih rešitev. Na začetku se bodo spoznali z različnimi pristopi za razvoj uporabniških vmesnikov ter spoznali človeške lastnosti, ki vplivajo na zasnovo uporabniških vmesnikov. Nadalje sledi obravnava metodologij za uporabniško usmerjeno načrtovanje uporabniških vmesnikov. Študenti obravnavajo tudi vrste in organizacijo spletnih strani, navigacijo, ukaze in vnos podatkov ter estetiko in vizualni stil strani. Študenti bodo v okviru tega predmeta pridobili znanja za izdelavo atraktivnih in uporabniško prijaznih uporabniških vmesnikov, znanje pa bodo izkazali s projektno nalogo, pisnim in ustnim izpitom. Povezava na učni načrt.

ECTS: 5 KT

Uporabniška izkušnja

Predmet predstavi uporabniško izkušnjo, njen življenjski cikel in dejavnike, ki vplivajo nanjo. Študenti bodo tako razumeli pomen oblikovanja uporabniške izkušnje ter kako jo vključiti v življenjski cikel programske opreme. Uporabniško izkušnjo moramo upoštevati že od vsega začetka oblikovanja programa oz. naprave, zato se moramo na začetku dobro pripraviti in na podlagi analiz uporabnikov načrtovati nadaljnje delo. Tako predmet s pomočjo psihologije in sociologije predstavi profiliranje uporabnikov, sledi premišljeno oblikovanje uporabniškega vmesnika ter ustvarjanje prototipov z različnimi tehnikami. Predmet predstavi tudi različne vrste uporabniške izkušnje glede na različne senzorične vrste (vid, sluh, dotik, vonj in okus) ter za različne naprave. Na koncu sledijo tudi tehnike ocenjevanja uporabniške izkušnje. Študenti pri predmetu pripravijo projektno nalogo ter opravijo pisni in ustni izpit. Povezava na učni načrt.

ECTS: 5 KT

Podatkovno rudarjenje

Predmet Podatkovno rudarjenje študente seznani s procesom odkrivanja zakonitosti v podatkih in njegovo arhitekturo (metode in proces odkrivanja znanja, naloge in aplikacije podatkovnega rudarjenja). Predstavi osnove strojnega učenja ter tehnike podatkovnega rudarjenja (odločitvena drevesa, k-najbližji sosed, Bayesova klasifikacija, genetski algoritmi, delitvene metode, hierarhične metode, metode gostote, mrežno razvrščanje, samoorganizirajoče nevronske mreže-Kohonenova nevronska mreža). S tem študente usposobi za zahtevnejšo obdelavo rezultatov, pri čemer uporabljajo najaktualnejša programska orodja za podatkovno rudarjenje (WEKA, Rapidminer). Študentje pripravijo raziskovalno nalogo (samostojno kratko raziskovalno delo, ki bo temeljilo na primerjavi različnih tehnik in postopkov podatkovnega rudarjenja) ter projekt (v manjših skupinah, vključuje konkreten problem). Povezava na učni načrt.

IZVAJALEC: izr. prof. dr. Davorin Kofjač

ECTS: 5 KT

Osnove modeliranja in simulacije dogodkovnih in zveznih sistemov

Predmet Osnove modeliranja in simulacije dogodkovnih in zveznih sistemov predstavi kvantitativno modeliranje organizacijskih problemov na področju proizvodnje, logistike in sistemov strežbe. Z uporabo simulacijskih metod in orodij se študenti naučijo analize vhodnih podatkov ter njihove statistične obdelave. Nato sledi spoznavanje celovitega načrtovanja in obvladovanja dogodkovnih in zveznih procesov, izgradnja dogodkovnih simulacijskih modelov in modelov sistemske dinamike ter povezovanje simulacijskih modelov s podatkovnimi bazami in produkcijskimi informacijskimi sistemi. Na koncu so študenti sposobni tudi s pomočjo simulacijskih primerov izvesti harmonizacijo delovnih procesov ter odkriti in odpraviti ozka grla v delovnih procesih. Povezava na učni načrt.

ECTS: 5 KT

Odločitveni modeli, sistemi za podporo odločanju

Študenti se pri predmetu seznanijo z elementi odločitvenega procesa kot so podatek, informacija, znanje, vrste podatkov, lastnosti informacije. Pregledajo odločitvene sisteme in modele (večparametersko odločanje, metode umetne inteligence v odločanju, ekspertni sistemi) ter sisteme za podporo odločanja (strukturirani in nestrukturirani podatkovni viri za poslovno odločanje, skupinsko odločanje). Pred pristopom k izpitu pripravijo in zagovarjajo empirično seminarsko nalogo. Povezava na učni načrt.

ECTS: 5 KT

Upravljanje informacijskih in komunikacijskih sistemov

Predmet študentom omogoči poznavanje področja upravljanja informacijskih in komunikacijskih sistemov v organizaciji od načrtovanje do izvedbe, ob upoštevanju tehnoloških, poslovnih, organizacijskih in drugih vidikov. Študentje tudi s pomočjo izdelane seminarske naloge poglobijo znanje o delovanju in modelih informacijskih sistemov ter o medsebojni povezanosti z organizacijo, načinom dela, poslovnimi procesi (kako vplivajo en na drugega). Tako so študentje sposobni razumeti in sodelovati v procesu upravljanja informacijskih in komunikacijskih tehnologij v organizaciji ter sodelovati v oziroma voditi projekte uvajanja celovitih informacijskih in komunikacijskih rešitev. Povezava na učni načrt.

ECTS: 5 KT

Virtualne organizacije

Pri predmetu Virtualne organizacije se študenti seznanijo z uporabo in kombiniranjem znanj na različnih disciplinarnih področjih. Pridobijo sposobnost pridobivanja, selekcije, ocenjevanja in umeščanja novih informacij in zmožnost interpretacije raziskovalnega problema ter poglobljenemo spoznajo delovanje virtualne organizacije kot organizacije, ki temelji na znanju. Cilj predmeta je razumevanje organizacijskih struktur in njihovega vpliva na zaposlene, razvoj kritične in samokritične presoje in sposobnost za upravljanje svojega dela za doseganje ciljev organizacije. Povezava na učni načrt.

ECTS: 5 KT

Visoko zmogljivo računalništvo

Študenti bodo pri predmetu usvojili sposobnost algoritmičnega razmišljanja, sposobnost obvladovanja in pretvorbe realnega problema v obliki lažje predstavljivega modela, pridobili bodo napredna znanja s področja visoko zmogljivih računalnikov, paralelnega procesiranja ter HADOOP in znali teoretična znanja uporabiti v praksi ter z ustreznimi metodološkimi pristopi reševati probleme na predlaganih področjih. Cilj predmeta je osvojitev naprednih znanj s področij visoko zmogljivega računalništva, paralelnega procesiranja ter HADOOP, konfiguracija HADOOP, izraba paralelnih sistemov, razumevanje primernosti teoretičnih metod za reševanje praktičnih problemov ter njihovih omejitev in kombiniranje znanj pridobljenih pri predmetih s področja strojne opreme, programske opreme, algoritme ter programiranja. Povezava na učni načrt.

ECTS: 5 KT

Razvoj večplatformnih mobilnih aplikacij

Pri predmetu Razvoj večplatformnih mobilnih aplikacij bodo študenti pridobili sposobnost prepoznavanja priložnosti za inoviranje in zasnovo novih spletnih storitev in aplikacij, sposobnost algoritmičnega razmišljanjain usposobljenost za skupinsko delo v vseh fazah razvoja in raziskovanja spletnih in mobilnih rešitev. Cilj predmeta je usposobljenost študentov za načrtovanje in razvoj mobilnih aplikacij na različnih platformah, sposobnost primerjave in izbire primernih orodij in ogrodij za razvoj mobilnih aplikacij, poznavanje in sposobnost uporabe širokega nabora elementov potrebnih za celovit razvoj mobilnih aplikacij (baze podatkov, spletne storitve, strojna orodja mobilnih naprav) ter bistvena nadgradnja znanja (spletnega) programiranja. Povezava na učni načrt

ECTS: 5 KT

Vodenje projektov

Predmet študentom omogoča razvoj metod za zbiranje, interpretacijo ter implementacijo zahtev končnih uporabnikov, razvoj kritične in samokritične presoje, usposobljenost za načrtovanje informacijskih sistemov in razvoja aplikacij e-poslovanja v sodobni družbi in sposobnost analize stanja na področju informatizacije organizacije in izdelave predlogov za izboljšanje stanja. Študenti pridobijo znanje o načrtovanju in obvladovanju sprememb ob oblikovanju celovite ocene stanja na področju informatizacije v organizaciji, razvijejo sposobnost vodenja projektov informacijskega sistema in posameznih aplikacij informacijsko komunikacijske tehnologije. Povezava na učni načrt.

ECTS: 5 KT

Virtualna in razširjena resničnost

Cilj predmeta je sposobnost pridobivanja, selekcije, ocenjevanja in umeščanja novih informacij in zmožnost interpretacije v ustreznem kontekstu, sposobnost fleksibilne uporabe znanja v praksi, razvoj kritične in samokritične presoje ter prepoznavanje in ocenitev aktualnih in nastajajočih tehnologij ter ocenitev njihove uporabnosti za reševanje potreb uporabnikov. Pri predmetu se študenti naučijo obvladovanja priprave produkcijskega načrta za VR & AR projekte, zmožni so podati strokovne utemeljitve za odločitve, ki so bile sprejete med razvojem in v zvezi s strukturo VR & AR projektov, sposobni so ustvariti koncept za VR & AR aplikacije s pomočjo scenarija in snemalne knjige. Študenti se naučijo tudi uporabe sistemov za sledenje gibanj, dokončati in testirati prototipe, ki so zasnovani za podporo interakcije v VR & AR  sistemih ipd. Povezava na učni načrt.

ECTS: 5 KT