|
|
BAZY DANYCH I METODY REPREZENTACJI WIEDZY
 |
Ten kurs przeznaczony jest dla studentów, którzy chcieliby zdobyć podstawy z zakresu projektowania i tworzenia baz danych. W trakcie kursu przedstawione są najważniejsze zagadnienia dotyczące przygotowania i zbierania danych oraz optymalizacji ich reprezentacji w relacyjnych bazach danych. Poruszane są również zagadnienia dotyczące poprawnej i nienadmiarowej ich reprezentacji, która umożliwia utrzymanie spójności i poprawności danych. Ważnym aspektem jest również transakcyjność, dzięki której uzyskujemy gwarancję zakończenia wykonywania danej operacji bądź jej wycofanie. Omówione będą też nierelacyjne bazy danych i inne modele przechowywania danych. W trakcie wykładów poruszone będą również bardziej zaawansowane metody reprezentacji danych i wiedzy w systemach informatycznych, umożliwiające bardziej intuicyjny i efektywny dostęp do danych oraz ich przetwarzanie, łączenie, grupowanie i kojarzenie... |
Bibliografia i literatura:
- Lech Banachowski: Bazy danych. Tworzenie aplikacji, Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa, 1998. ISBN 83-7101-377-9.
- Ivan Bratko, Prolog Programming for Artificial Intelligence, 4th ed, Addison-Wesley, 2011.
- Joyce Cox i Joan Lambert, Microsoft Access 2013, Krok po kroku, Microsoft, APN Promise, Warszawa, 2013.
- Adrian Horzyk, Sztuczne systemy skojarzeniowe i asocjacyjna sztuczna inteligencja, Akademicka Oficyna Wydawnicza, EXIT, Warszawa, 2013
- Adrian Horzyk, How Does Generalization and Creativity Come into Being in Neural Associative Systems and How Does It Form Human-Like Knowledge?, Neurocomputing, DOI: 10.1016/j.neucom.2014.04.046, IF = 1,634.
- Adrian Horzyk, How Does Human-Like Knowledge Come into Being in Artificial Associative Systems, Proc. of the 8-th International Conference on Knowledge, Information and Creativity Support Systems, ISBN 978-83-912831-8-9, Krakow, Poland, 2013, 189-200.
- Adrian Horzyk, Human-Like Knowledge Engineering, Generalization and Creativity in Artificial Neural Associative Systems, Springer Verlag, AISC 11156, 2014, pp. (zapowiedź)
- Adrian Horzyk, Innovative Types and Abilities of Neural Networks Based on Associative Mechanisms and a New Associative Model of Neurons - referat na zaproszenie na międzynarodowej konferencji ICAISC 2015, Springer Verlag, LNAI 9119, 2015, pp. 26-38, DOI 10.1007/978-3-319-19324-3_3 - prezentacja
- Daniel Kaczmarek, Paweł Gonera (tłum.), PHP i MySQL. Tworzenie stron WWW, Helion, Gliwice, 2005.
- D. T. Larose, Odkrywanie wiedzy z danych. Wprowadzenie do eksploracji danych, PWN, Warszawa 2006.
- A. Ligęza, Logical Foundations for Rule-Based Systems, ISBN: 83-89388-37-5, Uczelniane Wydawnictwo Naukowo-Dydaktyczne AGH, Kraków, 2005.
- A. Ligęza, Logical Foundations for Rule-Based Systems, 2-nd edition, ISBN 978-3-540-29117-6, Studies in Computational Intelligence, Vol 11, Springer Verlag, Berlin, 2006.
- W. Lubaszewski, Słowniki komputerowe i automatyczna ekstrakcja informacji z tekstu, Wydawnictwa AGH, Kraków 2009.
- A. Łachwa, Rozmyty świat zbiorów, liczb, relacji, faktów, reguł i decyzji, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa 2001.
- Danuta Mendrala i Marcin Szeliga, Access 2013 PL, Helion, Gliwice, 2013.
- Stanisław Osowski, Metody i narzędzia eksploracji danych, Wydawnictwo BTC, Legionowo, 2013.
- J.D. Ullman, J. Widom: Podstawowy wykład z systemów baz danych, WN-T, Warszawa, 1999 (tłum. z języka ang., wyd. 1997). ISBN 83-204-2394-5.
- Mark Whitehorn, Bill Marklyn, Relacyjne bazy danych. Teoria i praktyka projektowania relacyjnych baz danych, Helion, Gliwice, 2002.
Ciekawe hiperłącza i dodatkowe materiały:
|
