it veštine - dani maturanata feb 2015

IT veštine budućnosti – fokus na inteligentne sisteme

Prof. dr Angelina NjegušVanredni profesor Univerziteta Singidunum

Beograd, 2015.

Prof. dr Angelina Njeguš

Agenda

Osvrt na savremene trendove u IT-u

Inteligentni sistemi

Diskusija


Internet

Šta je Internet?


Internet

Internet je globalna mreža računara ili računarskih mreža

povezanih žično ili bežično koji komuniciraju i razmenjuju

podatke putem TCP/IP steka protokola, omogućavajući tako

razne usluge tzv. Internet servise


Internet

Šta je Internet?Internet je globalna mreža računara ili računarskih mreža

povezanih žično ili bežično koji komuniciraju i razmenjuju

podatke putem TCP/IP steka protokola, omogućavajući tako

razne usluge tzv. Internet servise?Međutim,

šta danas čini tu mrežu?Gde se nalaze procesori?


The Internet of Things, IoT

Where are processors found today?

https://www.youtube.com/watch?v=xUDkjGsBRjo




Procesori se nalaze svuda oko nas – u automobilima, uličnim kamerama,

mašinama i drugim uređajima tzv stvarima!

Kako obraditi ogromnu količinu podataka koji ovi uređaji generišu svaki sekund?

Šta je izazov?





Procesori se nalaze svuda oko nas – u automobilima, uličnim kamerama,

mašinama i drugim uređajima tzv stvarima!

Kako obraditi ogromnu količinu podataka koji ovi uređaji generišu svaki sekund?

Šta je izazov?

Problem zvan

Big Data



Šta je Big Data?

Rast mobilnog, društvenog (Social) i Cloud računarstva i drugih pametnih uređaja dovodi do toga da su organizacije, ali i pojedinci danas preplavljeni podacima:

Koji se generišu velikom brzinom

Koji su različitog formata (više od 80% čine nestruktuirani podaci)

Koji su velikog obima (čak i nekoliko zettabyte u minuti)

https://www.youtube.com/watch?v=D4ZQxBPtyHg


Koliko podataka se generiše u min?


Koliko je to podataka?

Naziv Ozn Binarni prikaz Decimalni prikaz

byte B 20=1 byte 100=1

kilobyte KB 210=1.024 byte (B) 103=1.000

megabyte MB 220=1.048.576 B 106=1.000.000

gigabyte GB 230=1.073.741.824 B 109=1.000.000.000

terabyte TB 240=1.099.511.627.776 B 1012=1.000.000.000.000

petabyte PB 250=1.125.899.906.842.624 B 1015=1.000.000.000.000.000

exabyte EB 260=1.152.921.504.606.846.976 B 1018=1.000.000.000.000.000.000

zettabyte ZB 270=1.180.591.620.717.411.303.424 B 1021=1.000.000.000.000.000.000.000

yottabyte YB 280=1.208.925.819.614.629.174.706.176 B 1024=1.000.000.000.000.000.000.000.000

brontobyte BB 290=1.237.940.039.285.380.274.899.124.224 B 1027=1.000.000.000.000.000.000.000.000.000

geopbyte GeB 2100=1.267.650.600.228.229.401.496.703.205.376 B 1030=1.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000

Bit (b) – 0 ili 1

Bajt (B) – 8 bita

Kilobajt (KB) – 1024 bajta


Kako sistemi postaju inteligentni?

Kako Big Data sistemi postaju inteligentni? Prvo, drugačiji je način skladištenja ogromnih količina podataka u

odnosu na tradicionalne načine (npr. Data Warehouse)

Drugo, podaci se analiziraju uglavnom pomoću Data mining algoritama

Treće, analitički sistemi omogućavaju analizu koristeći različite metode i sažet prikaz ogromnih količina podataka (tzv. knowledge discovery)

Ključne reči inteligentnih sistema su:

Knowledge (znanje), Data mining...


Šta je znanje?

Operacioni (transakcioni)

sistemi proizvode

informacije

Analitički (inteligentni)

sistemi proizvode

znanje


Podela sistema

Informacioni sistemi

Operacioniinformacioni sistemi

Transakcioni sistemi

Sistemi za upravljanje procesima

Kancelarijski i sistemi za

međusobnu saradnju

Analitičkiinformacioni sistemi

Menadžment informacioni

sistemi

Sistemi za podršku

odlučivanju

Izvršni informacioni

sistemi

Podržavaju poslovne operacije

Podržavaju proces

odlučivanja

Sistemi za modelovanje, simulaciju, izvršavanje, kontrolu i optimizaciju

procesa

Obrađuju poslovne transakcije

Predefinisani izveštaji (OLAP kocka,

operativni BI…)

Interaktivni sistemi za analizu (data mining

algoritmi)

Kritične informacije za senior menadžm. (BSC,

KPI, streteški BI …)

Ekspertni sistemi

Sistemi upravljanja

znanjem

Emulira ekspertsko rešavanje problema

Kreira, organizuje i širi korporativno znanje i iskustva

(npr ITIL)

Office i sistemi za komunikaciju i

saradnju između grupa

Specijalizovani informacioni

sistemi

Virtuelna realnost

3D simulacija realnog ili imaginarnog okruženja

Geografski informacioni

sistemi

Inteligentne mape


Šta je data mining?

Data mining -> Analiza podataka primenom različitih algoritama koji implementiraju razne matematičke i statističke modele primenjivih u poslovne svrhe

Šta je cilj?

Pronalaženje šablona tj. obrazaca ponašanja otkrivanjem skrivenih veza između vrednosti podataka


Tehnike data mininga


Neki primenjeni Data Mining algoritmi

Decision Trees Clustering Time Series

Sequence

ClusteringAssociation

Naïve Bayes

Neural Net Logistic

Regression

Linear Regression Text Mining


Studija slučaja

Koji je ključni atribut za predviđanje da li će svršeni srednjoškolci upisati fakultet ili ne?

Postavljana su im sledeća pitanja:– Kog su pola?

– Koliki je prihod njihovih roditelja?

– Koliki im je IQ?

– Da li ih roditelji ohrabruju da nastave studiranje ili ne?

– Da li planiraju da upišu fakultet?


Drvo odlučivanja

Upisaće fakultet:33% Da67% Ne

Svi studenti

Podsticajod strane roditelja ?

IQ IQ


Ohrabrenje roditelja = Da

Upisaće fakultet:6% Da

94% Ne

Ohrabrenje roditelja = Ne



Visok IQ Nizak IQ



91% Ne


96% Ne

Visok IQ

Srednji IQ

Nizak IQ


Podrška: Semantički Web

Današnji semantički web olakšava inteligenciju Big data sistema!

Podaci na Webu su smisleno povezani

Semantika – nauka koja proučava značenje reči

Šta je Semantički Web i u kojoj generaciji World Wide Weba se pojavio?


Šta je World Wide Web?

Hiperlinkovana mreža web dokumenata uskladištenih na web serverima, kojima se pristupa preko web pretraživačakoristeći HTTP protokol.


Pregled Web generacija

Web 1.0 (1991 – 2004)

Osobine: statičke web stranice

slaba interaktivnost

klijent nema uticaj na sadržaj

P2W (People to Web)


Web 2.0 (2004 – 2009)

Osobine:

dinamički generisane stranice

jaka interaktivnost

klijenti generišu sadržaj

kolaborativnost

P2P (People to People)

Web server

Aplikativni server

Serverbaze podataka

Korisnik (user)


Web 2.0

Termini:

blogovanje sajtovi za društveno umrežavanje

sajtovi za deljenje videa

wiki koncept (npr. Wikipedia)

25


Web 3.0 (2009 - ...)

Npr., lični asistent koji poznaje profil svog vlasnika i pristupa informacijama na Internetu da bi najbolje odgovorio na zahteve

W2W (Web to Web) – kombinuje više različitih aplikacija u jednu, koristi: semantički web

inteligentne pretraživače

georeferencirane Web aplikacije i dr.

Dok Web 2.0 koristi Internet da bi se povezao sa ljudima, Web 3 koristi Internet kako bi se povezao sa informacijama ili računarima!


Primer semantičkog weba


Razvoj generacija Web-a

28


Top 10 tehnologije u 2015.

Mobilne tehnologije, Big Data tehnologije, Inteligentna rešenja, Cloud Computing, Društveno umrežavanje, Bezbednost, Green tehnologije ...


Sticanje znanja i veština o inteligentnim sistemima na Univerzitetu Singidunum

Univerzitet je član IBM Akademske Inicijative

IBM Kurs: “InfoSphere Warehouse (DM032)” sa modulima (tabela)

Dostupna virtuelna mašina sa materijalima za vežbu

Dostupnost materijala sa kurseva i određenih alata: https://www.ibm.com/developerworks/university/academicinitiative/

Univerzitet je član Microsoft IT Academy

Microsoft kurs: “Introducing Business Intelligence in Microsoft SQL Server 2008 R2”

Deo kursa “Implementing and Maintaining Business Intelligence in Microsoft SQL Server 2008: Integration Services, Reporting Services and Analysis Services”

Pristup e-learning kursevima

SQL Server 2008 R2 Business Intelligence Training Course: http://msdn.microsoft.com/en-us/gg618026

https://www.ibm.com/developerworks/university/academicinitiative/

http://msdn.microsoft.com/en-us/gg618026


e-mail: [email protected]

it veštine - dani maturanata feb 2015

Internet

drugih pametnih ureaja

pre uoiti raunarski

dr angelina njegurast

raunarskih mrea povezanih

drugim ureajima tzv