TAILIEUCHUNG - Bài giảng Chủ đề hiện đại về khai phá dữ liệu “khai phá quá trình” dành cho nghiên cứu sinh Tiến sỹ: Giới thiệu môn học - PGS.TS. Hà Quang Thụy
Bài giảng Chủ đề hiện đại về khai phá dữ liệu “khai phá quá trình” dành cho nghiên cứu sinh Tiến sỹ: Giới thiệu môn học của . Hà Quang Thụy sau đây sẽ giúp cho các bạn biết được những thông tin tổng quan về môn học như nội dung môn học, tổ chức dạy học, danh sách bài luận,. Mời các bạn tham khảo. | CHỦ ĐỀ HIỆN ĐẠI VỀ KHAI PHÁ DỮ LiỆU “KHAI PHÁ QUÁ TRÌNH” DÀNH CHO NGHIÊN CỨU SINH TIẾN SỸ GIỚI THIỆU MÔN HỌC PGS. TS. HÀ QUANG THỤY HÀ NỘI 09-2013 TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI Giới thiệu chung về môn học Tên môn học: Khai phá quá trình (Process Mining) Số tín chỉ: 2 Tài liệu dạy - học: [Aalst11] WMP Van der Aalst (2011). Process Mining: Discovery, Conformance and Enhancement of Business Processes, Springer,. Bài giảng: Tài liệu tham khảo: [NNH13] Nguyễn Hà Nam, Nguyễn Trí Thành, Hà Quang Thụy (2013). Giáo trình Khai phá dữ liệu, Trường ĐHCN. [HKP11] J. Han, M. Kamber, and Jian Pei (2011). Data Mining: Concepts and Techniques (3rd edition), Morgan Kaufmann. [Recker12] Jan Recker (2012). Scientific Research in Information Systems: A Beginner's Guide (Progress in IS). Springer, Heidelberg, Germany. [Matos12] Luis M. Camarinha-Matos (2012). Scientific Research Methodologies and Techniques. Wil van der Aalst và tài liệu Bing Liu có h-index là 102. (tháng 9/2013) Nội dung môn học Điểm lại nội dung cơ bản của khai phá dữ liệu Một số nội dung cơ bản trong khai phá dữ liệu Khai phá quá trình Giới thiệu chung về khai phá quá trình Họ thuật toán alpha phát hiện quá trình Phát hiện quá trình nâng cao Kiểm tra sự phù hợp Tăng cường quá trình Khai phá dữ liệu trong chủ đề luận án Các bài luận cho từng Nghiên cứu sinh Tổ chức dạy - học Hình thức dạy-học: - Giáo viên trình bày: 5 buổi - Nghiên cứu sinh trình bày bài luận: 5-7 buổi Hình thức đánh giá và khung điểm - Đánh giá thường xuyên : 4 điểm - Bài luận cuối kỳ: 6 điểm Thời gian dự kiến: 10 tuần (9/2013- 11/2013) Danh sách tài liệu bài luận Lương Việt Nguyên Anja Keskinarkaus (2012). Digital Watermarking Techniques For Printed Images, PhD Thesis, University Of Oulu. Hà Văn Sang Daniele Pighin (2010). Greedy Feature Selection in Tree Kernel Spaces, PhD Thesis, University of Trento Lê Hồng Hải Francesco Turroni (2012). Fingerprint Recognition: Enhancement, Feature Extraction and Automatic Evaluation of Algorithms, PhD Thesis, The University of Bologna, hoặc Claude BARRAL (2010). Biometrics & Security: Combining Fingerprints, Smart Cards and Cryptography, PhD Thesis, Swiss Federal Institute of Technology in Lausanne Trần Mai Vũ Andreas Vlachos (2009). Semi-supervised learning for biomedical information extraction, PhD Thesis, The University of Cambridge Danh sách tài liệu bài luận Trần Đăng Hiên Valentina Conotter (2011). Active and Passive Multimedia Forensics, PhD Thesis, University of Trento Lữ Đăng Nhạc Stefan Ravizza (2013). Enhancing Decision Support Systems for Airport Ground Movement, PhD Thesis, the University of Nottingham Phạm Thị Ngân Amir Saffari (2010). Multi-Class Semi-Supervised and Online Boosting, PhD Thesis, Graz University of Technology, Austria Vũ Ngọc Trình Zarko Aleksovski (2008). Using background knowledge in ontology matching, PhD Thesis, Vrije Universiteit Amsterdam Yêu cầu làm bài luận Viết bài luận (đánh giá cuối kỳ) Tóm tắt nội dung luận án của tác giả ((trình bày theo hướng dẫn trình bày luận án của ĐHQGHN; gọi là tài liệu A)): độ dài không quá 24 trang, Nhận xét luận án nói trên và liên hệ với chủ đề nghiên cứu của học viên: độ dài không dưới 8 trang Trình bày tóm tắt bài luận trên lớp (đánh giá thường xuyên) Soạn một tài liệu trình diễn nội dung tài liệu A Trình bày bày trên lớp, giải đáp câu hỏi
đang nạp các trang xem trước
