mislo

Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko · Univerza v Mariboru

Modeli in odločitveni sistemi

Za predmet Modeli in odločitveni sistemi še ni zapiskov.

Imaš svoje zapiske? Objavi jih: ceno določiš ti, z naročnino ti ostane cela, DDV se doda kupcu.

Objavi zapiske

Čakaš na zapiske? Prijavi se in povej. Ko jih kdo objavi, dobiš sporočilo.

Želim zapiske

Kaj lahko narediš že danes

Naloži svoje gradivo za predmet Modeli in odločitveni sistemi: Mai ga prebere in ti iz njega naredi kartice, kviz in razlago, ko ti kaj ni jasno. Če zapiske kasneje objaviš, jih prodajaš tukaj.

Naloži svoje gradivo

Učni načrt

Podatki so iz učnega načrta, ki ga objavlja Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko. Prebrano 6. 9. 2026. Poglej izvirnik

6 kreditnih točk

Obveznosti v urah

  • Predavanja45 ur
  • Vaje30 ur
  • Samostojno delo105 ur

Vsebina

  1. Uvod: formalna definicija odločanja, vrste odločitev, proces odločanja, individualno odločanje, skupinsko odločanje, merjenje koristnosti, merske lestvice.
  2. Vpliv IT na proces odločanja: odločitvene metode in postopki, metode odločanja brez povezovanja parametrov, metode odločanja s povezovanjem parametrov, odločitvena drevesa, metode usklajevanja interesov.
  3. Večparametrsko odločanje in razvoj odločitvene podpore v IS: določitev nabora kriterijev, definiranje funkcije koristnosti, funkcija koristnosti več parametrov, metoda združevanja delnih funkcij koristnosti, metoda neposrednega določanja funkcije koristnosti, odločanje s tveganjem.
  4. Skupinsko odločanje: napredne metode skupinskega odločanja, usklajevanje interesov, poslovno odločanje.
  5. Sociološko-psihološki problemi odločanja.
  6. Informacije za poslovno odločanje: viri informacij, upravljanje informacij za odločanje, opredeljevanje informacijskih potreb organizacije, obravnava nestrukturiranih podatkov pri odločanju.
  7. Tehnike pridobivanja informacij za odločanje: identifikacija podatkov za odločanje, strukturiranje podatkov, pridobivanje podatkov, metode in tehnologije pridobivanja podatkov.
  8. Inteligentna analiza podatkov: odkrivanje znanja v podatkih, podatkovno rudarjenje, osnovne metode strojnega učenja.
  9. Metode in tehnike poslovnih simulacij in optimizacija.

Ocenjevanje

Pisni izpit 50 %, Računalniško delo 40 %, Teoretični izpit 10 %

Pogoji za vključitev

Ni pogojev.

Literatura

  • M. Bohanec: Odločanje in modeli, DMFA-založništvo, 2007

Kako deluje

  1. Zapiske kupiš enkrat in ostanejo tvoji.
  2. V aplikaciji iz njih dobiš kartice, kvize in Mai, ki pozna gradivo.
  3. Ceno določi avtor. Prodajalec je Mislo AI, račun dobiš od nas.